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巴林职位空缺公告功绩晋升计划
applicationbahrain@me.navy.mil 3.截止日期前未收到的所有简历/履历将不予考虑。4.未遵循所有说明将导致您的申请不予考虑。关于工作 此职位位于巴林海军交易所。此职位的任职者直接向主管汇报，接受主管的技术控制和指导，并负责确保海军交易所既定职能和政策得到实施。确保指定区域库存充足，通常存放在箱子或货架上，无需特殊包装、装袋或搬运问题。商品摆放整齐，陈列精美。审查库存分类，并定期与主管沟通有关添加、删除、畅销和滞销商品、客户偏好、需求和问题等。将进货货物装上推车，然后运往销售现场并进行备货。确保扫描价格和标价一致；及时报告差异。确保后台区域每天保持 5S 标准。按照主管的规定执行库存补货计划；黄点、循环盘点、临时盘点、准备销售单、提供客户协助服务、为单个商品定价、维护库存记录、准备库存补货订单、维护价格表等。一致且明智地应用商店政策，确保最终客户满意。迎接客户并与客户交谈，以提供与销售相关的协助。协助顾客选择商品，向顾客提供延长的产品保修期（如适用），并解释保修范围、福利和价格。操作收银机，维护零钱基金，找零，并准备每日现金和销售报告。确保现金、固定资产和商品的安全。参加部门会议，并积极寻求就改善客户服务、工作绩效、实现商店/部门销售目标等方面交换意见。告知客户军人之星卡。执行与销售中心相关的其他相关职责。资格/评估要求基本要求：https://www.opm.gov/policy-data-oversight/classification-qualifications/general-schedule-qualification-standards/#url=Group-Standards 注：教育和经验的等效组合适用于所有级别和职位，对于这些级别和职位，教育和经验都是可以接受的。
B.Tech III年–II SEM 人工智能和机器学习... 机器人和自动化的数字笔记（... 人工智能与机器学习 工程化学.pdf b'' 机器学习实验室手册
3 - / - /3（R20A0518）机器学习单元 - I简介：机器学习简介，监督学习，无监督学习，增强学习。深度学习。特征选择：过滤器，包装器，嵌入式方法。特征归一化： - 最小最大归一化，z得分归一化和恒定因子归一化降低降低：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）单元 - II监督学习 - I（回归/分类）回归模型：简单线性回归，多线性回归。成本函数，梯度下降，性能指标：平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE）R平方错误，调整后的R平方。Classification models: Decision Trees-ID3, CART, Naive Bayes, K-Nearest-Neighbours (KNN), Logistic Regression, Multinomial Logistic Regression Support Vector Machines (SVM) - Nonlinearity and Kernel Methods UNIT – III Supervised Learning – II (Neural Networks) Neural Network Representation – Problems – Perceptrons, Activation Functions, Artificial Neural Networks (ANN) , Back Propagation 算法。卷积神经网络 - 卷积和合并层，复发性神经网络（RNN）。分类指标：混淆矩阵，精度，召回，准确性，F-SCORE，ROC曲线单元 - IV模型验证：交叉验证 - 保留方法，k折，分层k fold，剩余的交叉验证。偏见变化权衡，正规化，过度拟合，不足。合奏方法：提升，包装，随机森林。教科书：1。2。3。3。4。单元 - V无监督的学习：聚类-K均值，K模型，K-蛋白型，高斯混合模型，期望最大化。强化学习：探索和剥削权衡取舍，非社交学习，马尔可夫决策过程，Q学习。机器学习 - Saikat Dutt，Subramanian Chandramouli，Amit Kumar Das，Pearson。机器学习的基础，Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，麻省理工学院出版社。凯文·墨菲（Kevin Murphy），机器学习：概率的观点，麻省理工学院出版社，2012年参考书：1。Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman，《统计学习要素》，Springer2009 2。克里斯托弗·毕晓普（Christopher Bishop），《模式识别与机器学习》，施普林格，2007年。机器学习向往，Andrew Ng。数据挖掘 - 概念和技术-Jiawei Han和Micheline Kamber，Morgan Kaufmann
Eclinicalworks版本11用户指南
