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(2) 除了通过晋升填补科学家“B”的职位外，这些职位不受联邦公共服务委员会的招聘管辖。 (3) 科学家“B”的职位招聘应通过附表一中规定的直接招聘、晋升或委派（包括短期合同）的方式进行。 (4) 科学家“C”至“G”的职位招聘应通过附表二中规定的直接招聘、根据灵活补充计划（FCS）晋升/提升或委派（包括短期合同）的方式进行。 (5) 中央政府应随时决定每个职位或每个科学家“B”案例的具体招聘方法。 (6) 对于科学家“C”至“G”的职位，应首先考虑从根据灵活补充计划被推荐晋升到下一个更高级别的支线级别科学家中填补空缺。但是，根据职能需要并经中央政府批准，部分空缺可以通过直接招聘或委派（包括短期合同）的方式填补，具体方式视空缺程度而定，并在核准的总人数内与个别候选人的较高资历和技能相称。（7）每个职位或直接招聘的具体学科和具体科目由中央政府决定，同时考虑到不同学科科学家的可用性以及某一学科对科学家的进一步要求。具体学科应从本规则附表四和附表五中提到的学科列表中选择，具体科目应从本规则附表四/附表五中该特定学科下提到的科目列表中选择。（8）退役军人可根据中央政府不时发布的命令以再就业方式招聘。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。
博士巴巴萨海布·阿姆贝德卡尔科技大学，洛内尔
2024 年 7 月 1 日——微电子学。模拟通信。传感器和……Raigad。(M.S.)t. THIVERSITY。BTEXC504 Y18。BTEXOE505A。BTETOE505A。微电子器件和电路。
科技、知识产权和电信法律更新
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从帆布到高科技面料，TRILLIS 传奇
除了更新军队作战能力的大型军备项目外，“与人类高度同步”的日常装备也是 2019-2025 年军事规划法的优先事项之一。因此，该网格受益于陆军军需处与陆军合作领导的高效“研究与开发”方法。例如，最新型号的 F3 面料（对面照片）产自法国，具有耐热性。它还为企业提供了展示其专业知识的机会。到 2025 年，F3 的交付总量将达到 55 万辆左右。F.A.
加纳金融科技与创新报告
3. 弥合学术界与产业界之间的差距：加纳的创新中心在连接学术界与产业界方面发挥着关键作用，为研发搭建了一座桥梁，以满足现实世界的商业需求。大学和研究机构正在与创新中心合作，支持学生和研究人员将他们的创新成果商业化。这种联系加速了从理论研究到实际应用的转变，这对于技术进步和经济增长至关重要。通过充当中介，创新中心帮助将知识从学术领域转移到市场，确保创新既具有社会影响，又具有商业可行性。
教育科技 - 印度 - Tracxn Feed 报告 - 2024 年 8 月 27 日
提供产品、应用程序、教育资源和工具以改善教学实践和学习成果的公司。此类公司提供学习、教学、行政、学习管理解决方案和 IT 基础设施以促进教育。
高科技士兵难以找到、训练和替换
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