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为何氢能备受关注？印度能从中获益多少？
合格用途：通过区域清洁氢中心展示清洁氢的生产、加工、输送、储存和最终用途的项目，这些区域清洁氢中心是清洁氢生产商、潜在清洁氢消费者和位于附近的连接基础设施的网络。
军事医疗保健国防部和退伍军人事务部可从中受益......
军人和退伍军人可能会经历与服役期间接触有毒物质有关的不良健康后果，例如癌症和呼吸系统疾病。例如，1991 年海湾战争结束后，军人和退伍军人将症状和疾病归因于接触有毒物质，例如油井火灾产生的烟雾。9·11 事件后被派往阿富汗和伊拉克的军人和退伍军人也报告了因接触有毒物质而产生的健康问题，尤其是露天燃烧坑产生的烟雾和有害排放物。1 军事有毒物质接触也可能发生在国内，例如 1980 年代军人在北卡罗来纳州勒琼营接触水中的污染物。2023 年，退伍军人事务部 (VA) 估计，自 2022 年底以来接受筛查的退伍军人中有 43% 被发现在服役期间接触过潜在的有毒物质。2
2025 年工作计划：企业能从中获益多少
▶ 开发具有成本效益、可扩展的解决方案，减少交通运输对环境的影响，提高运营效率和减排量，为难以减排的行业创造可持续燃料，并推进数字工具以提高交通运输的自主性和可持续性，同时遵守安全和可持续设计（SSbD）原则和生命周期评估（LCA）。
应对网络攻击并从中恢复（报告 12
我们审计的实体都有管理网络事件的计划，但都有改进的空间。他们的计划并不总是能很好地与风险管理战略相结合，没有纳入网络保险要求，而且不是为应对各种威胁而设计的。由于政府机构不断变化（政府职能重组），一家实体很难整合其计划。一些实体还需要更明确角色和职责以及如何升级对网络事件的响应。只有一个实体测试了其事件响应计划，所有实体都需要做更多工作以确保他们能够在网络危机中有效沟通。一些实体对其关键系统和信息资产没有最新和完整的了解——这是网络安全的重要起点。
IAHR 白皮书：人工智能。水资源规划和管理如何从中受益？
为了真正应对新的和持续的挑战，我们需要更多接受过人工智能培训的熟练人员来解决问题，并实现包括人工智能/机器学习在内的“数字”技术的潜在优势。仅接受过人工智能/机器学习培训的数据科学专业人员无法领导将这些技术成功应用于水管理问题的过程，因为他们不完全了解水行业的复杂性及其挑战。实现人工智能驱动的水资源未来涉及高端、前沿技术，需要一种接受过水和人工智能/机器学习科学培训的新型专业人员——水文信息学家！水文信息学学科涉及一个持续开发和使用水数据、模型和工具的过程，以了解我们的环境，让所有利益相关者参与进来，并支持实现更可持续环境的决策。只有拥有这样一群专业人士，
进化轨道，弹射和电离光子从中间质量到具有parsec
在预测恒星的演化和死亡方面，恒星进化模型的最新进展。我们提出了使用更新的P ARSEC v2.0代码计算的新的恒星进化模型，以获得金属和初始质量的全面和均匀的网格。核反应网络，质量损失处方和元素混合的处理都在P ARSEC v2.0中进行了更新。我们计算了跨越Z = 10-11至Z = 0的13个初始金属性的模型。03，质量范围从2.0m⊙到2000 m，由1100多个库（包括纯模型在内的2100个轨道）组成。对于每条轨道，从预先序列到最先进的早期抗肌肉分支或苏植物前阶段（取决于恒星质量）的进化。在这里，我们描述了轨道的特性及其化学和结构进化。我们计算了最终的命运和残余物质，并为每种金属性建立了质谱，发现合并的黑洞（BH）配对质量质量间隙仅在100至130 m⊙之间。此外，残留质量提供了与观察到的BH质量一致的模型，例如GW190521，Cygnus X-1和Gaia BH3二进制系统的BH质量。我们计算并提供了从恒星风和爆炸性最终命运以及电离光子速率的化学喷射。我们展示了金属性如何影响这些恒星的进化，命运，喷射和电离光子计数。所有模型均可公开可用，可以在P ARSEC数据库中检索。我们的结果表明，与不同代码计算的其他轨道的总体一致性很强，由于混合和质量损失的不同处理，对于非常巨大的恒星（M Zams> 120m⊙）而出现了最显着的差异。与大型麦哲伦云的狼蛛星云中观察到的大量恒星样本的比较表明，我们的轨道很好地重现了主要序列上的大多数恒星。
循环经济旨在通过在使用和恢复时从中提取最大价值来实现使用最大的价值来维持使用的资源
向工业用品的循环经济过渡将要求汽车行业及其供应商重新考虑车辆及其材料在生命尽头设计，建造，使用和处理的方式。汽车塑料和聚合物复合材料行业准备好共同努力，并与汽车制造商，碎纸机，回收者，研究组织和政府进行战略性，全价链的思维和协调，以使这一过渡成为现实。
