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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
主题基因工程的教学指南
基因表达的空间和时间模式的定义。 div>北部方法。 div>基因表达的全局分析。 div><用显微镜划分。 div>ADNC（RNASEQ）的质量测序。 div>基因表达产物的位置。原位杂交技术。 div>证人基因。 div>确定基因空间表达模式和蛋白质下位置的构造。 div>调节序列位置的方法。 div>凝胶延迟。 div>脚印与DNASA I.染色质的免疫沉淀（CHIP）。 div>组合技术用于分析基因组级别的调节序列：芯片芯片和芯片序列。 div>蛋白质之间物理相互作用的演示。 div>主题8：转基因和诱变 div>
XLII西班牙生物医学工程学会
地点：使徒行传会议主席：罗伯托·罗梅罗·奥拉阿（Roberto RomeroOraá）会议主席：卡门·塞拉诺·盖特雷多纳（Carmen Serrano Gotardona）9:30通过肺纤维化的默许型和语素识别，通过对儿童的血统诊断进行临床分析，通过整合性地识别型结构和功能µCT，对疾病进展和药物疗效进行综合结构和功能µCT，从而对疾病的进展和药物效应进行了逐步监测。图像处理算法10:15通过从CIENCAM16 10:30基于X射线相对比图像中的微观结构的基于ciencam16 10:30基于X射线活检图像的基于颜色的矩阵中提取的新统计数据估计血管瘤深度的估计。
材料工程的等级-UPM
可选的主题分为三个块或行程：结构材料，功能材料和生命科学材料。 div>要完成行程，将获得10个ect，指示每个行程的强制性，并辅以至少8个选定行程的可选贷款。 div>在不选择行程的情况下，在不同行程的任何可选主题之间也可以超过18个学分（具有45000136至45000155的代码）。 div>
无标题 - 基础科学与工程部门
墨西哥城2024年4月16日。 JoséRubénLuévanoEnriquez负责基础科学系的主题：通过目前的申请请求，我要求雇用RoqueSánchezSalas博士，作为化学材料领域的客座教授，是材料技术领域的访问者。我提供了所有必要的文档以执行必要的程序，我正在寻找任何疑问或澄清。 div>感谢您的关注。 div>真诚地，“开放时间” div>
在供应链方向的永久培训大师15th宏观动物版：工程和建筑代码TCS：1975/1课程2023/24
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针对新原始作物的非生物压力的基因工程：转录因子和CRISPR/CAS9基因工程针对
摘要Neotropic是目前在世界不同地区成功种植的各种植物的起源场所。 div>然而，不利的气候条件可以通过拟人化的气候变化的影响来增加，这可能会影响其性能和生产力，这是由于可以产生的非生物压力的情况。 div>作为抵消这些作用的替代方法，它已经经历了遗传修饰，尤其是在与渗透岩产生的基因和转录因子有关的基因中，导致这些植物在实验水平上具有更大的耐受性，对氧化应激，高温和降低，干旱，干旱，干旱，甜度和甜度，甜点，甜点和甜点在表型中。 div>在这项工作中，为这些目的提出的方法论策略是在新热带经济重要性的农作物中进行的，例如玉米，棉花，土豆和番茄。 div>此外，由于基因版通过CRISPR/CAS9系统提供的新颖性和潜力，还提到了在具有新热带起源的植物中进行的工作，重点是理解和实施干旱耐受性机制。 div>此处描述的方法可能成为改善粮食安全的实际选择，以抵消人为气候变化的负面后果。 div>关键词：棉花，气候变化，玉米，土豆，番茄。 div>摘要新型化学是目前在世界不同地区成功种植的各种植物的起源地点。然而，人为气候变化的影响可能会加剧不利气候条件，可能会影响其由于可以产生的非生物应力而引起的产量和生产力。作为抵消这些影响的替代方法，已经实施了遗传修饰，特别是在与渗透剂生产和转录因子有关的基因中，这些基因最终导致这些植物对氧化应激，高温和低温以及光抑制作用，干旱，干旱和盐度的耐受性通过渗透剂表达和遗传型的表达和变化而变化。在这项工作中，提出和描述了针对这些目标的方法论策略，并在经济上重要的新热带起源作物（例如玉米，棉花，马铃薯和番茄）中进行了研究的研究。此外，由于基因编辑通过CRISPR/CAS9系统提供的新颖性和潜力，在具有
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