破解数据科学访谈是一本独特的书，可以将数据科学提炼为核心本质。它的结构与破解编码访谈类似，在该访谈中，在潜入访谈问题之前将引入基本概念。所涵盖的主题包括： *必要的先决条件（统计，概率，线性代数和计算机科学） * 18个数据科学中的重大思想（Occam的剃刀，过度拟合，偏见/差异折衷，云计算，维度的诅咒等）*数据争吵（探索性数据分析，功能工程，数据清洁和可视化） *机器学习模型（K-NN，随机森林，增强，神经网络，K-MEANS聚类，PCA等）*强化学习（Q-学习和深度Q学习） *非计算学习工具（图理论，Arima，线性编程） *案例研究（查看亚马逊和Uber等公司的数据科学）作者Maverick，具有强大的康奈尔大学运营研究和信息工程的背景，以及来自Cornell University的研究科学咨询公司的经验。他还在GCP上创建了流行的数据科学作弊地图和数据工程作弊地图。破解数据科学访谈旨在提供对数据科学概念的简洁明了的理解，使其成为面试准备的宝贵资源。准备征服数据科学世界！电子书版本现已在KDP Select上获得，而平装版已经发布了！作者Maverick还创建了一个破解数据科学采访GitHub Repo，并提供了链接，以帮助您进行面试。享受现场活动，通过工作角色策划的课程等等。This e-book and paperback guide covers essential topics like overfitting, bias/variance tradeoff, cloud computing, curse of dimensionality, data wrangling (EDA, feature engineering, cleaning, and visualization), machine learning models (k-NN, random forests, bagging, neural networks, k-means clustering, PCA), reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning), non-machine learning tools (graph理论，Arima，线性编程），案例研究（探索亚马逊和Uber等公司的数据科学）等。在此处查看目录和无监督的学习章节！关于作者：Maverick拥有康奈尔大学的运营研究和信息工程学位，并拥有《财富》 500强公司的数据科学咨询经验。与O'Reilly进行10天的免费试验，可以完全访问《数据科学访谈》，以及60k+其他标题。希望在竞争性数据科学工作市场中脱颖而出？通过完成本访谈指南，您将获得成功的必要技能和信心。这种全面的资源涵盖了基本主题，包括：数据科学趋势和工作需求简历和访谈的投资组合Python和SQL编程机器学习模型深度学习组件与GIT进行代码版本，无论您是本领域的经验丰富的专业人员还是新的参赛者，本指南旨在帮助您。需要对Python，SQL和统计数据的基本知识；熟悉R还将为数据科学概念提供宝贵的见解。
使用IIT，AI和ML
工程，浦那，马哈拉施特拉邦摘要4.0，预测维护正在改变制造业效率和可靠性的方式。这项研究介绍了一种具有机器学习方法的系统，并非常强调随机森林算法，并嵌入了技术，以预测和防止设备故障。通过利用来自IoT传感器的实时数据，我们的方法可以准确评估机器健康并在出现任何问题之前进行维护。随机森林模型的使用通过分析数据中的复合物，非线性关系来确保高预测精度，从而实现了对设备条件的强大估计。这种主动的策略大大降低了意外的停机时间，降低了维护成本并延长了机械寿命。我们回顾了预后和健康管理（PHM）的最新进展，设备剩余使用寿命（RUL）的估计以及基于条件的维护（CBM）。此外，我们还探讨了诸如工业环境中模型可解释性，可伸缩性和数据多样性之类的挑战。关键字 - 随机森林算法，IoT传感器，机器健康，机器学习，预后和健康管理（PHM），基于条件的维护（CBM）1。引言随着行业4.0的发展，正在通过高级技术的集成来改变制造过程和运营策略。这种数据驱动的方法使组织能够预测潜在的失败并提前计划维护活动，从而降低了意外的停机时间并降低了运营成本。2。预测性维护（PDM）已成为通过利用工业互联网（IIOT）的能力来提高工业设备的可靠性和效率的关键策略，企业可以从机械和系统中收集大量的实时数据，从而深入了解设备健康和性能。预测维护系统的有效性在很大程度上取决于人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术促进了复杂数据集的分析，从而识别可能向设备降解的模式和异常。通过复杂的算法，组织可以开发预测模型，不仅可以评估机械的当前状况，还可以预测未来的性能。文献综述本研究[1]使用逻辑回归，支持向量机（SVM）和集成模型研究了预测维护系统的实施，并在实际工业场景中证明了它们的功效。该方法强调了来自传感器和设备的数据集成，从而提供了准确的预测，尽管它需要大量的专业知识和投资才能成功部署。这项研究[2]探讨了物联网和机器学习的整合，用于最先进的异常检测，并利用各种算法，例如装袋，增强和随机森林。该研究强调了实时监控和故障检测的优势，大大降低了维护成本和停机时间。
使用机器学习预测学生的位置...
