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没有意外 - GovInfo
钢、陶瓷或塑料餐具最容易保持清洁。红头或黄头鹦鹉通常是更好的宠物 COROZAL - 鹦鹉是巴拿马的热门宠物。笼子需要每周用溶液清洁一次，如果在幼年时期购买。幼年鹦鹉更容易训练。它们的寿命从 15 到 25 年不等，因此主人可以使用浓度为 1 液量盎司至 1 1/2 品脱的氯漂白剂。年龄较大的鸟类可能不那么容易受到影响，应该知道如何正确照顾它们的鸟类。水。训练并可能在以后引起问题。此外，如果鸟儿会展翅翱翔，那么笼子应该足够大，以便鸟儿可以自由活动。购买鹦鹉时，笼子应该适合鸟儿大部分时间独处，最好买两只。铁丝笼或铁笼是最好的。大型鸟。有几种鹦鹉可供选择。鹦鹉也需要游乐区，以便它们每天锻炼。科罗萨尔兽医治疗机构的上述官员表示，不同类型的鹦鹉之间存在一些差异。黄头鹦鹉、红头鹦鹉、矮鹦鹉或金刚鹦鹉。红头鹦鹉通常不像黄头鹦鹉那样爱说话。 笼子应远离嘈杂的噪音、气体、角颏鹦鹉和金刚鹦鹉是其中几种，它们有时会发脾气。远离烟雾和其他气味。让鸟儿远离电视流行的鹦鹉品种。另一方面，最常见的鹦鹉不像黄头鹦鹉那样吵闹。黄头鹦鹉因为频率会损害它的神经系统。黄头和红头金刚鹦鹉通常很少见，因为头喜欢说话。
实现有意义的增长 - Groupe Bruxelles Lambert
人们普遍认识到应对气候变化的必要性。企业无疑处于前列。要过渡到碳中和甚至净零经济，需要做很多工作，而这些工作需要我们尽一切可能发挥创新和灵感。我们投资于那些解决发达社会日益增长的健康问题的公司，以及那些努力创造更健康的环境和更可持续的经济的公司。从更广义上讲，更健康的环境也意味着一个更具包容性和公平性的社会。看到企业和社区都在推动这一领域的积极变化，我们感到很欣慰。ESG 将继续塑造我们的公司和我们投资的世界。作为一家负责任的公司和负责任的投资者，ESG 整合已融入我们的日常工作中。
设计一份有意义的全球盘点
如果要像本文建议的那样将 GST 导向实施，那么将 GST 进程与“现实世界”行动联系起来的一种选择是将一个或多个技术附件附加到技术对话的成果中。这些技术附件可以列出气候行动的具体机会。这些可能是加强行动的机会——涵盖缓解、适应、损失和损害以及支持——为有效的方法提供模板，并可以扩大规模。这些确定的机会可以按部门或主题组织，并考虑到与全球气候治理更广泛领域中参与者的互动。缔约方可以在技术对话的第一届会议上共同确定将具体机会纳入附件的标准。
有意义的人类控制是一个特殊概念
本文将“有意义的人为控制”作为一个例外概念提出，其中例外意味着理解 LAWS 方面的定性附加值。例外性通过大量关于 LAWS 的文献中发现的四个关键主题进行阐述。首先，按下按钮作为有意义的人为控制是不够的，因为任何类型的控制都不能满足有意义的控制。第二个主题是黑箱系统和有意义的人为控制，因为具有多层算法的高级 AI 系统不透明且不可解释。第三个关键主题涉及高风险系统，由于结果更糟，这些系统需要额外的有意义的人为控制。高风险 AI 系统也与民用 AI 领域的现有规范相关，而低风险系统则需要有意义的人为控制。最后一个专题章节围绕最后手段论点展开。虽然该论点不是 LAWS 文献的重点，但最近在与 AI 发展有关的监管文本中找到了用武之地。它需要引起注意，因为它暗示了在没有任何人为控制的情况下允许什么样的使用。
使用先行组织者模型来影响协作课堂中 ESL 学习者对新概念的有意义的学习
