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兼职多服务工作者
职位发布编号：240592付款率：参考OPSEU服务集体协议时间表：兼职分配位置：Walkerton申请当前正在接受南布鲁斯灰色健康中心Walkerton站点的兼职多服务工作者职位。该职位在饮食和管家部门都有责任。向环境服务经理报告，您将成为繁忙部门的一部分，该部门为医院的所有地区提供最高质量的清洁度，以便为所有患者，员工和访客提供健康且安全的环境。您将被要求进行工作班次，以定期保持分配的区域清洁，卫生和无菌性：搜查，擦洗，擦洗，擦拭，抛光，使用燃烧，湿灰尘和吸尘器。您将洗涤墙壁，天花板，灯，通风口，门，窗户和框架。您将在重大清洁过程中使用重型擦洗机。在食品服务工作时，您将在组装，交付和拾取患者托盘，滋养和菜单中提供以患者为中心的护理。您将在准备和分配食品时确保满足感染控制和公共卫生标准；洗手间洗碗，锅，烹饪和厨房设备。这个职位包括长时间步行，站立，反复弯曲和繁重的弯曲，以保持清洁的身体需求。申请人必须符合以下标准：•拥有中学毕业文凭所需的要求•成功完成食品安全认证计划或立即获得的愿意立即获得•能够以专业，专业的方式履行职责•能够进行高质量的工作和高质量的工作•具有良好的判断力•具有多项任务的良好判断力，具有多任务的能力•有效的组织和沟通能力•求职者•求职者•求职者•一定能力地培养•与独立的企业服务•与独立的企业服务•独立••独立的范围，以实现自己的工作能力• CHHA和IDAC-IPC清洁履行职责的清洁标准•所需的基本计算机技能•以前的机构清洁经验•周末旋转并换档•能够满足身体需求，即能够提升到20公斤；推动，触及，负载和卸载•出色的解决问题，决策和人际交往能力•能够尊重和维持机密性的能力•知识并坚持SBGHC核心价值观（团队合作，同理同情，问责，责任，相互尊重，尊重，安全，安全）•提倡和支持患者的培养和支持部门的安全性，并证明了对患者的安全性，并证明了对患者的安全性，并确定能力的安全性。
国际多元策略基金有限公司
私人客户指数 (“PCI”) 基于历史信息，过往表现并不代表未来表现。PCI 是使用复杂计算得出的，结果仅供参考，不一定能表明其是否适合您的特定投资或其他要求。ARC 不保证任何投资或投资组合的表现，也不保证投资者资本的回报或任何特定的回报率。ARC 对根据本报告所含信息做出的任何投资决策不承担任何责任。在与任何 PCI 数据贡献者签订协议之前，您应始终完成自己的分析和/或寻求适当的专业建议。内容是 ARC 或其许可人的财产，受版权和其他知识产权法的保护。本文信息的使用受 www.suggestus.com 上详述的严格使用条件的约束。
促进多设备间的信息传输
屏幕 ................................................................................................................................................................ 25 图 3.7：模型工作流程 .......................................................................................................................................... 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................. 31 图 4.2：（A）顶部图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强用户界面的实际模拟 ................................................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 ................................................................................................................................ 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
Healthome多边形框架：综合和多...