4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。 本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。 它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。 通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。 从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。 此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。 这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。 在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。 关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I. 但是猜怎么着？4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I.但是猜怎么着？使用的数据集有2966个记录，这些记录是从Kaggle和其他各种来源收集的，或者手动收集并转换为CSV文件进行此分析。简介放学后着陆是学生的一个非常重要的时刻。这就像他们所有辛勤工作的最终测试！通常，老师看成绩和论文，以查看学生是否适合公司。现在有一种新的方式，类似于巫术的壮举，可以猜测学生是否会被录用。它使用称为机器学习（ML）的超级智能计算机和程序。本研究论文就像一个侦探故事，弄清楚哪些ML程序是最好的猜测学生是否会找到工作的方法。我们将比较不同的方法，并查看哪种作用最顺利。我们还将窥视窗帘后面，看看这些程序用来做出猜测的线索。这些线索（称为功能）可能是在测试中成绩，学生在学校学科的表现，甚至他们从事课堂外的特殊项目。
协同创新硕士学位研究院...
课程描述 理学硕士 - 数据科学 CISC7201 数据科学编程简介 本课程涵盖自然语言处理 (NLP) 中的基础和高级主题，涉及将计算模型应用于文本数据。在本课程中，将研究自然语言处理中的核心任务，包括最小编辑距离、语言建模、Nävie Bayes、最大熵、文本分类、序列标记、POS 标记、语法分析和计算词汇语义。将探索现代 NLP 应用，例如信息检索和统计机器翻译。学生将学习如何制定和调查相关主题的研究问题。先决条件：无 CISC7204 数据科学与数据可视化 本课程旨在使学生了解数据可视化在数据科学和大数据分析中的重要性，并培养使用数据可视化工具呈现定量数据的知识和技能。本课程强调数据科学的实践方面，重点是使用 R 或 Python 编程语言来处理数据、生成可视化效果并解释这些可视化效果。学生将学习数据清理、数据重塑、基本制表、聚合和可视化表示的实践，以增加对复杂数据和模型的理解。先决条件：无 CISC7203 数据库和数据挖掘技术本课程旨在让学生学习数据库和数据挖掘概念和技术，用于不同领域的大数据分析和开发。本课程专注于解决大数据问题的数据库和数据挖掘的实际问题。内容包括数据库和数据仓库中的数据建模、SQL、数据库的 Python 编程、数据挖掘应用的 Python 编程和 R 编程。学生将学习数据库建模、查询和编程的技能，以及数据挖掘的编程技术。先决条件：无 CISC7202 机器学习工具 本课程介绍机器学习 (ML) 基础知识、方法和算法，并使用现代软件工具（例如 Scikit-learn 和 PyTorch）进行大量实践。在第一次关于机器学习的入门讲座之后，该课程涵盖了 ML 的四个关键主题：1）回归技术，包括线性回归、岭和套索回归、最近邻和核回归；2）分类技术，包括逻辑回归决策树、提升和装袋、SVM 和朴素贝叶斯；3）聚类技术，包括 k 均值、层次聚类、DBScan 和混合模型；4）深度学习技术，包括神经网络基础、卷积神经网络和生成神经网络。 先决条件：数据科学编程专业化 A 简介：人工智能应用 CISC7013 人工智能原理 传统人工智能原理概述：问题解决和逻辑代理。 现代人工智能原理概述：机器学习、决策树、神经网络、支持向量机和深度学习简介。 先决条件：无
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。
“生物学进展国际会议...
