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针对残疾人士的招聘、聘用、晋升和留用的扶持行动计划
服务人力资源办公室 (SHRO) 在本财政年度继续利用以下计划和资源。WRP 计划：劳动力招聘计划 (WRP) 是由劳工部和国防部管理的招聘和推荐计划。WRP 通过访问一个数据库，帮助联邦雇主雇用残疾人从事临时或永久工作，该数据库包含 2,000 多名符合 A 类招聘权限的所有专业的大学生、研究生和应届毕业生。该数据库每年更新新的候选人，并且 OPM 将 WRP 视为招聘和雇用残疾人的典范战略。多元化招聘计划：BOEM 致力于雇用多元化和包容性的劳动力，以反映美国人口并吸引社会各阶层。迄今为止，BSEE 已与 32 所学院和大学取得联系，以建立战略合作伙伴关系，以最大限度地提高我们从多元化和广泛的潜在候选人中招聘的能力。这种外展还包括与退伍军人和残疾人组织取得联系，以扩大与他们的伙伴关系。 • 招聘途径：通过 USA JOBS 的职业发展路径，可以轻松识别符合招聘条件的残疾人士。我们还为人事专员提供指导，确保他们在每个招聘公告中都使用正确/适用的招聘途径。其他/杂项：在公布职位之前，人力资源部会就非竞争性资格（包括残疾人士）咨询招聘经理。
针对残疾人士的招聘、聘用、晋升和留用的扶持行动计划
在过去一年中，该部门与多元化和包容性办公室以及无障碍和住宿办公室 (OAA) 共享了数据，以纳入针对残疾人的战略计划。该部门开展了 iCount 活动，以促进和提高残疾员工的自我认同。该活动传达了自我认同的重要性，以帮助该部门更好地分配资源；提高全部门对残疾人所作贡献的认可；为残疾员工创造更具包容性的工作环境；并促进残疾人包容性管理实践。我们在与部门高级领导和招聘人员的各种活动中传播了这些目标，作为我们整体沟通的一部分，并通过多次书面沟通与员工沟通。2022 年 9 月，该部门启动了 iCount 活动。部长通过与三位大使举行小组讨论启动了该活动，
针对残疾人士的招聘、聘用、晋升和留用的扶持行动计划
OEODM 和人力资源办公室 (OHR) 合作管理内部 Schedule A 存储库，以跟踪、维护和识别 BEP 收到的合格 Schedule A 申请。BEP 还与财政部 (Treasury) 和 Monster Government Services 合作创建了一个定制的求职工具，为退伍军人提供服务，例如联邦简历教程、军事技能翻译和简历与工作匹配功能。BEP 已成立外展和招聘团队，如多元化和包容性战略实施计划中所示。在 2022 财年，BEP 针对退伍军人进行了 11 次外展，这是 PWTD 和 PWD 的另一个潜在来源。该团队的首要目标是规划、确定和实施变革，以改善劳动力中所有群体（包括 PWTD 和 PWD）的机会。
针对残疾人士的招聘、聘用、晋升和留用的扶持行动计划
该机构维护着一个符合 A 类资格候选人的数据库。此外，人事专家还注册了劳动力招聘计划 (WRP) 数据库，该数据库是免费资源，可帮助联邦招聘经理为所有工作岗位联系合格的残疾候选人。WRP 数据库提供各种候选人，包括在校学生和应届毕业生，他们可以在联邦政府实习、临时或永久就业。人事管理局的残疾人共享名单用于招聘；工作门票计划为领取社会保障残疾福利的人提供就业服务选择；州职业康复机构 (SVRA) 和州残疾人服务机构招募潜在的残疾申请人；劳工部的退伍军人就业和培训服务 (VETS) 计划；退伍军人事务部的职业康复和就业 (VR&E) 服务，通过训练有素、受过教育和经验丰富的残疾退伍军人满足劳动力需求；国防部的战士行动和雇佣英雄计划。
多瑙河地区城市保水最佳实践案例
那么，解决方案是什么呢？城市地区的植被具有多种益处，包括美观、微气候调节和城市水文。绿地作为重要的生物多样性避难所，有助于减少颗粒物空气污染并调节微气候的温度。此外，它们还可以拦截降水并平衡降雨。保水措施增加了城市化表面的渗透能力（与不透水表面相比）并补充了地下水供应。植被提高了降雨储存能力并调节了微气候。
利用机器学习和深度学习模型，用于主动流失客户保留
抽象客户损耗尤其是诸如零售，银行和电信的行业中的一个问题，在零售，银行和电信中，客户获取成本大大高于保留重复客户的成本。现在，通过Ma-Chine学习模型可以预测客户缺乏兴趣，而深度学习已经在早期干预措施中发挥了重要作用。In order to assess the quality of churn prediction, the study tests six basic machine learning techniques: random forest, logistic regression, and the k-nearest neigh- bors method, as well as four deep learning techniques: long short term memory (LSTM), bidirectional LSTM, convolutional neural networks (CNN), and artificial neural networks (ANN).