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海军电气和电子培训系列
课程：本自学课程分为多个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习的内容，并附有文字和插图，以帮助您理解信息。主题反映了评级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了入伍社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军入伍人员分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。
空中交通管制培训中心
saca.edu.sa › 文件 › ATC-Info PDF 2020年11月18日 — 2020年11月18日 飞机。设备。人为因素。•。机场。•。专业环境。谁应该参加？•。未来的空中交通管制员。
培训手册
前言 2000 年，在蒙特利尔举行的第 30 届国际民航组织空中航行委员会、国际民航组织秘书处和国际空中交通安全电子协会联合会 (IFATSEA) 大会期间，国际民航组织成员、国际民航组织秘书处成员和 IFATSEA 成员交换了意见，强调了参与 CNS/ATM 系统维护和安装的人员接受了各种标准的培训。一些国家已经实施了全面的培训、认证计划，在某些情况下还实施了执照，而其他国家仍在寻求适当的指导。当时，缺乏普遍确立的原则来管理该职业的实践。随后，2003 年 9 月在国际民航组织总部举行的第 11 届空中航行会议表达了这样的观点：需要进一步研究与空中交通安全电子人员的培训、资格和能力相关的需求。
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
培训日历：2024-2025
目录第1页。简介3 1.1背景3 1.2 BITAC的愿景与任务3 1.3-1.4咨询委员会和编辑委员会4 1.5-1.6课程指导委员会和BITAC的管理机构4 2。技术培训计划，BITAC。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。 长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。 3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。2.1长期技术培训计划（常规）5 2.2定制技术培训计划5 2.3技术培训计划介绍4IR（定制）6 2.4短期技术培训计划6 2.5工业依恋技术培训计划6 3。长期技术培训计划（常规），达卡BITAC。3.1机械车间7 3.2电气维护8 3.3焊接9 3.4汽车和自动电动10 3.5机器维护11 3.6铸造厂和图案制作12 4。技术培训计划涉及达卡州BITAC的4IIR（常规）。4.1计算机辅助工程（CAE）13 4.2 3D打印14 4.3基于云的CNC加工中心操作15 4.4电气监控系统（安装，操作和SCADA可视化）16 5。定制的技术培训计划，达卡BITAC。5.1热处理17 5.2 CNC车床操作和练习18 5.3 CNC铣削操作和练习19 5.4 CNC加工中心操作和练习20 5.5 Die Sink EDM＆Wire Cutm＆电线剪切EDM操作和练习21 5.6塑料技术22 5.7自动CAD（2d＆3d）23 5d）23 5.8固体工作短期技术培训计划（常规），达卡BITAC。25 6.1可编程逻辑控制器（PLC）25 6.2锅炉操作和维护26 7。7.1-7.12行业竞争力与创新计划（SICIP），达卡，达卡。27-38 8。40-41 10。428.1-8.4资产项目39 9.9.1- 9.5自雇和贫困缓解（SEPA），第2阶段，BITAC。10.1-10.3技术培训计划，刻板图。
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
Ferdy Leuhery+技术在员工培训和发展中的作用：对近期进展和未来方向的系统评价.docx
摘要 本系统综述探讨了技术在员工培训和发展中的作用，重点关注其对培训效果和组织成长的影响。通过分析各种文献，本研究发现，培训中的技术采用是提高学习过程的可及性、个性化和效率的关键因素。此外，研究结果还强调了技术能力、组织支持和员工激励等中介因素在加强技术采用和培训效果之间的关系方面的作用。本文概述了这些研究结果的实践和理论意义，并提出了进一步发展该领域的建议。关键词：技术、员工培训、人力资源开发、培训效果、技术采用。