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Aditya Birla Renewables Limited：[ICRA] AA（稳定）分配的
ICRA在存在长期购买协议（PPA）的情况下与Ultratech Cement Limited，Hindalco Industries Limited，Grasim Industries Limited，Century Enka Limited和Gujarat Urja Vikas Nigam Limited（GUVNL）的整体投资组合能力的94％的总投资组合占据了3.1 GW，已预先估计的Evenue Evenue Expution Expution Expution。在长期PPA下，余额能力与马哈拉施特拉邦，卡纳塔克邦和奥里萨邦的国家分布公用事业（DISCOM）并列。预计大部分投资组合中有强大的对手将及时收到公司的付款。Abrel项目提供的关税率仍然与商业与工业（C＆I）客户的电网关税保持较高的竞争力，并使对手能够满足其可再生购买义务（RPO）/可持续性目标。此外，与Discoms的平均电力购买成本有关的大多数投资组合中，PPA下提供的PPA提供的关税仍然具有竞争力。此外，艾布雷尔（Abrel）的竞争成本和债务长期任期的ICRA因素很可能会在合并水平上为公司提供足够的债务覆盖率指标。
具有预分配的公共钥匙的有效后Quantum Kemtls
摘要虽然具有证书的仅使用服务器的身份验证是全球网络上运输层安全性（TLS）协议最广泛使用的操作模式，但在许多应用程序中以不同的方式使用TLS或具有不同约束的应用程序。为了进行检查，嵌入式信息互联网客户端可能已预编程服务器证书，并且在通信带宽或计算功率方面受到了高度限制。由于量子后算法具有更大的性能权衡，因此除了传统的“签名键交换”以外的设计可能是值得的。在ACM CCS 2020上发布的KEMTLS协议使用关键的封装机制（KEMS）而不是签名在TLS 1.3握手中进行身份验证，这是一个益处，因为大多数Quantum KEMS都比PQ Sig-natures更有效。但是，kemtls有一些缺点，尤其是在客户身份验证方案中，需要额外的往返。我们探讨了情况如何随着预先分配的公共钥匙而变化，在许多情况下，在嵌入式设备，加速公共钥匙或从乐队中分发的密钥在应用程序中预先安装的公共钥匙可能是可行的。与Quantum签名后的KEM TLS（甚至是缓存的公共钥匙）相比，在带宽和组合方面，使用预分配的密钥（称为Kemtls-PDK）的Kemtl变体更有效，并且具有较小的受信任代码。使用客户端身份验证时，Kemtls-PDK比Kemtls更有效地带宽，但可以在较少的往返行程中完成客户端身份验证，并且具有更强的身份验证属性。有趣的是，使用Kemtls-PDK中的预分配的密钥会改变PQ算法适用性的景观：公共钥匙大于密码/标志/标志（例如经典的McEliece和Rainbow）的方案（例如，某些基于lattice的计划之间的差异）可以降低。我们还讨论使用预分配的公共密钥与TLS中的预共享对称键相比，如何提供隐私益处。
2025年1月20日Dalmia Bharat Limited：分配的评级
ICRA ESG已将ESG的联合额定值分配给了Dalmia Bharat Limited（DBL），该评分源自71（good）的撞击等级和84（加速）的过渡等级。影响评级反映了公司当前的ESG概况的良好状态，而过渡等级表明DBL过渡旅程的加速性质是进一步改善的ESG概况，多年来取得了健康的进步。联合评级强调了DBL作为印度水泥领域可持续性领导者之一的地位，将环境考虑因素纳入其长期战略目标，其特征是专注于减少排放，可再生能源整合，同时继续为水和生物多样性保护和负责任的生物多样性和负责任的造成努力。同样的治理实践特别专注于可持续性。此外，该公司拥有既定的社区发展实践和经过良好测试的框架，以维护员工和业务关系，这些框架和业务关系有利地计入ESG分数。
MRS标题24-A，§2924。分配的风险保险计划
如果保险公司在保单到期日之前15天未收到保险人的续签付款，则保险公司应根据本条通知被保险人。书面通知应在到期日之前的不少于10天之前邮寄或发送给指定的被保险人。通知应声明，如果保险人在该日期未收到付款，则保单将在到期日终止。邮局邮寄证书是邮寄证明。[PL 1989，c。 354（新）。]
动荡经济中收入分配的演变：来自阿根廷的证据
本文研究了 1996 年至 2015 年阿根廷的收入不平等及动态。2001-2002 年危机之后，阿根廷经济从低通胀制度转变为高通胀制度，同时集体谈判和最低工资产生了影响。这种转变与收入差距的持续缩小以及收入分布高阶矩的周期性变动有关。为了阐明这一时期工资刚性的变化性质，我们开发了一种新方法来估算正常工资过程。随着阿根廷经济从低通胀转向高通胀，正常工资变化的月频率几乎翻了一番，而正常工资变化的分布从在零附近呈众数且偏度为正变为呈正众数且尾部更对称。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
能源社区利益公平分配的最优分配方法
自 2018 年欧盟 RED II 指令引入能源社区以来，能源社区一直是分布式光伏系统的关键主题。然而，参与者之间的经济效益分配和能源社区最佳组成的评估仍有待充分了解。本文提出了一种基于参与者对系统的贡献在参与者之间进行效益最优分配的方法。该方法将与其他可能的分配方法进行比较，为实现这一目标，我们将使用一个考虑能源交换和经济支出的能源社区模型。该模型是基于单目标优化方法的线性规划模型。用户对社区的经济贡献可以通过连续优化来量化。能源社区的组成会影响优化结果以及每个用户的贡献：组成越多样化，参与者的总有效贡献就越高，所分析案例研究中的总体收益从最低到最高的异质性增加了 12%。在后一种情况下，用户的贡献也不同，他们的贡献经过测量，范围在 10% 到 97% 之间。
动荡经济中收入分配的演变：来自阿根廷的证据
* 我们感谢 Matías Ustares、Javier Tasso 和 Roberta Olivieri 提供的出色研究协助。对于宝贵的评论和建议，我们感谢 Fatih Guvenen、Luigi Pistaferri、Gianluca Violante、Guillermo Cruces、Leonardo Gasparini、David Jaume、Leopoldo Tornarolli 以及哥伦比亚大学、CEDLAS 和虚拟全球收入动态会议的研讨会参与者。我们还感谢 Serdar Ozkan 和 Sergio Salgado 提供代码和支持。我们特别感谢阿根廷劳工部提供数据。本文表达的观点为作者的观点，不一定代表明尼阿波利斯联邦储备银行或联邦储备系统的观点。任何错误都是我们自己的。† 密歇根大学。电子邮件：jablanco@umich.edu。‡ CEDLAS 和布宜诺斯艾利斯大学。电子邮件：bdiazdeastarloa@gmail.com。§ 哥伦比亚大学。电子邮件：ad3376@columbia.edu。¶ 哥伦比亚大学、明尼阿波利斯联邦储备委员会和 CEPR。电子邮件：c.moser@columbia.edu。|| 布宜诺斯艾利斯大学。电子邮件：danilo.trupkin@fce.uba.ar。
多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力