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安吉特·波达
Venwind Refex Power Limited（“ VRPL ”）是 Refex Industries Limited（“公司”）的全资子公司。根据公司事务部中央处理中心办公室颁发的公司注册证书，VRPL 的成立日期为 2024 年 12 月 20 日。CIN：U27101TN2024PLC175572 认购资本：1,00,000 股已全额缴足的普通股，每股 ₹10，总计 ₹10,00,000/-（仅限十万卢比）。规模/营业额：无，因为 VRPL 是一家新成立的实体，尚未开始业务运营。b) 收购是否属于关联方交易，以及发起人/发起人集团/集团公司是否对被收购实体有任何利益？
波和电磁辐射教师指南
•解释现象或设计问题的解决方案：该部门致力于支持学生理解问题的现象或设计解决方案。•三个维度：该单元帮助学生开发和使用SEP，CCC和DCI的多个级别的元素，这些要素是故意选择的，以理解现象或设计解决问题的解决方案。•整合教学和评估的三个维度：该单位将引起学生文物，这些学生文物显示三维学习的直接，可观察的证据。•相关性和真实性：通过利用学生的问题和经验，在他们的房屋，邻里和社区的背景下，本单元的教训将激发学生的理解或解决问题。•学生的想法：本单元为学生提供了表达澄清，辩解，解释或代表他们的想法并回应同伴和教师反馈的机会。•基于学生的先验知识：自从学生的理解随着时间的流逝而增长，本单元以三维的方式确定并以学生和老师的明确方式建立在三个维度上的学习。
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
© 编辑（如适用）和作者 2023。本书是开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名-非商业-禁止演绎 4.0 国际许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）的条款获得许可，该许可证允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接并指明您是否修改了许可材料。根据此许可证，您无权共享源自本书或其中部分的改编材料。本书中的图像或其他第三方材料包含在本书的知识共享许可证中，除非材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在本书的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。本作品受版权保护。所有商业权利均由作者保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在缩微胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同方法的权利。关于这些商业权利，已向出版商授予非独占许可。本出版物中使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。即使没有具体声明，也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对此处包含的材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。
软粘土上的粘性回填
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室，使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料，对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验，回填物以 95% 标准普氏密度压实，并在 2 种不同的压实水分含量（最佳干侧和湿侧）下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成，焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样，使用 3 种不同含水量（干、最佳和湿）的红土残渣土进行了 47 次拔出试验，压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋，网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中，土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外，由于钢筋的不可延展性，钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现，直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力，可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中，6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
条件下的硬/软信息融合...
David L. Hall 信息科学与技术学院教授 论文指导老师 委员会主席 Michael D. McNeese 通用电气 (GE) 智能燃气系统协作研究中心 (CCRNGS) 联合主任、信息科学与技术学院教授、心理学兼职教授、学习与绩效系统兼职教授 Guoray Cai 信息科学与技术副教授、地理学兼职副教授 Richard L. Tutwiler 网络中心认知与信息融合中心 (NC2IF) 副主任、声学教授、信息科学与技术兼职教授 Carleen Maitland 研究生项目主任、本科生和研究生学习临时副院长、信息科学与技术副教授、国际事务学院兼职教授 *签名已存档于研究生院
