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美國(guó)《國傢(jiā)利益》雙(shuāng)月刊網(wǎng)站6月12日刊髮(fà)文章稱(chēng)，美(mei)國從(cóng)烏(wū)尅(kè)蘭(lán)撤迴(huí)(hui)了反無(wú)人機(jī)武器。這(zhè)些(xie)武器(qi)正(zheng)在保(bao)護(hù)烏尅蘭的關(guān)(guan)鍵(jiàn)目標(biāo)咊(hé)北約(yuē)的(de)資産(chǎn)，以防牠(tā)們(men)受到俄儸(luó)斯無人機的攻擊(jī)。這些係(xì)統(tǒng)正(zheng)在被調(diào)徃(wǎng)中東(dōng)地區(qū)。

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在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债(zhai)券用(yong)途(tu)限(xian)定，多集中(zhong)于公用事业、清洁能源等行(xing)业及高信用等级主体，组合总(zong)体信用质(zhi)量较高但行业(ye)集(ji)中度可能较高(gao)，这可能导致收益略低于同(tong)期(qi)限一(yi)般债券——市场上观察(cha)到某些高等级(ji)绿色债(zhai)券存在“绿色溢价”（Greenium），即投(tou)资者因为认可其绿色价值而接受较低收益(yi)率。例如，2024年，在(zai)可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不(bu)包含绿色资产(chan)支持证券）中，有(you)约69%的绿色债券的(de)发行(xing)利率低于可比(bi)债券(quan)的平(ping)均发行利率，且平均低33个bp。总的来说，高信用等级的绿色债券可能牺牲少(shao)许收益换取(qu)绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏低，其价格对(dui)政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广，行业(ye)分布更接近市场平均，收益特征接近传统债券指数。由于筛除(chu)了部分(fen)高风(feng)险发行人，组合平均信用质量可能略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘(jue)等）也会略微降(jiang)低组合收益。因此，其预期回报与基准指数非常接近，主要差别体现在波动性和回撤上的改善。例如(ru)，前述SUSC基金的目标就(jiu)是在获得稳定收益(yi)的同时，实现与传统指(zhi)数几乎相同的(de)风险/收(shou)益表(biao)现。实际运行中，该ETF与母指数(shu)业绩差距很小：如2022年SUSC总回(hui)报为(wei)-16.11%，与同期(qi)彭博美国公(gong)司债指数的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是(shi)以更优的ESG质(zhi)量和风险控制来换取与市场相当(dang)的回报。

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今(jin)年是小米公司成立15周年，雷军(jun)说，“小米是一家土生土(tu)长的北京企(qi)业，就是在北京这片沃土里面成长起来。”雷军表示，“北(bei)京的‘软’环境、‘硬’政策支持，让我们深刻地感受北京这(zhe)片沃土的营商环境和人才(cai)各种方面的资(zi)源。我(wo)是发自内心深处地感谢北(bei)京，所以(yi)我们当年决定造车的时候就选择(ze)了在(zai)北京(jing)造车。”

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2、例如，生成(cheng)式AI的迅速发展带来了作者自证的难题。近三年发生的(de)两起“AI文生图”版权争议判例，一赢一输的关(guan)键(jian)判(pan)断因素在于：自然(ran)人作者在使用AI生成内容时是否投入(ru)了创(chuang)造性劳动。此外，高校引入毕业论(lun)文(wen)AI检测也引发讨论。