本员工手册中没有任何内容构成明示或暗示的合同。坦普尔大学可自行决定,随时在本手册中修改,更改,删除,暂停或停止该手册中的任何部分或部分政策,并没有事先通知其员工。除非另有说明,否则对员工手册的任何此类更改均应适用于现有的和未来的员工。人力资源部负责制定和实施人员政策。政策和程序可能会随着适当的大学官员的批准而改变。没有员工可以依靠或以其他方式解释主管,经理或部门负责人的陈述或承诺,以构成政策的变更,也不会构成大学与雇员之间的协议。除非集体谈判协议或书面合同另有涵盖固定的就业条款,否则所有坦普尔大学的雇员都是“律师”雇员的律师,本雇员手册中没有任何内容。一名意志雇员可以随时出于任何原因,无论有或没有原因,都可以随时结束他或她的工作。同样,坦普尔大学可以随时出于任何原因,无论有或没有原因,都可以随时终止一名意愿雇员。进一步,意愿
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术,该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民,昂贵的劳动力,容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程,涉及有关原始集合的预处理数据,叶片的面罩绿色区域,删除绿色部分,转换为灰度,然后获得一些特征,选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物,即玉米和马铃薯,以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确,召回和F1得分分别记录为95.15%,94.76%和94.93%,分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力,使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好,尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明,健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力,但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
⟩PMPM在过去的两年中增长了接近42%($ 6.41),在过去的四年中272%($ 15.89)⟩五个条件⟩五个条件(糖尿病,肥胖,牛皮癣,炎症,炎症性肠道病和偏头痛)尤其是在RX PMPM的两种疾病中增加了大约两分之;他们也肥胖的⟩当激励使用药物而不是发起药物和减少成员交流时,会增加生物仿制药的摄取量。
人工智能(AI)促进组织和改变工作和人力资源实践,从而影响员工和人力资源专业。HR Analytics是在这种情况下的主要发展,它使HRM更具数据驱动,尤其是生成的AI(Genai)已经用于增强人力资源活动并自动化行政任务(Budhwar等,2023)。除了AI的最初应用之外,现在正在获得动力(例如,以化身或虚拟现实的形式),数字技术更广泛地影响了组织如何招募,培训和激励员工(有关概述,例如,请参见例如Garg等,2022)。此外,这些技术进步正在重塑传统的工作安排,从而产生诸如远程工作,混合模型和平台经济等现象,这些现象挑战了传统的组织边界及其控制机制和监管(Doellgast,2023年)。
顶级雇主研究所计划根据其人力资源最佳实践的参与和结果对组织进行认证,该实践涵盖了20个主题的六个领域。CHEP的高分在全面的2024年表现方面有所提高,反映了其工作场所计划的广度和成熟度。显着的实力和表现优先级的领域包括公司如何通过组织设计和工作场所环境来塑造员工的经验,以及通过其目的和价值观,可持续性方法以及对道德和正直的承诺而团结员工。
除了减轻气候变化和环境利益外,还可以从公司级别采取行动,例如减少温室气体排放,减少空气和水污染,自然资源的保护,对生态系统和生物多样性的影响减少,绿色过渡措施,绿色过渡措施,有形的经济益处:降低了公司的经济成本,因此降低了合规性,并降低了合规性,并降低了合规性,并降低了合规性,并降低了2和环境,并降低了合规性。专注于可持续性可能有助于公司获得竞争优势,因为它刺激了创新,并可能导致开放新的收入来源。另一个好处是提高了投资和融资机构的吸引力,以及在采购程序和应用绿色条款的招标下获得订单。最后,由于努力减少公司的碳和环境足迹的努力可以增强其品牌形象和声誉。
如果员工拥有其他全面的医疗保险,则不会将保险限制为参与。对于有效豁免后,最多有四名合格雇员的雇主必须100%参加。对于有效豁免后有五个或更多合格雇员的雇主,必须参加75%的雇主。有效的豁免包括通过另一个承运人,有效的个人医疗保险,通过Medicare或其他政府计划进行承保范围,或通过配偶或父母承保范围。
