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介绍空军和太空部队的能力和任务
地面和空中的各种演示，特别是针对战争学院的学员，也就是未来的军事领导人，将展示并让他们更好地理解空天军的作战能力：一支强大的军队，保证空中优势，保护法国本土和海外领土的法国人民。这支空中力量还服务于法国的海外利益（APAGAN 和 SAGITTAIRE 行动），并且在太空领域也表现突出。
减少非道路移动机械的排放
非公路施工现场电气化的成功将取决于远见、规划和灵活性，因为设备、基础设施、存储和电力接入需要与当今的工作流程同步。沃尔沃建筑设备公司 (Volvo CE) 最近通过试验所谓的“电动施工现场”展示了此类努力。9 该项目通过在瑞典进行的实际测试绘制了电动设备的基础设施需求，旨在将供应链中的不同群体聚集在一起，了解如何在城市中使用电动设备。它专注于在不同的城市地点测试电动机、储能和充电基础设施。这有助于确定在现实环境中有效使用电动设备的不同技术和组织需求。
福祉经济政策之间的权衡与冲突
您正在开展一个会议来规划权衡和矛盾。您决定要调查住房和住房政策领域。首先，您需要定义跨领域目标（本指南中的第 1 步）。考虑到这一点，您定义您正在研究“住房政策如何支持建设幸福经济”。在此基础上，您可以评估政策目标和工具之间的相互作用，以确定它们预期贡献之间的权衡和矛盾。
F.No.7/15/2023-CS.I(A) 印度政府人事、公共申诉和养老金部（人事和培训部）CS.I 司
a. 入学证书和成绩单作为出生日期的证明（只有此证书才计算出生日期）。 b. 高级中学文凭/证书和成绩单。 c. 主管机构/大学颁发的成绩单和毕业证书）（资格考试成绩公布日期应在 CGLE 2023 提交申请的截止日期之前，否则证书将不被视为拥有所需 EQ 的有效证明）。 d. 社区证书（OBC/SC/ST/EWS）应采用主管当局颁发的通知中规定的格式。EWS 证书应基于 2022-23 财政年度（2022 年 4 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日）的收入，并在 2023-24 年度有效。它应与通知的附件 -XII 一致。同样，申请 OBC 的关键日期是网上申请的截止日期，即 2023 年 5 月 3 日。e. 按照通知中规定的格式提交有关残疾人 (PwBD) 类别的证书。f. 按照通知中规定的格式提交的证书，即退伍证书、服务证书等，以支持您作为退伍军人的申请。g. 按照通知中规定的格式提交的作为中央政府文职雇员寻求年龄放宽的证书。
药房数据项目的兴趣表达
●以NHS数据标准的速度和遵守，提供高质量匿名或经过验证的合成患者数据的能力。●支持您团队技术 /医学专家的参与，以帮助我们了解数据。●能力和承诺以速度工作，包括建立合同和数据共享协议。●愿意被确定为媒体和期刊的政府合作伙伴。我们希望在2月中旬开始这项工作，探索阶段持续了大约8周。如果结果为正，则可能会扩展项目。
绿色 - 绿色 - 碳 - 碳排放-2022-2023。 ...
方法论，本报告是使用32家完成了2022-2023财政年度Albert Carbon Footprint报告的数据生成的。Albert Carbon足迹被定义为使用Albert Carbon Carculator由生产人员最大程度地了解的是使用Albert Carbon Carculator完成的碳足迹，此后，Albert验证和批准了足迹。Radio-Canada不会验证本报告一部分提供的信息的准确性。有关阿尔伯特碳计算器如何确定与每种生产活动相关的碳排放的信息，请单击此处以获取Albert方法论。
OH-EPICAP：一种评估一种健康流行病学监测能力和能力的半定量工具
，包括John [18]，Reˇsetnjak [27]和Kohn [20]，它具有许多重要的应用，特别是弹性结构的薄膜限制[14，15]。关于这个结果的了不起的事情之一是，这是关于古典数学对象的一个惊人事实，数百年前可以理解。许多作品扩展了上述结果（1），以覆盖比k =（n）的各种较大类的矩阵。Chaudhuri和Méuller[8]以及后来的de Lellis和Sz´ekelyhidi [10]考虑了一组形式k = so（n）a so（n）a so（n）b，其中a和b从matos [25]的意义上a和b强烈不相容。faraco和张[13]证明了k = m·so（n）的类似定量刚度结果，其中m so（0， +∞）是紧凑的。在（1）的左侧还需要包括mobius变换的梯度，并且积分位于较小的子集ω'⊂⊂Ω上。最近已通过勒克豪斯和Zemas [24]获得了在球体上定义的地图的相似结果。（1）的最佳常数由[22]中的Lewicka和Méuller研究。我们的主要结果是对[14]的定量刚度估计值的最佳概括，在紧凑的连接的子手机k⊂r 2×2没有边界的情况下。
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
驾驶员突然致命健康问题后影响多车碰撞的因素
驾驶时急性健康变化是车辆碰撞的主要原因之一。每年在全球范围内，大约119万人死亡，在汽车碰撞（MVC）中受伤20到5000万人[1]。道路交通损伤给整个个人，家人和国家造成了巨大的经济损失；在大多数国家 /地区，成本约为国内生产总值的3％[1]。因此，世界卫生组织已建议所有政府以整体方式解决道路安全[1]。在日本，政府设定了一个安全交通社会的目标，那里没有发生碰撞，并发布了一次交通安全计划，该计划每五年修改一次。第11次交通安全基本计划始于2021年，直到2025年运行，包括具体的行为目标：2,000或更少和严重伤害22,000或以下的死亡人数。分析MVC的趋势和特征应使有效的可预防措施得以制定[2]。