AIN-B-1 数学 1 AIN-B-2 编程 1 AIN-B-3 计算机科学基础 AIN-B-4 操作系统和网络 AIN-B-5 人工智能简介 AIN-B-6 关键能力 1 AIN-B-7 数学 2 AIN-B-8 编程 2 AIN-B-9 算法和数据结构 AIN-B-10 互联网技术 AIN-B-11 计算逻辑 AIN-B-12 关键能力 2 AIN-B-13 数据库 AIN-B-14 统计 AIN-B-15 项目管理 AIN-B-16 辅助系统 AIN-B-17 人工智能编程 AIN-B-18 关键能力 3 AIN-B-19 自然语言处理 AIN-B-20 人为因素和人机交互 AIN-B-21 机器学习 AIN-B-22 计算机视觉 AIN-B-23 软件工程 AIN-B-24 关键能力 4 AIN-B-25 实习(模块) AIN-B-26 人工智能当前主题 AIN-B-27 自主机器人 AIN-B-28 人工智能项目 AIN-B-29 深度学习/大数据 AIN-B-30 必修选修课 1(FWP) AIN-B-31 关键能力 5 AIN-B-32 必修选修课 2(FWP) AIN-B-33 必修选修课 3:人工智能应用 1(FWP)
ASCA 学校辅导员专业标准和能力概述了学校辅导员需要具备的心态和行为,以满足学校辅导专业的严格要求和学前班至 12 年级学生的需求。这些标准和能力有助于确保新任和经验丰富的学校辅导员能够建立、维护和加强针对学业成就、职业规划和社交/情感发展的学校辅导计划。这些标准和能力可以以多种方式使用,包括:
•多孔模板: - 纳米多孔氧化铝及其模板•能量收获材料:-1d半导体纳米材料;聚合物纳米复合材料基于太阳能封装(生物饰面 /软光刻)•环境纳米技术:使用绿色纳米颗粒物胶片化作物感染细菌对农药和抗菌配方的光学 /比色检测。• Composite Materials : - Organic semiconductor nanomaterials and composites CORE COMPETENCIES • Material Synthesis : - Electrochemical and Sol-Gel technique for nanoporous materials and nanowires, wet chemical method for growth of hierarchical nanostructured Si • Material Characterization : - Spectroscopy (UV-Vis, Photoluminescence), Microscopy (Optical) and Electron (SEM), Surface粗糙度分析(AFM),色谱法(HPLC)•图形设计和软件:MS-Office,Labview,OriginPro,Solid Works(基础),3D建筑商等教育
“应用程序的能力中心” Kastel成立于2011年,是由德国联邦教育与研究部(BMBF)资助的三个国家IT安全中心之一,为期四年。The research location Karlsruhe is charac- terized by a unique situation: the existing far-reaching competencies of the institutional partners Karlsruhe Institute of Technol ogy (KIT) , FZI Research Center for Information Technology , and Fraunhofer Institute of Op- tronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB in different fields of the- oretical and applied cybersecurity were以独特的组合形成。Kastel术语专注于跨学科研究,结合了网络安全的不同方面。从那以后,Kastel为网络安全领域做出了重大贡献。这些成功也有助于这样一个事实,即BMBF的资金在2014年成功进行评估后延长并显着增加。
摘要。可持续的经济增长需要一个预测所需技能和能力的系统。现有的劳动力市场分析和预测方法使用基于雇主调查或国家门户网站上注册的空缺职位的截断数据库,这些数据库确实为教育系统提供了所需能力的可靠预测,以确保及时形成这些能力。也不可能根据能力而不是员工数量来分析需求。因此,更可靠的数据来源是通过从在线求职门户网站抓取收集的空缺职位和简历进行分析,这允许您根据所述能力分析空缺职位和简历,并预测其动态。本文提出了一种利用人工智能进行需求技能和能力分析预测的算法,其优势不仅在于处理信息的数量和速度,还在于确保数据的质量和可比性。
根据职位的主要职责,概述员工在此绩效期间应取得的关键成果和能力。将清单限制在关键部分。请咨询人力资源办公室,了解有关确定要使用哪些能力的任何特殊说明。
本研究建立在技术整合在高等教育中日益重要的地位,特别是在教育环境中人工智能 (AI) 的使用。背景研究强调,教育项目中对人工智能培训的探索有限,尤其是在拉丁美洲。人工智能在教育实践中变得越来越重要,影响着包括实验科学在内的各个学科能力的发展。本研究旨在描述钦博拉索国立大学实验科学教育项目学生在人工智能、人工智能使用和数字资源方面的专业能力之间的相关性。在方法上,采用了定量方法,涉及对 459 名学生进行结构化调查。使用多元回归模型进行数据分析,以建立对人工智能使用的预测见解。开发了一个多元线性回归模型来预测这些学生的人工智能使用情况。分析显示,人工智能能力、人工智能使用和数字资源之间存在显著相关性。回归模型强调,人工智能能力和数字资源都是人工智能使用的重要预测因素。这些发现强调了发展人工智能能力和提供数字资源访问权限以加强人工智能在教育实践中有效使用的重要性。讨论了局限性和未来的研究方向。
•已添加了一些入门课程的能力(标准)(即个人财务责任,成人角色和责任等)•能力(标准)已更新为大学和职业课程的准备(开始第455页)。这些更新的标准将允许PCC满足HEA 1002-2023中包含的职业意识课程要求。•提供的信息/基础课程作为所应用课程已根据需要进行更新/添加•在2024-2025 CTE部分中出现的新课程出现在第202页上的2024-2025课程标题和描述中,但已添加了标准/能力,但标准/能力可能是不填充的•添加了用于商业驾驶员的途径•添加了多个范围的途径•分配•编码•编码•编码•编码•编码•编码。您还可以在此处找到所有课程的分配代码列表•发布24-25 CTE资金备忘录后已更新资金级别。在本备忘录中概述了上一年的资金。•计划在2024年初发布评论文档的另一个版本。主要的计划更改是新课程的标准/能力,以及有关双重信贷一致性的一些更新。
DEVCOM ARL 执行由 11 项能力组织的内部和外部研究,这些能力为陆军提供以科学卓越为基础并由独特的陆军挑战驱动的基础专业知识和专业能力。我们的颠覆性科学研究加上与全球学术和商业科学界的合作和优先资助,在能力中创造和利用科学知识,这些知识可用于开发新机会、建立项目、协调人员和资金,并为未来的作战概念提供建议。我们还寻求通过创造和指导新的科学发现来重新定义可能性的边界,从而动态地、持续地重塑这些能力。