摘要 目的——卫星因其轨迹可预测性和为军事行动提供的基本功能而成为有吸引力的军事目标。在过去的 13 年中,至少有三个国家(即美国、中国和印度)成功进行了动能反卫星 (ASAT) 导弹试验,这大大增加了低地球轨道空间碎片的数量,其中一些碎片仍在轨道上运行并对太空资产构成威胁 (Miglani, 2019, Wolf, 2007)。所有这些反卫星武器试验都是针对进行试验的国家的自有太空资产进行的,因此,这些事件并未触发武装冲突法 (jus in bello) 的适用。然而,这并不意味着对这些试验的法律评估,特别是在战时法方面,在实践中无关紧要,因为技术破坏能力已经存在,使用这些武器的合法性尚不明显。事实上,一些作者已经强调了使动能反卫星武器合法化的困难,或者更准确地说,对太空资产的武装袭击。有人认为,由于无法预测空间碎片的数量以及爆炸产生的空间碎片可能造成的二次附带损害(Stephens and Steer,2016),在某些情况下,动能反卫星攻击很难符合比例原则,甚至在某些情况下,攻击本身可能具有无差别性(Koplow,2009)。可以看出,反卫星武器的合法性值得怀疑,主要是因为动能攻击的影响,但有些武器旨在干扰通信系统或使用定向能量造成故障,而不会产生空间碎片,可能除了一颗非活动轨道卫星。因此,适用于动能反卫星攻击的大多数论点可能不适用于非动能反卫星攻击。在本文中,作者认为,在某些情况下使用非动能反卫星武器很难符合战争法的一般原则,尤其是瞄准规则。本文的目的在于分析在武装冲突中使用非动能反卫星武器是否符合战时法,如果不符合,那么其合法使用的条件是什么。
● 联邦反对党已提议建设七个核电站,以取代燃煤发电站,总发电量约为 11 千兆瓦 (GW)。 ● 到 2040 年,11 千兆瓦核电站接入电网的影响将是至少 6.6 千兆瓦的电力,当电网满负荷时,将迫使更便宜的可再生能源退出市场。 ● 白天(07:00 至 18:00)的发电效率为 60%,全天将产生 72.6 千兆瓦时的电力。 ● 一年中,日照时间内的发电量总计为 26,499 千兆瓦时。 ● 白天太阳能发电时额外产生的 26,499 千兆瓦时将超过电网所需的发电量,导致屋顶太阳能发电量下降。 ● 到 2040 年,白天电网将几乎完全由太阳能和风能供电,这就是 AEMO 的阶跃变化,如下图 1 所示。 ● 增加这种不灵活的核电基载会导致白天电力过剩。 ● 为避免过载,需要从电网中移除同等容量的能源。 ● 这很可能是屋顶太阳能,因为这种负载更容易从电网中移除。 ● 目前 6.6 千瓦的标准家用太阳能系统每天可产生 25 千瓦时的电力,全年可产生 915 千瓦时的电力。 ● 在这些日照时间内强行进入电网的 26,499 吉瓦时的核电相当于 2,896,066 个家用太阳能系统,需要关闭这些系统以避免电网过载。 ● 如果考虑到未来预计的更大系统规模,每年可产生 1460 千瓦时的电力,这个数字将变为 1,815,000 个家用太阳能系统。
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2023年2月7日 — 根据香港法例,任何人士如明知而故意申报失实或塡报明知其为虚假或不相信为真实的资料,即属违法,而该人所获发的任何签.证/进入许可或获准的逗留期限即告无效。
高级网络法:11 月 18-21 日,美国网络司令部,马里兰州米德堡 课程描述:本高级课程面向当前或未来职位或职责涉及网络行动咨询的人员。本课程还提供了高级水平的信息行动、情报活动、太空行动和一般国家安全法等网络相关实践领域的详细信息。确保在您参加本课程的理由中提供以下信息:当前或未来职位或职责,以及这些职责是否涉及网络行动、信息行动、情报活动、太空行动或一般国家安全法的咨询。作战和支持职位将获得最高优先权。提供资助和未提供资助的配额。于 2024 年 9 月 30 日 COB 前将填妥的配额提交表提交给 NJS 注册处 njs-registrar@njsonline.onmicrosoft.com。这将为 NJS 提供足够的时间来筛选包裹并将最终注册提供给 CYBERCOM 进行访问处理。有关课程的问题请联系:Major Ben Goodrich ben.goodrich@njsonline.onmicrosoft.com,(401) 841-3800 分机。164.要参加高级网络法课程,您目前必须拥有有效的 TS//SCI 许可以及 SI 和 TK 票。这并不意味着您符合 TS//SCI 资格(即,您拥有 TS//SCI 许可,但目前不在 TS//SCI 编码的岗位上)。本课程要求您填写一份带有 SI 和 TK 票的职位。此要求不受海军司法学校 (NJS) 或 Code 10 控制,并且任何实体都不能为您申请这些许可。希望参加本课程的人员应在提交配额之前让他们的特别安全官 (SSO) 检查他们在 DISS 中的许可信息,以确保它是最新的并且没有错误。