收到日期：2021 年 7 月 18 日 接受日期：2021 年 8 月 21 日 发布日期：2021 年 9 月 24 日 摘要 本研究试图研究使用先行组织者模型如何影响协作课堂中 ESL 学习者对新概念的有意义的学习。目标是 1) 研究使用先行组织者模型的效果，2) 研究使用先行组织者模型后的学生成绩与 80% 标准进行比较。研究样本有意限制为泰国玛希隆大学国际示范学校领导与管理技能入门班的 20 名学生。后测和观察表被用作研究工具。通过内容分析、平均值和标准差对数据进行了分析。研究结果表明：1) 影响发生在教学和养育效果中。学生有效地参与学习和获取信息。学生利用现有知识和经验讨论和交换信息，以联系和向他人解释想法。教学设计也符合先行组织者模式的步骤。教师按照先行组织者模式的三个阶段设计学习任务。2）学生使用该模型后成绩达到80分的标准。这项研究反映出该模型可以影响新概念的有意义的学习，并提高协作课堂中ESL学习者的学业成绩。然而，很少有研究人员研究过大班协作学习的问题。因此，进一步的研究应该集中在以更多的学生人数实施该模型以确认其有效性。关键词：先行组织者模式，协作课堂，ESL学习者，新概念的有意义的学习
一、量子力学为何有意义 - tarxiv.org
我们理所当然地认为，我们的物理环境可以传递信息，使事物可观察和可测量。然而，任何能够做到这一点的宇宙的基本物理学都受到非常严格的限制。测量或传达任何类型的信息总是需要适当的交互环境，而这些环境必然是复杂的，涉及在不同环境中确定的其他类型的信息。这使得测量在理论上难以掌握，因为每种测量都依赖于其他类型的测量。即便如此，我们仍然可以确定确定和传达事实的物理学的一些基本功能要求。这些足以解释量子力学的独特特征，将叠加的单一演化与每当环境允许定义新事实时发生的神秘“坍缩”结合起来。此外，经典物理学的精确决定论也可以在同样的基础上理解。事实上，我们在最基本的理论中看到的大部分复杂性和微调似乎是使任何类型的信息可测量所必需的。
A360-有意义的青少年和青年参与...
未满足的青少年需要避孕的需求是一个紧迫的全球问题，其中包括并延伸不仅仅是防止因计划外怀孕而导致的不良健康结果[2]，[3] [3]估计的2100万个青少年怀孕中，每年低收入和中等收入国家都会出现在低收入和中等收入国家中，这是不发机的[4]，比这些[4]的一半是这些堕胎的一半。青春期怀孕增加了母子的健康风险[7]，[8]，并且可能对生活轨迹（包括教育成就和经济安全）产生持久的有害影响[9]。由于缺乏进入青少年和青年的性和生殖健康（AYSHR），这些不利的健康结果也阻止了青年对国家水平的经济繁荣和进步的贡献。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
Vertical Aerospace 宣布有意成为......
维珍航空首席执行官 Shai Weiss 表示：“创新和可持续发展领导力已深深植根于我们的 DNA 中，我们很高兴能与 Vertical Aerospace 合作，在英国率先实现可持续和零排放航空旅行。我们为建立持久的战略合作伙伴关系而感到自豪，并很高兴能与 Vertical 合作，将 eVTOL 旅行引入英国。我们的合作伙伴关系包括维珍航空购买多达 150 架 eVTOL VA-X4 飞机的选择权，以及探索成立合资企业，为城市和我们的英国机场枢纽提供短途电动汽车连接，从伦敦希思罗机场、曼彻斯特机场和伦敦盖特威克机场开始。将 Vertical 的设计、工程和制造专业知识与维珍航空屡获殊荣的客户体验和卓越运营相结合。”