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“缺师资、缺经(jing)费、缺资源”是(shi)当前高校在人工智能(neng)融合教育中普遍存在的问题。由于人工智能是典型的交叉学科，对于课程设置和教学体系的要求远(yuan)高于传统学科。

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尼泊尔能源部长迪帕克・哈德卡表示，该国同时也在向印度东部的比哈尔邦出口 80 兆瓦电力。据部长称，这些电力出口为该国打开了 5 吉瓦的出口市场。

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1、美银采取更保守立场，源于CoreWeave为满足AI需求激增而快速扩张基础设施，这凸显了增长投资与估值倍数过高之间的矛盾。

2、ESG评分型债(zhai)券ETF则基于ESG评(ping)分/评(ping)级筛选债券或发行人，目前市场产品以后者为主。其指数从广义(yi)债券池中剔除(chu)ESG表现差或涉及严重争议的发行主体(ti)，倾斜配置ESG评(ping)分较高的公司(si)债(zhai)券，以期改(gai)善(shan)组合的(de)ESG质量。这是一种综合筛选(xuan)法：既关注债券的信用等级、久期等传(chuan)统指标，也综(zong)合考虑(lv)发行人的ESG评(ping)级。典型案例是BlackRock的iShares ESG Aware美元公司债ETF （SUSC）[42]，该ETF跟踪(zong)彭博巴(ba)克莱MSCI美(mei)国公司债ESG聚焦指数，在投资级美元公司(si)债的基准上对(dui)发(fa)行人进行ESG评分加权(quan)，同时剔除烟草、民(min)用枪支、争议武器、煤炭开采等不(bu)符合责任投资原则的公司债券。其投(tou)资逻辑(ji)是在维持(chi)市场Beta敞口的前提下提升投资组合的ESG水平。SUSC基(ji)金(jin)即宣称目标是取得与彭博美国(guo)公司债综合指(zhi)数相近(jin)的风险和收益特征，但偏向ESG表现良好的发行人(ren)。因此，ESG评分型债券ETF更强调风险整合：通过ESG筛选来规(gui)避潜(qian)在风险（如环保违规、公司治理丑闻），从而降(jiang)低违约可能性或信用利差波(bo)动，对长期回报进行微调(diao)。