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一般风险 投资股票和股票相关证券涉及一定风险，除非投资者能够承担此类投资的风险，否则不应将任何资金投入发行。建议投资者在对发行作出投资决定之前仔细阅读风险因素。在作出投资决定时，投资者应依靠自己对我们公司和发行的审查，包括所涉及的风险。发行中提供的证券尚未得到印度证券交易委员会（“SEBI”）的推荐或批准，SEBI 也不保证本要约函的准确性或充分性。在对发行进行投资之前，请投资者特别注意本要约函第 25 页开始的“风险因素”。
打造成功的乌克兰经济是不变的首要任务
– 帕特罗内先生，第一个问题与当今乌克兰的形势最为相关。欧洲复兴开发银行宣布了参与乌克兰重建的意图。该领域的主要项目是什么？欧洲复兴开发银行计划在这方面投资多少？ – 欧洲复兴开发银行已在乌克兰开展业务 30 年，是该国最大的机构投资者。我们的大多数项目包括对私营公司的直接和间接投资。尽管如此，我们在基础设施融资方面也发挥着重要作用。战前，欧洲复兴开发银行支持道路建设、港口现代化、购买铁路车辆、能源项目、绿色城市发展和物流发展。这些领域在战后恢复期间将需要更强有力的支持，欧洲复兴开发银行随时准备提供帮助。2021 年，我们在乌克兰的投资额为 10 亿欧元，尽管发生了战争，但我们预计今年的投资额也将达到类似的水平。欧洲复兴开发银行参与某些项目通常会鼓励私人投资者注入额外的资金。我确信我们将在乌克兰重建中发挥重要作用，我相信我们的股东将愿意支持甚至增加投资。 – 战争对欧洲复兴开发银行和乌克兰之间的战略合作计划有多深远的影响？目前的议程是什么，欧洲复兴开发银行活动的优先事项是什么？ – 显然，战争扰乱了正常的生活和经济活动。我们的总体优先事项保持不变：支持建立一个繁荣、可持续和现代化的乌克兰经济。只是我们的短期重点发生了变化，因为我们寻求支持乌克兰应对战争造成的严重经济冲击。我们希望通过延期付款、贸易融资、支持能源和粮食安全、关键基础设施和制药行业以及紧急改革支持来减轻战争的影响。截至 6 月底，我们在所有优先领域签署了总价值 6.5 亿欧元的协议。例如，我们同意向乌克兰电力公司 Ukrenerho 和乌克兰铁路公司 Ukrzaliznytsia 提供贷款，以确保运营费用的流动性，因此这些公司将继续提供至关重要的
国防部设计标准
“H” 修订版最重要的变化之一是解决性别问题，以满足国防部长阿什顿·卡特备忘录《武装部队全面整合女性的实施指南》（2015 年 12 月 3 日）中的指示，该备忘录解决了女性人口的适应问题。卡特部长的备忘录指出，“各军种将开始执行其批准的计划，尽快开放所有军事职业专业、职业领域和分支，供女性加入。” MIL-STD-1472 的这一修订提供了设计标准，以消除男女参军不必要的障碍。例如，关于起重要求，设备必须符合混合性别起重要求并贴上相应的标签。因此，可能会增加某些装备和设备所需的起重器数量，或者需要重新设计或修改以减轻重量或增加起重点或手柄。实现真正“与作战相关且性别中立的标准”的目标反映了作战要求（例如经过作战验证的军事职业专业 [MOS] 相关起重标准）与尽可能广泛的用户的合理便利之间的平衡。必须确保此处概述的用于指导军事系统、设备和设施设计的标准的书写方式不会以可能限制军人职业发展的方式应用。采购活动有责任在设计中考虑所有因素，包括用户群体属性。为此，军事体能测试标准不适合用作设计标准或量化人类表现极限。解释和使用本设计标准时不应造成采购活动意外或故意定义其目标用户群体的情况，导致军队中被分配任务的男性或女性人数过多，无法有效互动和使用某些设备来完成任务。需求生成、开发过程、生产和最终产品采购都应协调一致，以解决性别中立指令。
关键和新兴技术清单更新
科学技术政策办公室 (OSTP) 是根据 1976 年《国家科学技术政策、组织和优先事项法》成立的，旨在为总统和总统行政办公室内的其他人员提供有关经济、国家安全、国土安全、卫生、外交关系、环境、资源的技术回收和利用等方面的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导跨部门科学技术政策协调工作，协助管理和预算办公室每年审查和分析联邦预算中的研究和开发，并作为总统在联邦政府主要政策、计划和方案方面的科学技术分析和判断的来源。更多信息请访问 http://www.whitehouse.gov/ostp。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
书面声明_DIU 主任为 SASC ETC 听证会加速作战人员创新_FINAL.docx
1 《涉及中华人民共和国的军事和安全发展》（2020 年），国防部国防部长办公室，第 25 页；《涉及中华人民共和国的军事和安全发展》（2021 年），国防部国防部长办公室，第 24-29 页。
RE100 技术标准
EAC 是范围 2 的工具，表示可再生电力已经生成并输入电网。使用它们来减少范围 1 的排放并不符合温室气体排放核算实践。同样，声称购买输入电网的可再生电力的 EAC 可以与电网以外来源的电力消耗相匹配也是不一致的。只有当用于发电的燃料是可再生的时，热电联产系统产生的电力才被视为可再生。必须实际供应可再生燃料或购买可再生燃料的能源属性证书（例如，沼气证书），这些证书必须遵守相关的可信度原则（例如市场边界）。