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Water4All Tap对水和生物多样性的动作
The cluster is integrated by researchers specialising in disciplines and areas of expertise such as: ecology, wetland and river ecosystem restoration, management and planning, ecosystem services, hydrobiology, eco-geography, environmental anthropology, political ecology, anthropology of conservation, environmental governance, economic anthropology, water resources, water management institutions and organisations, maritime anthropology, natural protected areas, food systems, environmental risks, community participation, fluvial geomorphology and catchment science, hydrology, hydraulics, economics, hydroeconomics, Nature Based Solutions, soil and water conservation, hydropedology, land consolidation, and planning, anti-erosion protection, pedology, remote sensing, digital soil mapping, soil science, erosional processes, modelling, environmental management, ecological restoration, zoological field monitoring,鸟类学，batracology，植物学，植被群落监测，侵入性物种，半寄生虫应用，草原管理，昆虫学，监测节肢动物的生物识别群，土壤生育能力，补救养分和农药，土壤物理学。
2024 年 12 月
在本季度以及在 2024 年年度股东大会上获得股东批准后，公司采取了多项举措来优化公司的资本结构。首先，进行了 1:10 合并。其次，一系列董事和高管绩效权利和/或期权进行了重组，与合并一致，详情载于 2024 年年度股东大会通知。因此，截至年末及本报告日期，公司的资本结构如下：
新兴市场经济体的财政和货币政策
当前的财政状况和高额债务水平凸显了制定财政可持续性计划的必要性，但自 2020 年以来，实际财政赤字数字和预测值持续扩大（图 1.C）。这意味着扩张幅度大于预期，财政整顿被推迟了几年。财政支持已经偏离了三 T 方法，三 T 方法将保证退出策略，并在冲击过去后实现整顿。相反，三 E 方法使整顿变得更加困难，并对债务前景产生负面影响。此外，更高的赤字会加剧本已很高的债务与 GDP 之比。在利率上升的环境下，发债成本高昂，再融资成本更高。这也使得已经紧张的市场中的整体金融资源更加昂贵。
风险管理报告 - Leumi International
A.集团受以色列银行银行监管部以合并方式监管。合并公司的合并和联营公司账面价值的记录符合公认会计原则和以色列银行的指令。截至 2021 年 12 月 31 日，根据会计原则的合并范围与出于资本充足率目的的监管合并范围之间没有差异。根据以色列银行的指令，本报告中根据巴塞尔委员会规定作为监管披露要求一部分提供的数据仅以合并为基础，且基于财务报表中提供的财务信息，并根据巴塞尔委员会规定的实施进行了必要的调整（例如资本扣除、有资格纳入监管资本的债务工具、对效率计划对银行资本影响的会计影响的特殊处理以及对特殊精算负债的调整计算）。
师和军支援区的任务指挥
在作战演习期间，很明显，师和军指挥官面临着对其支援区域部队进行任务指挥的挑战。美国陆军部队司令部司令指示指挥官建立支援区域指挥所 (SACP) 以改进任务指挥。陆军新发布的《战地手册》 (FM) 3-0《作战》（2017 年 10 月 6 日）通过修改作战区域的地理组织，采纳了这一指导意见。FM 3-0 缩小了支援区域的规模并增加了一个整合区域。整合区域将分配给机动旅或师。这使机动增强旅 (MEB) 能够执行其传统任务并将精力集中在支援区域的行动上。FM 3-0 正式规定师和军必须建立 SACP（其教义名称，本手册中使用此名称）以协助控制支援和整合区域的行动。
机器人情境意识的神经生物学模式模型
摘要 — 在多种环境下运行的机器人必须开发稳定且灵活的任务和环境相关表示。从神经生物学中汲取灵感，我们应用了图式和记忆巩固的神经网络模型来训练丰田人类支持机器人在室内环境中查找和检索物体。我们将图式定义为由共同上下文绑定在一起的物体集合。在这种情况下，机器人必须根据通常在这些房间中发现的物体来学习与学校房间相关的图式。由于该模型为每个房间开发了图式表示，因此机器人可以快速执行与熟悉图式相关的物体检索任务，并根据上下文消除任务歧义。我们的实验探索了该模型在具体环境中的效果，并展示了将记忆巩固研究应用于机器人情境感知的好处。索引词 — 记忆巩固、学习情境、认知机器人、神经调节、神经机器人、图式