XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemResume
简历 - 博士卡维塔·塔库尔
1. 书名 - 优化老龄化人口辅助技术 章节 - 通过语音分析实现老年人心脏监测辅助技术 作者 - Anjali Deshpande、Kavita Thakur、Arun Shrihari Zadgaonkar，出版商：IGI Global International，ISBN13：9781466695306，EISBN13：9781466695313，第 335-356 页，2015 年 9 月。编辑：Yosry Morsi 教授，斯威本科技大学，澳大利亚，Anupam Shukla 教授，信息技术与管理学院，瓜廖尔，印度，Chandra Prakash Rathor，信息技术与管理学院，瓜廖尔，印度
简历 Dr.M.ARUN 助理教授 生物技术系 电话：+91-422-2428108 手机：+91-99421-12343 电子邮件：arun@buc.edu.in，arun
专业经历（按博士学位后的时间顺序排列） DBT-SRF：印度泰米尔纳德邦蒂鲁吉拉帕利 Bharathidasan 大学生物技术系（2008 年 9 月 12 日 - 2012 年 3 月 31 日） 研究助理：印度泰米尔纳德邦钦奈 SRM 大学遗传工程系（2012 年 7 月 16 日 - 2013 年 8 月 30 日） 科学家：印度泰米尔纳德邦钦奈 Bio Ultima Life Sciences Pvt Ltd 研发部（2013 年 12 月 9 日 - 2014 年 7 月 1 日） 博士后研究员：韩国大邱庆北国立大学园艺科学系（2014 年 9 月 1 日 - 2016 年 2 月 29 日） 博士后高级研究员：庆尚国立大学应用生命科学部韩国晋州 (2016 年 3 月 1 日至 2016 年 6 月 31 日) 助理教授：印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Bharathiar 大学生物技术系 (2016 年 11 月 22 日至今) 其他职责 (在 Bharathiar 大学) 成员 – 清洁校园计划、数字行动计划 17 by 17，Bharathiar 大学，哥印拜陀。成员 – 学术委员会，生物技术系，Bharathiar 大学，哥印拜陀。成员 – LC-MS 仪器操作，Bharathiar 大学，哥印拜陀。
人工智能，种族化和抵抗艺术。*
总结病理游戏的特征是一种持久和过度的游戏模式，并干扰了个人，社会，家庭和工作生活。 div>obitivo：在大学生中，根据偏好博彩游戏（战略性和非战略性）参与投注游戏时，在大学生的性格冲动，认知扭曲和严重程度方面的差异；以及冲动性的变化，具体取决于参与BETS的严重程度的不同程度（没有风险，低风险，高风险）。 div>方法：295名完成仪器进行衡量的学生：1次出现和博彩游戏的偏好（临时问卷），在参与博彩游戏（西班牙语版本的South Oaks赌博屏幕，3-Primity率的西班牙版本（西班牙语版本）（UPPS-P令人印象深刻的行为量表）中，有2个性的参与。 4认知距离（赌徒信仰问卷的西班牙语版本）结果：基于对某些类型的赌注的偏爱，在冲动，认知扭曲和严重程度中发现了统计学上的显着差异，并且根据参与博彩游戏的严重程度而削弱了障碍。 div>结论：这些发现描述了与更大的脆弱性相关的心理特征，表现出有问题的与博彩游戏的参与方式；他们建议那些表现出对被归类为战略博彩游戏的偏好的人，或者通过战略性和非战略性投注结合了DA，那些似乎是那些似乎面临博彩游戏问题的风险更大的人。 div>
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
Isam SHAHROUR 的简历
• 自 2010 年 1 月起：土木与地质环境工程区域实验室 (LGCgE) 主任（200 名成员，包括 90 名博士生） • 自 2010 年 9 月起：SUNRISE 项目“智能可持续城市大型示范”负责人 • 自 2010 年 1 月起：国际硕士学位“城市工程与人居”主任。 • 2007-2012：里尔第一大学“研究与创新”副校长（1200 名教职员工，1000 名博士生，43 个研究实验室，涉及基础科学、工程学、经济学、社会科学和管理学领域）。 • 2007 – 2012：创新机构“里尔大都会科技城”主席，通过创新促进区域经济发展 • 2011 – 2013：区域创新中心“非接触式技术”主席 学术活动
教育简历样本
在最近的罗文大学职业博览会上与詹姆斯·奥斯古德（James Osgood）先生进行了交谈，阅读您的招聘信息并检查您的网站后，我正在寻求机会加入Coopers＆Lybrand公司。您的公司为指导入门级会计师提供了令人印象深刻的记录，并为审计，税收合规和成本会计提供宝贵的经验。作为罗文大学的高级学生，预计将于5月毕业，我急于在即将到来的校园招聘旅行期间与您采访。我的出色学业表现和出色的实习经验使我成为了与库珀和莱布兰德（Coopers and Lybrand）担任初级会计职位的有力候选人。作为荣誉学生和国际认可学院奖章学者奖的获得者，我被选为当地的货币和同事CPA的当地公共会计师事务所实习。在Money and Associates中，我协助为客户准备公司税收审计，并进行了税收准备目的的进气咨询。我的监督会计师，查尔斯·货币先生邀请我继续实习第二学期。关于我的实习评估表，他写道：“约翰的知识和掌握会计程序和原则的能力令人印象深刻。他的计算机技能和团队合作能力使他成为宝贵的资源。我相信约翰会发展成为一名一流的会计师。”
Jen Fernquist 简历
2008 M. Stella Atkins、Jennifer Fernquist、Arthur E. Kirkpatrick、Bruce B. Forster，《评估堆栈模式查看的用户交互》，《医学成像信息学学会论文集》、《数字成像杂志》，2008 年。