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农业部和信息与公共关系和印刷与文具部的专员兼秘书，农业生产专员，董事长，阿里亚斯董事长兼董事长，阿萨姆丝绸外展任务（ASOM）（ADDL。）州级节点机构（SLNA）主席，WDC-PMKSY
滚动通知-IICG招聘
电子/材料科学/计算机科学/物理/仪器的MSC，分别为60％或同等的CGPA等效于公认的大学或教育机构。预计候选人将通过UGC-NET/GATE或其他国家测试选择。或中央政府部门，机构或机构进行的国家一级考试。或
B 组和 C 组职位的教学大纲通知编号 230/Recruitment Cell/2024 日期 2024 年 10 月 22 日
图像质量、患者剂量和职业暴露。5. 增感屏：发光、荧光和磷光、结构和功能、常用的荧光粉类型、屏幕安装、胶片屏幕接触的保养和维护。增强因子、速度和细节-交叉效应、分辨率、量子斑点、互易律失效、屏幕不对称、清洁。新型荧光粉技术-千伏的影响。光刺激荧光粉成像。6. 暗盒（传统和基于 CR）：结构和功能-类型-单个、网格、胶片支架-设计特点和装载/卸载考虑-保养和维护（清洁）。7. 光化学：原理：酸度、碱度、pH、处理周期、显影、显影液。定影、定影液、洗涤、干燥补充、检查和调整-潜像形成-显影性质-显影剂的构成-显影时间-使用显影剂的因素。定影剂-定影液的组成-影响定影剂的因素-定影剂的补充-银的保存-干燥-自动胶片处理机的显影剂和定影剂-漂洗-清洗和干燥。手动和自动处理中的补充率-银的回收-自动和手动化学品。通过加热和恒温器、浸入式加热器以及冷却方法控制化学品的温度。
咨询主题：建议海员及其家属警惕印度海员招聘和安置局的欺诈行为。
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知，推出了用于招募印度海员的电子移民系统，旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募，确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来，该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议，以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程，确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内，RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面，以便他们提交海员数据。提交所需数据后，系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件，从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI)，与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后，数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实，并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后，报告了以下情况：1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
广告用于招募各种帖子的...
可以考虑具有足够经验的候选人和在维持服务器网络和硬件相关活动方面具有足够经验和专业知识的候选人（网络安全性（PALO ALTO），F5负载平衡器SD-WAN，无线网络，包括维持超级融合的建筑，NAS/SAN，FIBER，NAS，FIBER NOW DUAL DAUAL DAUAL，WEM NEAKINTION，NEVER，服务器，DNS，名称服务器，）。使用不同的Web服务器托管应用程序。使用VMware和Proxmox平台在生产环境中使用虚拟化的声音知识。使用MAAS部署云的OpenStack部署。实时和VOD流技术（H.264编码）。在广播中为实时/VOD部署编码器/解码器的经验。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
招聘手册2024-25
位置单元的影响远远超出了我们的校园范围。通过协作计划和共享经验，我们的校友网络继续蓬勃发展，为学生提供了宝贵的指导，并形成了作为知识，支持和机会的储备的纽带。作为Shri Ram商业学院的校长，我对安置小组团队的衷心表示感谢，他们的不懈努力和奉献精神。对我们的学生，我鼓励他们抓住自己的机会。我们的学生必须记住，他们在位置单元和背后的整个SRCC社区中都有坚定的盟友。这是Shri Ram College College的又一年的增长，成功和卓越的持续遗产。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
主题 - 修正了卷轴委员会的招聘规则，这是一个法定机构，该机构是微型，中小型企业部的法定机构。
1董事（研究，发展，培训和扩展）10 A组2联合董事（计划）14 A组3联合董事（技术）17组4组董事I级I级I级（以前的区域官员）20 A组A组5高级会计官员（内部审计）24组A 6行政官员A 6行政官员27 Group A Group A Group A Group a Grote董事3 33 Group a 83 Groupe a Martive＆Publicity A 33 Grouper I II（33 Z Markity II II II 10 Z Or）II（Z）33 GRERS 3 33 II（Z）33 GRERS 33 II（Z）33组33 ZORMER II II（Z） A组11高级科学官42 A组12高级科学官（产品多元化）45 A组13会计官员（内部审计）50组A组14年度官员53 Comply B 15 A Clove b 15帐户经理56 B 16组官员59组官员59组B 17组B 17研究官62组B 17研究员62组B 18私人秘书65组65组B组B组B组B 2组B 2 2 2 23 Group Shower Shower Manager 72 cum prote strume b 2 22 cum prot y cum premane b 2 22 cum ber cum by -by cum bef cum p 2 22 cum ber cum p 2 2 23官员81组B 24商店官员85组B 25高级审核员（内部审计）88组B 26助理90组B 27研究员92 B组28组28合作检查员95组B