关于会议 国际生物科学进展会议 (ICABS) 旨在汇聚世界顶尖科学家，交流研究思路，实现互利共赢。ICABS 利用组学、基因组编辑等现代方法，提供展示不同领域研究成果的绝佳机会。我们希望此次会议能够促进新的合作，帮助确定生命科学领域中需要研究关注的领域，以确保人类未来的可持续发展和更好的生存。参加本次会议将被视为一个绝佳的机会，可以跟上令人兴奋的相关主题的前沿研究，并与其他科学界成员建立强大的网络。主题：气候变化、基因组学、蛋白质组学、转录组学、基因组编辑、生物多样性、纳米技术、微生物学等。 关于艾藻尔 艾藻尔是印度米佐拉姆邦的首府和最大城市。该镇位于米佐拉姆邦北部北回归线以北。它坐落在海拔 1132 米（3715 英尺）的山脊上，西边是 Tlawng 河谷，东边是 Tuirial 河谷。夏季温度为 20 至 30 摄氏度，冬季温度为 11 至 21 摄氏度。艾藻尔是一个美丽的地方，为游客和当地居民提供了许多旅游景点。除了令人惊叹的美景之外，艾藻尔还是所有重要政府办公室、州议会大厦和民事秘书处的所在地。这里也是米佐人不同社区的所在地，他们以和平共处为主要主题。这里还有各种与部落传说和民间传说有关的丛林产品、纪念碑和纪念馆。这个充满活力和繁华的城市令人着迷，值得一游。关于米佐拉姆大学 该大学根据 2000 年《米佐拉姆大学法案》于 2001 年 7 月 2 日成立。2000 年 4 月 25 日，它作为一所中央大学出现在《印度公报》（特别）上，印度总统阁下为其访客。来自印度和国外的知名政要、学者和研究人员、活动家和政治家经常来大学访问。在 2022 年泰晤士高等教育影响力排名中，米佐拉姆大学在印度东北地区排名第一。米佐拉姆大学在印度机构排名框架 (IIRF)、印度政府人力资源开发部 2023 年中央大学前 20 名类别中名列第 13 位，在东北地区中央大学中排名第一。该大学有 39 个学术部门，提供本科、研究生和博士学位。 10 个学院下设多个课程。关于帕洪加大学学院 (PUC) 该学院成立于 1958 年，是米佐拉姆大学的首府和组成学院。它提供 22 个本科课程、5 个研究生课程和 2 个博士课程，位于艾藻尔市，占地 106.4 英亩。PUC 连续两个周期获得 NAAC 的 A + 认证。该学院在过去三年的国家机构排名框架 (NIRF) 中位列学院类别前 50 名（第 45 名、第 34 名和第 35 名），是印度东北部的最高排名。该学院由 DBT 根据星级学院计划和 DBT BUILDER 资助。此外，它还是印度为数不多的被 UGC 授予“具有卓越潜力的学院”的学院之一。关于生命科学学院生命科学学院成立于 2018 年。该系由三个本科系——动物学系（7 个学院）、植物学系（6 个学院）和生物技术系（5 个学院）和一个研究生系——生命科学系（2 个学院）协调运行。综合实验室分配给研究生。理学硕士学生可以使用高级生物技术中心和研究中心。还有一个专门的图书馆，里面有 80 多本供研究生使用的书籍。该系有一个设备齐全的研究实验室，有 20 多名研究学者，正在开展来自不同资助机构的项目，例如 DBT-BUILDER、ICMR、DBT、SERB、DRDO 和 UGC。