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人工智能与教育的意外后果
报告还质疑了人工智能个性化学习的广泛推动，这种学习方式已被提出近一百年，旨在解决各种教育问题，如学生脱离学习、缺乏动力和成绩差距。然而，人工智能个性化学习深受硅谷观点的影响，这种观点过分强调技术和个人主义，而忽视了社区。人工智能个性化学习（与差异化教学截然不同）的一个重大缺陷是可能会削弱教育中的社交互动，而社交互动对于培养信任、动力和参与度至关重要。同时，过分强调个人学习路径，实际上可能会削弱学生的自我实现，导致学习成果同质化。它还可能低估教育在社区建设和社交技能发展中的关键作用，忽视学生的全面发展，并可能加剧社会经济和文化差距。
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前瞻性陈述基于管理层对项目的信念和选择，是潜在合作伙伴评估项目的一个因素。这些陈述并非未来业绩的保证，不应过分依赖它们。这些陈述必然涉及已知和未知的风险和不确定性，这可能导致未来期间的实际业绩和财务结果与此类前瞻性陈述明示或暗示的结果存在重大差异。尽管本演示文稿中包含的前瞻性陈述基于管理层认为合理的假设，但不能保证前瞻性陈述的准确性，因为实际结果和未来事件可能与此类陈述中的预期存在重大差异。如果情况或管理层的估计或意见发生变化，公司不承担更新前瞻性陈述的义务，除非适用证券法要求。请读者不要过分依赖前瞻性陈述。
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• eGFR lower than allowed in the up-to-date licensing of the medication being considered • Person with excess alcohol consumption or IVDU • Unwell person, inpatient or otherwise (e.g.acute medical illness including sepsis, COVID-19, acute vascular event and still unstable, dehydration, surgery or planned medical procedure) • Pregnancy or breast feeding (females of child-bearing potential should be counselled on risks in •饮食疾病）• - 除饮食症中）• - 除非饮食失调，否则 - - 除非饮食失调） - - 除非很高兴能够开始或继续接受治疗（寻求专业咨询）<18岁）•年龄<<18岁••患者足足病（感染，溃疡或缺血症），除非专业团队继续与以上的人进行避免，否则避免了以上的人，否则避免了以上的人，否则避免了以上的人，以避免过分待部位，以避免过分待部队。
加拿大的海洋二氧化碳去除（MCDR）
目前，MCDR可能在加拿大缓解策略中发挥的潜在作用尚不清楚。政策制定者使用综合评估模型（IAMS）来洞悉经济和技术上可行的途径以实现气候目标，例如到2050年达到净零目标。在最新的政府间气候变化小组（IPCC）评估报告（AR6）中，所有330个能够实现1.5度摄氏摄氏度目标的场景包括CDR的形式，但这些场景均未涉及MCDR。尽管有进展，但与陆基方法相比，MCDR方法在建模中的表示仍然不足。15鉴于IAM在促进有关不同干预措施相对疗效的政策讨论中至关重要的作用，因此迫切需要将广泛的MCDR技术纳入模型中，以避免过分简化和过分依赖奇异技术。16例如，最近的两项研究引入了MCDR技术，例如直接海洋捕获和海洋碱度增强，结果表明MCDR的作用有限。17
战略与安全研究专业：
“我的课程绝对是我大学经历的最高点。我在马歇尔中心（Marshall Center）的时间充满了质量课程，与来自世界各地的安全研究领域的人们建立了联系，并探索了Garmisch-Partenkirchen和其他地区。由战略和安全研究实习和出国留学提供的教育，网络，职业经验和国际旅行的机会的价值不能过分夸大。”德国布兰登·科宾（Brandon Corbin）
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本公告包含历史和前瞻性陈述。除历史事实陈述之外的所有陈述均为或可被视为前瞻性陈述。前瞻性陈述可通过使用诸如“预期”、“目标”、“相信”、“寻求”、“估计”、“可能”、“打算”、“计划”、“将”、“应该”、“潜在”、“合理可能”、“预期”、“预计”或“继续”等术语来识别，这些词语的变体、否定词或类似表达或可比术语。HBCE 的前瞻性陈述基于当前计划、信息、数据、估计、期望和预测，其中包括经营成果、财务状况、前景、战略和未来事件，因此不应过分依赖它们。这些前瞻性陈述受 HBCE 集团的风险、不确定性和假设影响，如 HBCE 截至 2022 年 12 月 31 日的年度财务报告中的“前瞻性陈述警告”所述。HBCE 不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。鉴于这些风险、不确定性和假设，本文讨论的前瞻性事件可能不会发生。投资者应注意不要过分依赖任何前瞻性陈述，这些陈述仅代表其日期的观点。不就此类前瞻性陈述的实现或合理性作出任何陈述或保证，也不应依赖此类前瞻性陈述。