然后，通过评估矩阵评估模型的性能，包括从大型数据集中提取功能后，从客户的行为数据中的准确性，精度，回忆和F1得分进行评估。该研究表明，DL模型可改善对搅拌和非束缚客户分类以及随机森林以及其他ML模型可比精度的处理。这项研究可以得出结论，LSTM和ANN模型在实际世界的搅动预测情况下取消了模型，尤其是在需要长期消费者行为评估时。为了增强给定预测模型的当前结果，这项研究重点是数据预处理和引导，特征提取和多个模型组合的效果。该研究的含义为公司提供了特定的实用建议，以通过采用数据交易技术有效地管理客户流失并增加客户保留率。
非家庭评级（保留率和可再生能源项目）（修正案）条例2024
5.6该工具还修改了授予位于指定地区的合格企业的合格“案例A”和“案例B”救济的计算，如保留费率保留条例所述。目前，这些法规规定可以授予的救济额是欧盟国家援助限制的限制。现在英国离开了欧盟，这些参考文献不适用，而是可以授予的合格救济量受到补贴控制制度的限制。该仪器删除了对最小限制的引用。它不插入替代补贴控制制度的引用，因为相关当局必须考虑在其地区授予救济时对补贴控制制度的考虑，因为这是通过2022年补贴控制法。
关于忆阻器 HRS 和 LRS 状态退化和数据保留时间的问题
引言由于构建太比特容量的非易失性存储器集成电路和在神经形态计算中的应用前景看好[1]，基于电介质电阻切换的存储器设备领域的研究数量呈指数级增长。由于缺乏理想的电介质、通过结构缺陷限制电流泄漏以及隧道效应，基于电荷存储的存储单元已经接近缩放的物理极限。相反，在基于电阻切换机制 (ReRAM) 的存储单元中，不需要理想的电介质，但其局部缺陷区域的结构必须限制在纳米级。在外部电场的影响下，该区域中的阳离子-阴离子电荷传输导致电介质结构缺陷发生局部可逆变化，这种变化在外部表现为单元电导率的逐步变化和高阻状态（HRS 或 RESET 状态）和低阻状态（LRS 或 SET 状态）之间的电阻切换。这些状态是在暴露于具有特定极性、持续时间和幅度的开关脉冲后建立的。在没有外部电场的情况下，理想的忆阻器（具有记忆功能的电阻器）能够在单元电阻的固定值下根据需要长时间维持HRS和LRS。因此，忆阻器存储单元中的一比特信息以结构变化的形式存储在两个导电电极之间封闭的电介质的局部区域中。只有两级电阻（一位）的忆阻器集成到交叉结构[2–6]中，并以3D配置
编码定性数据的关键：4-H青年保留研究的示例
收集反映计划参与者经验的真实本质的数据对于形成性和总结性评估结果至关重要。定性数据允许调查参与者提供有关其计划经验的丰富而详细的答案。在计划开发，组织发展和外部通信中使用数据对扩展机构的越来越重要（Schmieder等，2018）。扩展专业人员必须确保捕获对客户的真正感知。定性数据提供了收集将提供丰富和多种理解的数据的机会。扩展专业人员的不同主题背景会导致评估和研究能力的不同水平。对有效定性研究过程的基本掌握对某些人来说是挑战。但是，定性研究对于完全评估扩展计划至关重要。Diaz等人最近进行的一项研究。（2019）发现，“确定计划的影响以及如何衡量它们”是“新扩展代理”面临的首要挑战（第2页）。其他挑战包括“为给定情况开发准确的评估工具，评估新开发的计划，对收集的数据的管理和分析以及评估扩展计划的长期影响”（第2页）。本文将解决通常称为“编码”的定性数据组织的要素，并提供开发代码簿的步骤。此过程的示例将由多阶段4-H青年保留研究（YRS）提供。YRS探讨了成员和成人官员的第一年参与，以更好地了解他们的计划经验。通过Qualtrics进行的在线调查询问了与家庭期望，经验和重新注册意图有关的问题（Lewis等，2018）。在过去的五年中，来自九个州的青年及其父母完成了调查。数据收集的第一年被认为是试点年。本文将重点介绍用于编码定性数据的过程。研究团队使用编码过程以开放式问题的形式分析定性数据。在研究的第一年中，团队通过开放编码和共识进行了合作分析定性响应。根据来自青年和成人的回应而得出的主题开发了一本代码手册。作为质量结果的编码，这些发现开始揭示有关
整体劳动力市场匹配：提高移民保留，欧盟竞争力和增长
像欧洲一样，加拿大也存在影响保留率的主要区域差异。熟练的移民定居可以确定他们是否留下来，城市规模和统治下的纳米斯（Dynamics）发挥了重要作用。长期存在的省级和区域计划，以及针对农村，北部和大西洋地区劳动力市场短缺的试点计划，以及针对法语移民的努力 - 在更广泛的框架内运作，不仅要考虑就业市场拟合，而且还考虑了长期整合。这些计划与临时外国工人计划平行，这些计划需要劳动力市场需求评估，类似于许多欧盟成员国使用的劳动力市场需求，尤其是在农业，服务和旅游业等较低工资部门。