夏季学生就业申请截止日期:2025年2月5日,星期三,皇后大学的实验粒子天体物理学小组在2025年夏季为本科夏季研究人员开放。该小组积极参与下一代实验的设计,结构和操作,这些实验试图回答粒子物理和天体物理学中的基本问题,包括搜索暗物质颗粒,中微子和中微子性质的研究,以及对高级探测器技术的研究。我们的大部分实验性工作都在Snolab上进行,Snolab是世界领先的粒子天体物理实验室,位于萨德伯里(Sudbury)附近的Vale的Creighton Mine的地下6800'(请参阅www.snolab.ca)。一些夏季研究活动可能在Snolab举行。尽管不需要授予以下职位的奖励,但有资格获得NSERC本科生研究奖(“ USRAS”)或其他奖学金支持的学生有资格申请奖励。在皇后物理学中的USRAS和Queen's University's Summer学生研究奖(“ USSRAS”)由Melissa Balson(4MJB5@Queensu.ca)协调,并提供更多信息,可在https:///wwwww.queensu.ceensu.ca/physics/sites/sites/physics/physics/physics/phys/phys/physwwwww/filess/upload/upload/uarded/ploaddud/ploaddud/ USRAS-2025.pdf。 今年,在Snolab的女王夏季研究职位上,有一个单独的USSRA流,由Stephen Sekula(Stephen.sekula@queensu.ca)协调。 USRAS和USSRAS的申请截止日期是2025年2月7日。 以下实验预计今年夏天将雇用一个或多个学生。在皇后物理学中的USRAS和Queen's University's Summer学生研究奖(“ USSRAS”)由Melissa Balson(4MJB5@Queensu.ca)协调,并提供更多信息,可在https:///wwwww.queensu.ceensu.ca/physics/sites/sites/physics/physics/physics/phys/phys/physwwwww/filess/upload/upload/uarded/ploaddud/ploaddud/ USRAS-2025.pdf。今年,在Snolab的女王夏季研究职位上,有一个单独的USSRA流,由Stephen Sekula(Stephen.sekula@queensu.ca)协调。USRAS和USSRAS的申请截止日期是2025年2月7日。以下实验预计今年夏天将雇用一个或多个学生。请发送求职信,一个简历和一份通过电子邮件的最新成绩单的副本,以联系您感兴趣的每个实验。成功的候选人将在物理,工程物理,化学或相关学科方面拥有强大的学术记录,并具有一些相关的经验,这些经验证明了研究潜力。SNO+使用780吨液体闪烁体目标研究中微子的基本特性。该实验目前正在Snolab运行。潜在的夏季研究活动包括数据分析,有助于制备校准系统和校准来源,参与柜员过程系统和程序的开发以及在数据获取过程中操作探测器。女王在SNO+工作的教职员工包括Mark Chen,Ryan Martin和Alex Wright。联系人:Alex Wright(Awright@queensu.ca)Deap和Darkside是大规模的液体氩实验,使用液体氩闪烁的独特特性来寻找极为罕见的暗物质相互作用。DEAP位于Snolab,已经获得了3年的数据。Darkside是一个下一代实验,将是第一个直接的暗物质实验,可以用新型的量子传感器(silicon Photoltipliers(SIPMS))为检测器充分仪器。学生提供的机会包括对DEAP数据的分析以及与数据获取的帮助,以及与Triumf的同事一起模拟和测试Darkside的数据采集系统。原型检测器目前正在Queen's News-G实验室中构建和测试。在我们在皇后区的实验室中使用一个小的低温恒温器设施来衡量Deap和Darkside使用的不同探测器材料的各种特性,也有机会获得动手体验。联系人:Fred Schuckman(fgs@queensu.ca)News-G开发了新型的球形气体探测器,这些探测器对低能相互作用非常敏感。已经建立了一个大容量的球形探测器,目前正在Snolab的地下安装,以搜索低质量的暗物质颗粒和其他罕见的低能相互作用。夏季职位可用于协助Snolab和Queen's的数据,深色物质搜索和校准数据分析,以及新型探测器技术的开发和测试。联系人:Guillaume Giroux(gg42@queensu.ca)
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