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第四章：经济部门（国有企业）
至于贷款金额，财政部将贷款发放给邦政府各部门，用于不同的行业活动，并将金额按部门记入财务账户。反过来，各部门将这些贷款发放给在其行政控制下运作的各公共服务企业。因此，邦政府向各公共服务企业提供的贷款按公共服务企业分类的数字在邦财政账户中不可用。然而，财务账户中记入的邦政府贷款金额中的大部分（106.75 千万卢比）属于特里普拉邦电力有限公司（106.60 千万卢比）和特里普拉邦公路运输公司（0.15 千万卢比）。
意向表达 (EOI)
当局工程师负责监督“（a）改善和拓宽道路为双车道并铺设路肩，从101.300公里到127.319公里（总长度26.019公里），即特里普拉邦 NH 208 的 Khowai – Teliamura 段（第一标段），（b）改善和拓宽 NH-08 的现有 438.170 公里（Khowai Chowmuhani）到现有 439.410 公里（南 Pulinpur）以及从设计 0.000 公里（南 Pulinpur）到设计 36.00 公里（靠近 Rangamati）的 Khowai – Teliamura-Harina 段（总长度 37.24 公里）（第二标段）的双车道并铺设路肩，（c）改善和拓宽道路为双车道并铺设路肩， （d）在特里普拉邦 NH 208 公路（三号工程）的 Teliamura 至 Harina 段，以 EPC 模式将设计长度 36,000 公里（Rangamati）延长至设计长度 72,000 公里（Pati Chhari）（总长 36,000 公里）的铺设路肩；以及（d）在特里普拉邦 NH 208 公路（四号工程）的 Teliamura 至 Harina 段，以 EPC 模式将设计长度 72,000 公里（Pati Chhari）延长至设计长度 107.654 公里（Harina）（总长 35.654 公里）的铺设路肩改建为双车道
N 博士Karunagaran，理学硕士、哲学硕士、博士
助理教授，物理系，SRM 科学技术学院拉马普拉姆校区，钦奈 电子邮件：karunagn@srmist.edu.in Scopus ID：54795310700 ORCiD：0000-0003-2863-89 教育资格 博士晶体生长，2010-2016，印度安娜大学。 硕士物理学，Bharathidasan 大学，Thiruchirapalli，泰米尔纳德邦，2008-2009 印度。 硕士物理学，Bharathidasan 大学，Thiruchirapalli，泰米尔纳德邦，2004-2006 印度。教学经历 2018 年 6 月 13 日至今在拉马普拉姆 SRM 科学技术学院担任助理教授 研究经历 2016 年 9 月 1 日至 2018 年 6 月 12 日在卡拉瓦卡姆 SSN 工程学院 SSN 研究中心担任博士后研究员
化学研究对美国经济的重要性
拉塞尔·莫伊（Russell Moy），东南大学研究协会（至 2022 年 1 月）；克里斯塔拉·LJ·普拉瑟（Kristala LJ Prather），麻省理工学院
Pulaski县土地使用研究和计划-Net
普拉斯基县土地使用计划是该县通过有序管理的官方指南。它为对普拉斯基县未来的所有居民，业主和其他利益相关者提供服务。该计划是指导应如何发生增长和发展的官方政策声明，并建议以对该地区的农村特征敏感的方式主动管理增长的方法和工具。该计划应在未来20年之前，有助于指导规划委员会和法定法院的土地使用和基础设施相关的决定。该计划是一份活着的文件，需要定期审查和随着时间的推移更新，以应对未来的挑战，并且在较短的时间范围内，更详细的研究或其他小区域计划可能对县有用。
施工更新 1
Vistra 正在采取措施负责任地运营、淘汰和转型其伊利诺伊州遗留燃煤机组，使其成为该州新的零排放可再生能源经济的支柱。该公司已开始在普拉斯基县建造一座 405 兆瓦的普拉斯基太阳能发电厂。Vistra 将投资超过 6.5 亿美元建造该能源中心，这将是其迄今为止在全国最大的太阳能项目。Vistra 达成了一项长期商业购电协议，以支持普拉斯基太阳能的建设和运营。该公司预计该设施将于 2026 年投入使用。该设施由工会工人建造。这项投资预计将为工人创造 1.17 亿美元的收入，并在建设期间创造 1,330 个全职直接、间接和诱导就业岗位。新的能源中心距离公司退役的 EEI-Joppa 发电厂仅几英里。它将通过一条即将建造的约 8 英里长的输电线路连接到 Joppa 站点的电网。该项目已获得伊利诺伊州商务与经济机会部颁发的“高影响力商业公用事业规模太阳能设施”称号。当该设施退役时，它将以负责任的方式退役，公司将把该财产归还给土地所有者，使其可以再用于农业。
SUPRIYO DUTTA 出版物清单
SUPRIYO DUTTA 助理教授，数学系，国家理工学院阿加尔塔拉，特里普拉邦，印度 - 506371。电子邮件：dosupriyo@gmail.com，drsupriyo@nita.ac.in 主页：https://sites.google.com/view/supriyo-dutta Orcid id：0000-0003-2369-7915
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
水资源评估 - WMO 图书馆
无论是为人口、农业、工业还是能源生产供水，水资源开发和管理都是先决条件。联合国水资源会议（阿根廷马德普拉塔，1977 年）认识到这一事实，并决定应在国家层面采取一切努力，大幅增加与水资源评估相关活动的财政资源。马德普拉塔会议后立即取得了重大进展。然而，这些进展在随后的几年里逐渐失去了动力。20 世纪 80 年代末和 90 年代初，许多国家的水资源评估能力明显恶化。这种情况与日益增长的呼吁相冲突，即要求将水资源评估 (WRA) 作为向各国提供水资源开发项目外部援助的先决条件。因此，各国必须具备自给自足的能力，以开展 WRA。