图2。PSH受试者的识别过程流程图。使用XGBoost算法和不健康的标签信息，使用Knhanes数据库训练二进制分类模型。使用SHAP算法解释了受过训练的模型。通过将HSSH算法应用于分析的形状值，PSH方向（从性状的平均值左右）确定。接下来，代表与性状均值的距离的PSH强度由用户设置的超参数定义。在图中，三个PSH强度值显示为示例，对应于三个不同的高参数值。最后，计算了标记为每个性状的红点的PSH值。用于塑造分析的框，HSSH算法和PSH值连接到其相应的带有虚线的框，以进行详细说明。在图中，提供了DBP为例。
多材料无人机螺旋桨的设计
进行了一项研究，研究了无人机螺旋桨的设计，制造和绕过。使用计算设备发现不同螺旋桨设计的精简质量，该软件被利用。制造了一种具有这种机制的迷你夏令螺旋桨，并且进行了试验证实了它们的成功。虽然多材料方法会以强度减轻轻度，但耐用性将是该过程中最弱的联系。具有重量和简化的故障，脆弱性始终是一个因素。此评估应有助于对当前的无人机推进系统进行大修，例如耐用性和效率，以提高性能并增加持久性。通过使用PLA，ABS和PGA打印材料打印零件，使用FSI系统使用风扇和压力因素来研究气流模式。空气是在材料上引导的，模拟了实际飞行，以评估材料的强度。无人机DJI Mini 3 Pro进行了速度和最大高度的实验测试。Mini 3 Pro中风扇的高度可能会更高，最大速度为37.3 km/h，在Mini 2 Pro中，关于这一方面的速度将为187米。ABS材料的速度比PGA材料高。事实证明，3个Pro螺旋桨风扇的最高推力为5.1 m/s的最高速度，这与仅测量3.2 m/s的2个Pro Propeller风扇不同。3次经历0.155 mm失真，而2个产生0.103 mm。PLA材料在所有人之间的影响价值最小。
设计节能工业流程：多...
摘要。本研究通过多标准决策分析（MCDA）方法研究工业制造业中的节能解决方案，以发现与成本效益和环境可持续性一起改善能源消耗的最佳方法。工业部门内的生产活动，包括化学加工，金属加工和食品制造，构成了世界能源的大部分使用。本研究研究了高级技术的作用，包括热回收系统和高效炉，以及节能制冷系统在减少工业领域的能源消耗中的作用。本研究采用了MCDA框架，结合了分析层次结构过程（AHP），通过与理想解决方案（TOPSIS）相似（TOPSIS）的优先顺序的技术以及简单的添加加权（SAW）方法。研究研究了六个月内节能解决方案在六个月内的执行方式，并在降低成本和环境福利以及降低成本和环境福利的同时。研究结果显示，大量能源减少，而成本节省在10％至30％之间，而化学生产的能源消耗降低了25％。观察到的环境改善，包括化学生产的碳排放量减少30％，证明了这些技术如何推进可持续的工业实践。
人工智能多代理在线购物系统
摘要 - 该项目是一个现有商店的基于 Web 的购物系统。该项目旨在为实体商店的客户提供在线购物的优势。它有助于通过网站在互联网上随时随地购买商店中的产品。使用此网站应用程序，客户将获得在线购物和送货上门的服务。该系统可以应用于当地的任何商店或拥有零售连锁店的跨国品牌商店。该应用程序的基本概念是允许客户使用互联网进行虚拟购物，并允许客户从商店购买他们想要的物品和商品。与产品相关的信息存储在服务器端的实时数据库中。该应用程序是使用 Angular（一种 TypeScript 框架）开发的。本报告介绍了设计标准和实施细节。
多输入â - Archivo Digital UPM
阿尔茨海默病是痴呆症最常见的病因，其发展分为不同阶段，从非常轻微的认知障碍到轻度和重度。在临床试验中，磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 主要用于神经退行性疾病的早期诊断，因为它们分别提供大脑的体积和代谢功能信息。近年来，深度学习 (DL) 已应用于医学成像，并取得了令人鼓舞的成果。此外，深度神经网络（尤其是卷积神经网络 (CNN)）的使用也使得基于 DL 的解决方案能够在需要利用来自多个数据源的信息的领域中得到开发，从而提高了多模态深度学习 (MDL) 的水平。在本文中，我们对利用 MRI 和 PET 扫描进行痴呆严重程度评估的 MDL 方法进行了系统分析。我们提出了一种多输入多输出 3D CNN，其训练迭代根据输入的特征而变化，因为它能够处理不完整的采集，其中缺少一种图像模态。在 OASIS-3 数据集上进行的实验表明，实施的网络取得了令人满意的结果，其性能优于利用单一图像模态和不同 MDL 融合技术的方法。