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EURES奥地利发展工程师
Eversum是一家高科技工程和制造公司，专门设计，开发和生产电动商用车。该公司于2017年开始运营，目前在奥地利，斯洛文尼亚，瑞士和英国设有地点。我们目前正在新的旅程中，开发出围绕自动驾驶未来的流动性产品。我们认为，自动驾驶汽车将通过使我们的道路更安全，减少拥塞，改善旅行体验并减少碳排放来实现日常运输的根本性重新定位。该公司目前生产和销售2种关键产品-Eshutlle Electric Bus和Etrain Electric Train。我们追求创造一个工作环境的愿景，在该环境中，我们试图为员工创造尽可能有吸引力的工作环境，这是充分刺激和动态的，但同时稳定，并为在职业和个人层面上提供了发展的机会。我们对自定义，团队精神和实证主义充满热情。开发工程师（F/M）职位描述✓开发产品和组件及其定期生产✓3D产品的3D建模✓创建2D技术文档的创建2D技术文档✓制作原型✓制作新材料的生产和改进技术过程✓与信息系统CREO/WINGSUITE和使用新方法✓产品和控制产品的开发和控制距离产品和控制距离产品和控制产品✓产品和控制产品✓ certification to regular production and proposing corrective measures in case of problems ✓ Development of production BOM from requisitions for the needs of the sales department ✓ Evaluate existing and design new tables, tools and templates REQUIREMENTS - Strong sense of responsibility and assertiveness - Hands-on mentality - Written and spoken in German, English and Russian - Work location: Leibnitz for three days per week, with two days working at location in Limbuš, Slovenia EDUCATION - Mechanical engineer -第二层高等教育，大学高等教育 - 第一级高等教育，高等教育专业经验和知识 - 制造业的专业经验1年 - CREO和Windchil计划的知识和使用 - 产品和其他机器的3D建模，2D技术文档的生产 - BOM
SDG7 Enel Chile的能源契约，圣地亚哥大都会地区政府和Del Desarrollo大学的下一个十年的行动议程
目标：与其他能源相比，通过向该地区的居民实施新服务，可以增加大都市地区的最终使用。时间范围：2030年野心的背景：智利大都市地区是该国一半居民的故乡（约820万），占国家温室气体（GHG）排放量的19.2％。根据最新的可用数字（2018年）排放的21,867 kt二氧化碳主要对应于政府，商业和住宅建筑（32％）中发电和热源的陆地运输（41％）和燃料燃烧。Currently, each residential electricity customer in the Metropolitan Region consumes 197 kWh per month on average (according to CNE Open Energy figures) and the per capita consumption of liquefied gas is 23.48 kg/month, which highlights the space that exists to electrify the consumption of the second energy source, thus reducing both GHG emissions and intra-domiciliary pollution, which has beneficial effects on other aspects of people's lives （主要是减少呼吸系统疾病的发生）。有机会向城市中的新用途开放电能，以减少排放，同时提供直接通过电动性和用电动空调设备更换燃木炉灶来使居民生活质量的服务。这涉及增加区域公共交通舰队中电动巴士的份额（目前为26％）；增加电动汽车的充电基础设施（目前为81
软件分析-Zajuna
新技术的流量以前所未有的速度到达该国，使国内需求以及对新产品和服务的期望以相似的速度转变。 div>以这种方式，较不发达国家的ICT行业的前景必须从全国报价的位置开始，这是由全球市场与当地市场之间的紧张局势定义的，这些轴是在问题前的两个极点运作。 div>这意味着基于该行业的优点和劣势来确定国家和国际规模的优先技术重点，以建立目标市场。 div>考虑到它们在IT地区形成的哥伦比亚的人才不断地，迅速地变化，成为面对短期，中期和长期挑战的决定因素。 div>
SARS-CoV-2 疫苗研发
S蛋白可以通过传统的重组蛋白技术表达，例如用于生产乙肝或人乳头瘤病毒等疫苗的技术。 11 这涉及将编码蛋白质的 DNA 序列插入能够产生所需蛋白质的细菌、酵母或哺乳动物细胞中，然后将其纯化以作为疫苗进行测试。 11 建立适合其生产的细胞系需要很长时间，因为它们的蛋白质表达水平和翻译后修饰的存在与否各不相同。 12 此外，这些疫苗需要佐剂来诱导主要的 Th1 免疫反应。重要的是考虑到某些佐剂的可用性可能有限。 5
联合生命 - 发展计划
Antioquia ClaudiaMárquezCadavid的部门内阁AníbalGaviria Correa总督Luis FernandoSuárezVelez Velez政府秘书AnaLucíaCastañedaGarcía ERO行政计划部主任AlexandraPeláezBotero教育秘书LinaMaríaBustamanteSánchez卫生与社会保护局局长JuanPabloLópezCortés物理基础设施秘书秘书矿山克劳迪娅PATRICIA WILCHES MESA 人力资源和组织发展部长 NATALIA VELÁSQUEZ OSORIO 妇女部长
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测