应该指出的是,斯托拉·恩索(Stora Enso)及其业务面临着各种风险,不确定性以及这里的某些陈述,这些事实不是历史事实,包括,不限制那些对市场增长和发展的期望;对增长和盈利能力的期望;在“信仰”,“期望”,“预期”,“预见”或类似表达式之前,陈述是前瞻性陈述。由于这些陈述是基于当前计划,估计和预测,因此它们涉及风险和不确定性,这些风险可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中表达的结果有重大不同。此类因素包括但不限于:(1)诸如制造活动的持续成功和实现效率之类的操作因素,产品开发的持续成功,该集团的目标客户接受新产品或服务的成功,现有和未来的协作安排的成功,在业务策略或目标方面的变化,对小组的专业范围和其他知识的影响,以及其他知识范围的变化,以及其他知识范围的权利,以及其他知识范围的变化,以及其他知识范围的行为,以及其他知识的范围,以及其他知识的范围,以及其他知识的行为。 (2)行业条件,例如产品需求的强度,竞争强度,集体产品的普遍和未来的全球市场价格以及其定价压力,原材料的价格波动,客户的财务状况以及集团的竞争对手的财务状况,竞争者的潜在引入竞争产品和技术的潜在引入; (3)一般的经济状况,例如该集团主要地理市场的经济增长率或汇率和利率的波动。所有语句均基于管理层目前可用的信息的最佳假设和信念,而Stora Enso没有义务公开更新或修改任何前瞻性陈述,除非合法要求。
•我们在运营的国家 /地区遵守所有适用的法律和监管义务。•我们积极提高人们对森林作用以及可再生解决方案在实现低碳社会中的认识,并与客户和其他利益相关者合作,以替代基于化石的和其他不可再生材料。•我们不断提高能源效率,并努力为磨坊的能源自给自足。•我们的木材和纤维采购,土地管理政策描述了我们对可持续林业的承诺,确保可行且不断发展的森林作为碳汇,以及可再生和碳中性原材料的供应。1•我们在技术和商业上可行时,我们会增加生物质和低化石碳替代品的份额。•我们渴望为我们不存在的运营开发非化石燃料的供应链。•我们在采购补充能源时降低了成本和风险,偏爱低化石碳能源。•我们提供低化石碳的能源,在技术和商业上可行时,可以帮助脱碳和国家能源系统。•我们与选定的供应商合作,找到减少我们直接和间接化石CO2排放的解决方案。•我们积极参与研究与开发,并寻求有助于应对气候变化的伙伴关系。
稀缺性如果对胺吸收进行了改造,(b)显示了2000年以后建造的燃煤能力的特定国家/地区份额,如果对胺进行了改造,将面临额外的水稀缺性
朱莉·列体验公园(Julley Leh Experience Park)提议。占地138英亩的遗址位于乔格拉姆萨尔(Choglamsar)和希伊村(Shey Village)之间,与印度河(Sindhu Darshan Ghat)附近的印度河旁边。该地点的东北边界与信德山(Sindh Darshan Ghat)共享,可以从连接Ghat和Manali -Leh Highway(NH3)的道路上访问该地点。Kushok Bakula Rimpochee机场,Leh位于距离该地点11公里的距离,在信德省Darshan Ghat附近有一架Helipad。 Leh Town及其周边地区的主要旅游目的地可以通过NH 3连接,以及前往所有这些旅游目的地的旅行时间,例如Leh Palace,Leh Market,Fame,Shanti Stora,Shanti Stora,Shey Palace,Shey Palace,Grounshey Monastery等 可以在20-30分钟的旅程中通过道路到达。Kushok Bakula Rimpochee机场,Leh位于距离该地点11公里的距离,在信德省Darshan Ghat附近有一架Helipad。Leh Town及其周边地区的主要旅游目的地可以通过NH 3连接,以及前往所有这些旅游目的地的旅行时间,例如Leh Palace,Leh Market,Fame,Shanti Stora,Shanti Stora,Shey Palace,Shey Palace,Grounshey Monastery等可以在20-30分钟的旅程中通过道路到达。
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探索扩大消费纸板生产 Stora Enso 正在对瑞典 Skoghall 工厂扩大纸浆和纸板生产的可能性进行可行性研究。这项投资将使我们能够满足消费者对可持续包装日益增长的需求。它还将促进液体包装纸板和其他包装等级(如 CKB)的盈利增长。Skoghall 工厂地理位置优越,靠近瑞典 Stora Enso 的森林,可实现成本效益高的本地木材采购。可行性研究预计将于 2021 年底完成,如果项目获得批准,生产最早可在 2023 年底开始。
近年来,使用人工智能(AI)的聊天机器人(Dialogrobots)必须与爆炸的人进行交流。如果需要进行沟通,无论是客户服务还是教育,聊天机器人很快就会出现。在语言学习中,沟通是一个核心组成部分,有很大的机会使用生成的AI在与学生的对话中为聊天机器人创建自然而“自发”的答案。生成答案的机器学习模型的类型通常是大型语言模型(LLM),本研究检查了不同的技术以获取LLM,以在其生成的答案中包括特定的光泽。