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特别关注非动能反卫星武器
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。
2025 CC 180 Fife委员会 - 内阁委员会
参加：首席执行官肯·古莱（Ken Gourlay）；财务主管Elaine Muir，金融业务伙伴Alison Binnie，Helena Couperwhite，委员会服务经理Helena Couperwhite和Michelle McDermott，法律和民主服务委员会官员和米歇尔·冈恩（Michelle Gunn），商业技术解决方案，财务和公司服务经理；住房服务主管John Mills和住房服务服务经理Gavin Smith； Ross Spalding，服务经理（气候变化和零废物）和首席官员Hugh Muschamp（气候变化和零浪费），计划服务；保罗·沃恩（Paul Vaughan），社区和社区服务主管，社区和社区服务社区投资经理Sharon Murphy；教育主管Angela Logue，质量改善官Craig Martin和教育服务校长汉娜·麦格雷戈（Hannah MacGregor）；莱斯利·克雷格（Lesley Craig），首席顾问和邓肯·夏普（Duncan Sharp），洪水，海岸线和港口，道路和运输服务部的道路和运输服务部负责人约翰·米切尔（John Mitchell）。
部长级参与简报：凯特·福布斯（Kate Forbes），副第一部长兼内阁经济部长和盖尔（Gaelic）的盖尔（Gaelic）简报，投资者圆桌会议
Annex A: Event Programme Annex B: Attendees: Investors and Officials Annex C: Co-chair's Brief Annex D : Investor Profiles Aviva BlackRock Brookfield Copenhagen Offshore Partners Greencoat (Schroders Group) Haventus (Quantum Capital Partners) Infracapital InfraRed Capital Kohlberg, Kravis, Roberts & Co Legal and General Group Masdar Phoenix Group Annex E：更广泛的简报私人资本投资和投资者小组离岸风计划（NPF4-仅在陆上活动）绿色自由港苏格兰国家投资银行苏格兰苏格兰绿色工业战略GB Energy National National National Wealth Fund
非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
机柜
额外的加税权。和解包括3％的理事会税收公投限额，并具有另外2％的社会护理戒律的灵活性，以满足额外的成本和需求指导的压力。欢迎资金的增加，但是我们仍然有人口老龄化，社会护理需求和复杂性的增加以及健康不平等。承认，理事会并未与其所代表的社区隔离开展，并且在制定本计划的制定中已经考虑了生活成本的影响。1.7与2024/25一样，和解仅涵盖一年的长期变化，包括当地政府的财务模式，包括公平的资金和业务利率保留，在2025/26年进行了审查，以期在未来的几年中提供多年的和解。的确，对相对需求和资源的审查以及对累积的业务利率增长的重置仍然逾期。大林肯郡的权力下放现已批准，因此可以允许当地领导人的可持续资金和更大的自由来决定如何在我们的社区中提供重要服务。
内阁2025年1月28日对预算提案的审查...
预算提案本身已经发展。在2024年12月6日，它考虑了一套指示性的预算提案，而理事会则等待围绕理事会收入的重要信息，尤其是出版地方政府财政和解和最高允许的理事会税水平的影响。其次，2025年1月17日，委员会考虑了一套更新的建议。这些提案向委员会告知委员会对包括社会护理赠款在内的各种收入来源和新的儿童社会护理预防赠款（包括）的变更。澄清还提供了可用的资金来支付雇主国民保险的增加，并增加了第31条的业务利率指数赠款，以抵消变更业务利率收入，这是和解资金评估的一部分。4。本报告的目的是三重：i）向内阁提供绩效和公司服务概述和审查委员会对预算提案的回应，然后才决定在理事会上提出的预算细节，ii）ii）将审查委员会确定的问题告知理事会成员，并为公众提供挑战的预算。5。委员会要感谢所有内阁成员和董事在这两次会议期间参加的所有内阁成员和董事，特别是对领导人，财务内阁成员以及副首席执行官兼执行董事资源（第151节）官员（第151节）参加了两次会议。
气候变化的项目5D机柜成员
气候变化能源和环境洪水和水管理沿海防御计划和海水质量战略废物管理公园和绿色环境生活事件生活事件（包括公墓和火葬场，注册官和验尸官主题）简介主题1：镇中心绿色的城镇中心在20222222年绿色的绿色中心绿色绿色，绿色绿色的绿色绿化，该中心是绿色的绿色绿色绿色。这也通过参与2023年批准的市中心行动计划的制定而反映出，该计划允许镇中心绿化与绿色和蓝色基础设施行动计划的制定有关。随着在市中心的行动计划中加入绿化，并希望在布莱克浦的主要中央资本发展之间改善空间，绿化被概述为英国共享繁荣基金（SPF）市中心干预项目的四个优先事项之一。目前可用于支持市中心绿化的60万英镑； SPF和High Street加速器资金的结合。市中心绿化计划将涵盖各种各样的功能，旨在增强城市景观并促进生物多样性。该计划的关键组成部分将包括大型容器种植者，创新的常绿绿色筛查解决方案，战略性城市植树和多功能的绿色座位区域，这些区域将座椅元素与播种展示无缝结合在一起。容器种植者被设想为经过精心选择的常绿灌木，观赏草和开花多年生植物的融合。这种多样化的种植计划不仅提供了全年的绿色植物，而且还提供了通过在夏季增加一年的鲜花来增强季节色彩的潜力。目的是创建视觉上吸引人和动态的空间，邀请社区参与和享受。
2025 年医疗内阁报告
审计长医疗内阁成员，包括倡导者、医疗服务提供者、患者和非营利组织，一致认为现在是康涅狄格州 18 年来首次提高医疗补助费率的时候了。医疗成本远远超过通货膨胀率，而报销率却不足以维持一个为参保者提供公平、稳健的服务机会并为医疗服务提供者提供财务稳定的系统。虽然有针对性的费率提高有助于弥补漏洞，但现在是时候进行全面投资以改善健康结果了。虽然内阁明白提高费率需要州政府进行大量财政投资，但健康是增加三分之一康涅狄格州居民机会和生活质量的基础，他们依赖州政府履行医疗补助承诺的能力。
ginet：整合顺序和上下文感知...
摘要 - 电池的飙升需求需要高级电池管理系统，其中电池容量建模是关键功能。在本文中，我们旨在通过从电池动力学的历史测量中学习来实现电池容量的预测。我们提出了一个封闭式的复发单元G i n et，以预测电池的容量。G I N等的新颖性和竞争力在于它的能力，可以从原始电池数据中捕获顺序和上下文信息，并以时间动力和长期依赖性来反映电池的复杂行为。我们根据公开可用的数据集进行了一项实验研究，以展示G I N等人对电池行为的全面了解并准确预测电池容量的力量。g i n et达到0.11的平均绝对误差，用于在不知道历史电池容量的情况下以一系列未来的时间插槽预测电池容量。与知情人相比，它的表现也胜过最新算法，平均误差降低了27％。有希望的结果强调了算法和电池知识的定制和优化集成以及对其他行业应用的启示的重要性。索引术语 - 电池能力，充电状态，机器学习，工业人工智能
