这些声明并非对未来业绩的保证,并受已知和未知风险、不确定性和其他因素的影响,其中一些因素超出 AVL 的控制范围,难以预测,并可能导致实际结果与前瞻性声明中表达或预测的结果大不相同。这些风险包括但不限于资源风险、金属价格波动、货币波动、生产成本增加和矿石品位或回收率与采矿计划中假设的差异,以及我们向其销售产品的国家和地区的政治和运营风险以及政府监管和司法结果。有关此类风险和其他因素的更详细讨论,请参阅公司的年度报告以及公司的其他文件。
我们的企业计划的另一个成果是我们希望“帮助建立多元化、积极参与的社区”。为了与此目标以及我们的 2024-29 年平等目标保持一致,不断提高学习环境中的公平、平等、多样性和包容性 (EEDI) 将成为该战略所产生所有活动的基础。EEDI 在教育环境中的努力侧重于所有学习者获得公平教育体验的基本权利。这涉及创建没有任何形式歧视的环境,让每个学习者,无论其社会经济背景、性别、年龄、性取向、种族、残疾、民族、出生地或其他超出其控制范围的情况如何,都能感到被认可、安全和支持,从而茁壮成长并充分发挥其潜力。
有关导致贸易停止和应用相关原则的情况的信息,有令人信服的理由可以在频率交换系统和控制触发器上保持机密性,并控制这些系统产生的警报。披露交换警报的披露风险会侵蚀市场信心,这是因为更广泛的公众难以解释其含义,从而助长了这种数字太高或太低的不明智情绪。为了回应,交流将必须考虑更广泛的公众对频率警报触发的感知,在校准其系统和控制范围时,分散了他们的主要责任,以提供公平而有序的市场。
政策和程序 本文件包括与我们的运营和 ESG 及合规系统相关的各种政策、价值观、标准、方法、程序、流程、系统、计划、举措、评估、技术、实践和类似措施的声明(“政策和程序”)。本文件中对政策和程序的引用并不代表对其有效性或持续实施的保证或承诺,也不代表此类政策和程序将适用于每种情况的任何保证。此类政策和程序受风险、不确定性和其他因素的影响,其中一些因素超出了 Valero 的控制范围且难以预测,并且可能存在紧急情况、因素或考虑因素,可能导致在特定情况下实施其他措施或例外情况。请参阅下面的前瞻性声明。
本公告可能包含前瞻性陈述。您可以通过使用诸如“目标”、“预期”、“假设”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“期望”、“打算”、“可能”、“计划”、“预测”、“项目”、“计划”、“应该”、“目标”、“将”或“会”等词语或这些术语的否定词或其他类似表达来识别这些陈述。前瞻性陈述基于 Nyrada 对尚未发生的情况和事件做出的估计、预测和假设。尽管 Nyrada 认为前瞻性陈述是合理的,但它们并不确定。前瞻性陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素,在某些情况下,这些因素超出了公司的控制范围,可能导致实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述中表达或暗示的结果、业绩或成就存在重大差异。
的诚信一直是航空航天安全要求背后的驾驶原则(Davis&Kelly,1993; Grimes,2007; SC-159,2004)。最近,还针对自动化地面车辆应用采用了完整性(Cosmen-Schortmann等,2008; Zhu等,2018)。完整性风险量化导航系统提供的信息的可靠性;如果风险太高,则携带该系统的车辆可能处于危险之中。无故障完整性风险衡量导航系统输出误差的可能性超过允许的控制范围时,当不存在传感器故障时。评估无故障完整性风险是确定导航系统是否可以满足预期操作的需求的第一步。如果系统无法满足此类需求,那么下一步评估传感器故障的下一步显然是没有意义的。
本文所列出的信息是免费提供的,是基于杜邦认为是可靠的技术数据,并且属于正常属性范围。它旨在由具有自行决定和风险的技术技能的人使用。该数据不应用于建立规范限制,也不应单独用作设计的基础。处理预防信息的理解是,那些使用它的人会满足自己的特定使用条件,没有任何健康或安全危害。由于产品使用和处置条件不在我们的控制范围之内,因此我们不做任何明示或暗示的担保,并且对与此信息的任何使用无关。与任何产品一样,在规范之前的最终使用条件下进行评估至关重要。本文没有什么可以作为操作许可或建议侵犯专利的许可。
Source: Capgemini Research Institute analysis, Harvard Business Review, “How to make generative AI greener,” July 2023, IEA, Electricity 2024: Analysis and forecast to 2026, January 2024, Financial Times, “US tech groups' water consumption soars in ‘data centre alley',” August 2024, Vox, “AI already uses as much energy as a small country.仅仅是开始,” 2024年3月,OECD,“ AI消耗多少水?公众应该知道,” 2023年11月,Arxiv,“机器学习培训的碳足迹将高原,然后收缩,” 2022年4月,Frontline Magazine,“ AI计算机的电子垃圾可以'升级超越控制范围:研究,研究,“ 2024年10月。