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一般产品碳足迹（PCF）培训 - 第1部分
“可持续性对于我们未来的竞争力以及我们公司的成功至关重要。我们不再将可持续性视为“软技能”，而是核心能力。这就是为什么在2020年，我们明显将气候中立作为我们的公司管理和战略中的关键绩效指标。这样，我们清楚地强调了实现这些雄心勃勃的目标并随时跟进进步的承诺。”萨宾·贾斯库拉（Sabine Jaskula），管理委员会成员，负责可持续性。ZF整个供应链的脱碳至关重要。培训目标
同行专家培训师职位描述 修订于 2024 年 7 月
摘要：在项目经理的指导下，同伴专家培训师将负责指导加利福尼亚州内服务不足人群的同伴完成各种培训课程，并领导面对面和虚拟的互动活动，以帮助同伴为有效完成康复过程做好准备。培训师将帮助同伴为成功完成康复过程培训他人做好准备。此外，培训师将提供后续信息和相关资源，以进一步学习培训后的知识，并负责支持参与者进行以下活动：CalMHSA 考试准备和注册、工作准备、获得 GED、准备简历以及讨论和分享同伴支持中的现场机会。同伴培训师将使用解决问题和适应性技能来评估课程需求，以适应各种个人可以接触到的不同群体。同伴培训师应能够应用通过合同协议提供的课程，并准备所有材料、进行培训和记录培训进度。
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。
为主教练开设为期两天的培训模块
- 根据自然农耕原则，植物从空气、水和阳光中获取 98% 的营养。而剩下的 2% 则可以通过富含有益微生物的优质土壤来满足。（就像森林和自然系统一样） - 土壤应该始终覆盖有机覆盖物，这样可以产生腐殖质并促进有益微生物的生长。 - 农场制造的生物培养物“Jeevamrit、Beejamrit 等”被添加到土壤中，而不是任何肥料，以改善土壤的微生物群落。Jeevamrit、Beejamrit 源自印度牛品种的极少量牛粪和牛尿。 - 它有望提高农民的收入，同时带来许多其他好处，例如恢复土壤肥力和环境健康，以及减轻和/或减少温室气体排放。 - 该系统仅需要从印度品种的牛身上获得的牛粪和牛尿（Gomutra）。就牛粪和尿液的微生物含量而言，印度牛似乎是最纯净的。 - 自然农法中，土壤中不添加化学肥料或有机肥料。事实上，土壤中不添加任何外部肥料，植物也不使用任何外部肥料。
技能发展培训暨实习课程
互联网基础知识等） 5. 机器学习技能发展培训兼实习课程 6. 移动应用程序和 Web 开发人员技能发展培训兼实习课程 7. 印刷电路板设计技能发展培训兼实习课程 8. 物联网技能发展培训兼实习课程 9. Verilog 数字设计技能发展培训兼实习课程 10. 天线分析与设计技能发展培训兼实习课程 11. 8051 微控制器及其应用技能发展培训兼实习课程 12. MATLAB 基础和应用技能发展培训兼实习课程 13. 工业生物技术技能发展培训兼实习课程 14. 医学实验室技术技能发展培训兼实习课程 15. 生物肥料技术技能发展培训兼实习课程 16. “食品和医疗保健” 17. 沟通技巧技能发展培训暨实习课程
SNO的培训模块，DNO
《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）第1条将气候变化定义为“气候变化，这是“直接或间接归因于人类活动，它改变了整体大气的组成，并且是在可比较的时间段内观察到的自然气候变化的补充。”undcc因此，区分归因于人类活动的气候变化改变了大气组成和可归因于自然原因的气候变异性。气候变化可以为所有生物以三种形式发生。首先，这些正在缓慢地出现变化，因此如果不使用特殊措施，例如环境温度和污染的升高，则无法识别。第二类包括急性事件，例如灾难，例如洪水，干旱，滑坡和雪崩。第三，由于迁移而导致的急性和持久的气候变化，这可能是自愿的或强迫的。这些变化会影响心理健康和睡眠。他们增加了心理健康和睡眠障碍的风险。
NSWC 起重机、NAWC 培训系统部门签署 MOA 以...
■ 我们的传统 ■ 领导层 ■ 部门站点 ■ 技术部门 ■ 支持部门 ■ 海军少将 David W. Taylor ■ 指挥官 ■ 技术总监 ■ 平台完整性部门 ■ 签名 ■ 船舶建筑与工程 ■ 爱达荷州贝维尤 ■ 佛罗里达州劳德代尔堡 ■ 阿拉斯加州凯奇坎 ■ 田纳西州孟菲斯 ■ 弗吉尼亚州诺福克 ■ 佛罗里达州泰特斯维尔 ■ 华盛顿州西尔弗代尔 ■ 马里兰州西贝塞斯达
同志创新培训网络 - 2024年10月8日至10日...
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性，包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输（Auston）开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象（图1）诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性，可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲，磁化强度在〜10 ps中反转，比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级，并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。（图2）此外，开关所需的能量密度较低，投影仅需4 fj即可切换A（20 nm）3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet，例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成，需要具有高隧道磁力电阻（TMR）的磁性隧道连接。然而，对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小（≈0.6％），用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下，将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此，切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣，然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体，然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明，6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩（SOT）[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。