电子邮件:solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战,尤其是在尼日利亚等发展中国家,其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能(AI)技术解决发展中国家塑料废物的潜力,重点是尼日利亚的情况。通过对挑战,机遇,案例研究,政策含义和建议的全面分析,本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距,数据稀缺和道德考虑之类的挑战,以及创新,效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集,分类,回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法,基础设施和技术投资,公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策,垃圾填埋场,教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步,协作伙伴关系,投资增加,支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量,发展中国家可以解决塑料废物危机,促进环境可持续性,并为所有人提供更清洁,更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物,AI技术,发展中国家,废物管理,环境可持续性doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文:Solaja,O。M.(2024)。释放了人工智能的力量:革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术,12(1),28-38 doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
工资包含驻扎在瓦拉纳西的中央政府雇员可享受的所有其他津贴。附加福利,例如 HRA、LTC、医疗报销、子女教育津贴、新养老金计划 (NPS) 供款、电话费报销、图书补助、研究启动补助(最高 100 万卢比)、国内和国际会议财政支持等,均应根据学院规范获得。个人物品运输的搬迁费用也根据学院规范提供。试用期:正式任命的试用期为一年。保留:根据印度政府教育部 (GoI) 规则,在不影响资格、经验和能力的情况下,为 SC、ST、OBC、EWS 和残疾人 (PwD) (VH、OH、HH) 候选人保留职位。
从威拉米特子午线以东 40 区第 4 乡镇南侧第 18 区西北区的西北区 [角] 开始,向东延伸一英里半;然后向南延伸一英里四分之一;然后向东延伸一英里四分之一;然后向南延伸一英里四分之一;然后向东延伸一英里半;然后向西延伸一英里四分之一;然后向南延伸一英里;然后向西延伸四分之三英里;然后向北延伸一英里四分之一;然后向西延伸四分之三英里到达威拉米特子午线以东 39 区第 4 乡镇西南区的东南区西北角;然后向北延伸约八分之七英里到凯瑟琳溪;然后以凯瑟琳溪为线向东延伸四分之一英里;然后向北约八分之三英里,到达第 13 区中心、第 4 乡镇南、威拉米特子午线以东第 39 区;然后向东一四分之一英里;然后向北一四分之一英里;然后向东一四分之一英里;然后向北一四分之一英里到达起点。
电话对话或讨论。我们的请求还包括对电子邮件和其他记录的任何附件,以及任何在任何电子邮件中均被CC'ED或BCCED的人。如果您的职位是您所请求的任何记录的任何部分均免于披露,则机组请求您向其提供了根据Vaughnv。Rosen诉Rosen,484 F.2d 820(D.C. Cir。1973)。如果所请求的记录的某些部分被适当地免除了披露,请披露所请求的记录中任何合理可隔离的非豁免部分。请参阅5 U.S.C.§552(b)。如果您的立场是文档包含非豁免部分,但是这些非豁免部分是如此分散在整个文档中以使隔离以使隔离不可能,请说明该文档的哪些部分是非豁免的,以及该材料如何分散在整个文档中。参见Mead Data Central诉Air Force的美国Dep's,566 F.2d 242,261(D.C. Cir。1977)。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术