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塔塔电力可再生能源有限公司：拟议的 NCD 计划获得评级
塔塔电力可再生能源有限公司 (TPREL) 的评级行动考虑到其母公司塔塔电力有限公司 (TPCL; [ICRA]AA+ (稳定)} 的强劲信用状况，以及 TPCL 在发电和配电业务中的健康运营和财务表现。这一表现得益于健康的电力需求增长、配电业务运营效率的提高、可再生能源容量的扩大、太阳能工程、采购和建设 (EPC) 业务的更高执行以及根据《电力法》第 11 条运营 4,150 兆瓦的蒙德拉 UMPP。此外，在实施《2022 年电力（延迟付款附加费和相关事项）规则》（LPS）后，来自州配电公用事业的收款有所改善。总体而言，强劲的表现使 TPCL 能够加强其财务杠杆和债务覆盖率指标。评级继续考虑到该公司作为塔塔集团的一部分所具有的强大财务灵活性，以及母公司将可再生能源作为关键增长领域的重点。该评级基于 TPREL 及其子公司的综合业务和财务风险状况。截至 2024 年 12 月 6 日，该集团的可再生能源总运营容量约为 5.4 吉瓦 (GW)。该评级还考虑了 TPREL 收入和盈利能力的扩大，这得益于其运营能力的增长和太阳能 EPC 部门执行力的提高，从而实现了舒适的债务覆盖率指标。此外，该公司在多个州的多元化可再生能源组合有助于降低发电对特定地点问题的脆弱性，而多元化的客户组合则在一定程度上缓解了交易对手信用风险。此外，该评级还得益于 TPREL 经过验证的运营记录，其近 60% 的投资组合拥有至少三年的业绩记录。 ICRA 注意到，该组合与国家配电公司 (discoms)、商业和工业客户以及中央中介采购商签订了固定电价的长期购电协议 (PPA)，加权平均余额 PPA 期限约为 19 年，为收入和现金流提供了强大的可视性。此外，运营组合的现金应计收入稳健，并且有成本竞争力的资金来源可用于在建项目
拟投资云空间20%股权...
拟议投资的对价基于 7500 万至 9000 万令吉的估值范围，取决于 Cloud Space 能否实现其财务目标。该估值范围是在愿意购买和愿意出售的基础上确定的，其中考虑了可比本地和全球公司的交易倍数、Cloud Space 的预计财务状况及其在云计算领域的增长前景等因素。5. 拟议投资的理由
就拟议的安全措施与儿童进行磋商......
此外，这些措施被认为提供了有意义的选择。孩子们认为应该有更安全的默认设置，以避免孩子们意外地与他人分享位置等信息——但他们也认为这些设置可以改变也很重要。孩子们表示，理想情况下，他们希望能够尽可能细致地定制他们的体验。这在一定程度上是为了保留他们已经拥有的一些使用自由，同时也要根据他们的喜好做出关于安全和使用的个人决定。虽然有些孩子觉得他们会禁用至少一些默认设置以保持他们现有的在线独立性，但其他人谈到启用这些设置将如何帮助他们在网上感到“更自由”，让他们更愿意发布内容，只要他们的朋友能看到这些内容。我们发现，孩子们对提议的改变表示赞赏，这些改变将为他们提供更多信息、建议和控制权。
工发组织对 2025 年联合国海洋大会的拟议贡献
应经社部副秘书长李俊华的请求（编号 DESA-24/01789），本文件总结了联合国工业发展组织（UNIDO）为 2025 年联合国海洋大会提供的相关专业知识、潜在贡献以及拟议的参与领域。
范围：Lovango Island Holdings, LLP 提议进行小规模...
在我们最初的环境评估报告 (EAR) 中，我们承诺增加洛万戈岛的可再生能源生产。当时，所需系统的具体位置和规模尚未确定。我们现在计划继续安装几个太阳能电池阵列以及一个中央电池存储设施，以便从太阳能中产生大约 70% 的电力。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
对斯德哥尔摩 Exergi 拟建旗舰 BECCS 装置的分析
目前，正在考虑的其他主要永久性处置“负排放”技术是直接空气碳捕获和储存（DACCS），由于二氧化碳在大气中的浓度很低（0.04%），该方法需要大量的脱碳能源。该领域的先行者 Climeworks 希望达到每吨二氧化碳 2,000 千瓦时（KWh/吨）的发电量。根据国际能源署 (IEA) 温室气体研究与发展计划的数据，目前 DACCS 的成本在每吨二氧化碳 350 至 700 美元之间，生命周期排放量在捕获的碳的 7% 至 17% 之间，但世界上唯一实际运行的大型 DACCS 工厂是 Climeworks 位于冰岛的 Orca 工厂，该工厂将其碳补偿以每去除一吨二氧化碳约 1,000 欧元的价格出售给污染公司。据 Climeworks 称，DACCS 使用的土地仍比树木少 1,000 倍。但该领域发展非常迅速，新项目正在建设中，预计能源效率将显著提高，成本将降低，尽管这不太确定，且仍然取决于政策支持。
就 2001 年基因技术法规拟议的细小和技术性修改进行磋商
为了支持该计划并履行澳大利亚的国际义务，澳大利亚指定的脊髓灰质炎病毒基本设施必须在 2025 年 5 月之前获得符合全球脊髓灰质炎病毒控制行动计划的认证。对该设施进行审计是获得认证的重要一步，并且需要持续进行审计以保持认证。根据《2000 年基因技术法案》（该法案）任命的检查员已被确定为最有能力和资格审计脊髓灰质炎病毒基本设施的人。有必要对《2001 年基因技术法规》（该法规）进行修订，以方便检查员承担这一新角色。