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评级动作：穆迪的评分将泰晤士河水的CFR降低到BA2，Outlook负面
在2023/24财年的结果中，泰晤士河泰晤士河重申，其目前的流动性地位截至2024年（GBPP13亿美元的现金和现金等效因素，以及12亿英镑的未划分金额，可在承诺的信贷额度下可用的信贷额度，再加上55万美元的投资债务服务和工作额外的投资，直到将继续提供了20万美元的投资。我们认为，通过节省成本或较低的投资可以将流动性跑道扩展到第三季度，但该公司将需要继续其投资计划，以确保成功地交付其当前时期的监管要求，并实现其雄心勃勃的周转计划。在没有任何新的股权供款之前，在AMP8最终决定之前，公司只能通过提高额外债务或其他责任管理来补充其近期流动性。但是，Thames Water还预测了其触发事件财务比率的违反，这将需要债权人同意。但是，Thames Water还预测了其触发事件财务比率的违反，这将需要债权人同意。
马来西亚旨在将碳强度降低到GDP
吉隆坡：政府设定了一个雄心勃勃的目标，以将国家对国内生产总值（GDP）的碳强度降低到2030年，高达45％。这符合到2050年达到零排放的全球目标，在该目标上，气候变化意识在全球范围内正在上升，如对可持续解决方案的需求所示。该部的重点是社会意识在集体行动对环境的深远影响方面的重要性。“尽管马来西亚对全球温室气体（GHG）排放的贡献仅为0.69％，但政府仍致力于减少国家碳排放。
云属性及其在低到高气候灵敏度的CMIP模型中的预计变化
摘要。自从第一个耦合模型对比项目版本6（CMIP6）模拟释放以来，讨论最多的主题之一是某些模型的有效气候灵敏度（EC）较高，与以前的CMIP相比，CMIP6中EC值的范围更高。对ECS的重要贡献是云气候反馈。尽管在过去的几十年中，气候模型一直在不断开发和改进，但云的现实代表仍然具有挑战性。云会导致建模的EC中的大型不确定性，因为云属性的预计变化和云反馈也取决于当前的模拟场。在这项研究中，我们研究了总共51 CMIP5和CMIP6模型的云物理和辐射特性的表示。ecs用作简单的指标来对模型进行分组，因为物理云对变暖的敏感性与云反馈密切相关，而云反馈又对EC有很大的贡献。在将来的情景模拟中，ECS组分析了云属性的预测变化。为了帮助解释预计的变化，还分析了历史模拟的模型结果。结果表明，净云辐射效应的差异是对三个模型组中变暖的反应的差异是由一系列云制度而不是单个区域的变化驱动的。在极地区域中，高ECS模型显示，由于变暖，云的净冷却效应的增加较弱，而不是低ECS模型。同时，高ECS模型显示出热带海洋和亚热带层流量区域的云冷却效果的下降，而低ECS模型的变化很小，甚至几乎没有变化。在南大洋上，低-ECS模型比高ECS模型对变暖的净云辐射效应具有更高的灵敏度。
将污染降低到不损害生物多样性和生态系统功能的水平：2020年后全球生物多样性框架的观点
摘要目前有350,000多种化学物质，而其生态影响尚未完全了解。在这篇综述中，我们专注于农药，药品和个人护理产品，并讨论它们对水生生物的潜在影响和生态系统功能。我们批判性地反思了策略，以减少其环境释放并减轻潜在影响。可以使用各种缓解策略来降低地表水中的污染物浓度，但其效率在当前程序下有所不同。在化学物质生命周期的开始时进行干预或减少其多样性和生产量有望减少地表水的暴露。这种方法可以促进每种授权化学物质的适当环境风险评估。
通胀从低到高
摘要：俄罗斯入侵乌克兰后，近期能源和食品价格飙升，加剧了通胀压力，而通胀压力在过去二十年中异常高企。高通胀和不断上升的通胀促使许多新兴市场和发展中经济体 (EMDE) 央行以及一些发达经济体央行提高利率。随着近期冲击的消退，预计通胀将在中期内回落至目标水平，但 1970 年代的经验提醒人们，这种前景存在重大风险。随着通胀率持续高企，风险越来越大，即要将通胀率拉回目标水平，发达经济体需要采取比目前预期更有力的货币政策应对措施。如果这种风险成为现实，将意味着 EMDE 的借贷成本进一步增加，而这些国家在疫情完全恢复之前已经在努力应对国内通胀上升的问题。EMDE 需要注重在考虑宏观经济稳定的情况下调整政策，清楚地传达计划，并维护和建立信誉。关键词：全球通胀；大宗商品价格；乌克兰战争；全球经济衰退；大通胀；货币政策紧缩 JEL 分类：E31、E32、E37、Q43
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'