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APCO是一家跨国公司Asian Paints Ltd的一部分，全球营业额超过40亿美元。我们是领先的制造商和分散
成功的候选人将成为供应链团队的一部分，并协助团队进行日常活动，以购买原材料和供应成品以出口客户。角色包括采购，管理和维持足够的原材料供应，与供应商和客户联系，提供文档，以向内和外向运输原材料和成品。职责包括：
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测
职位 - 乐队7孕产妇医学和早产专家助产士
关于作用，人们认识到孕妇的发病率和死亡率因怀孕前怀孕以及怀孕期间出现的并发症而增加。此角色将支持国家雄心勃勃的雄心化，并实施孕产妇医学网络和早产预测，准备和预防。邮政持有人将与产前团队，专业助产士，产科同事和专家顾问一起工作，以优化结果并减少任何现有的不平等现象。作为自治实践者，促进产妇服务中的最佳实践和最高标准，您将展示所有行为中的信任愿景和价值观。作为一个充满积极性的人，热衷于提供高质量的基于研究的孕妇护理，后者将是不断发展和发展的团队不可或缺的一部分。您将作为高级领导团队的一部分工作，以领导和协调定义区域的临床，管理和教育要求。以身作则，您将授权员工在其专业发展中，并提供建议，指导，支持和参与助产士，护士和初级同事/学生的教育和培训。作为专家从业人员，您将负责在提供最佳护理时联络，指导和建议MDT和产假利益相关者。您将积极参与审计，治理，质量或服务改进。
根据 LR 第 53 条临时公告 2025 年 2 月 7 日 LEM 在 2024/25 年 9 个月内面临阻力 – “适合增长”计划将带来改善
通过精简组织结构和优化运营费用来支持快速增长的亚洲业务，从而打造敏捷公司。日内瓦总部将专注于战略和创新，而更多与研发相关的活动将转移到更靠近亚洲市场的地方。我们观察到亚洲市场具有最大的增长潜力，并已在中国北京和马来西亚槟城建立了制造基地，试行这一发展。其他交易活动将转移到保加利亚的共享服务中心，该中心将进一步扩展。从 2025/26 年起，LEM 将利用这一新结构并以新的竞争力水平运营。• 在此背景下，LEM 预计将裁减约 150 个职位，主要在欧洲。咨询
基于适体夹层和等温哑铃指数扩增的创新定量检测方法的开发
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
在全球范围内改善健康2025
但是有乐观的原因，因为我们相信当我们将健康和福祉放在中心舞台上并促进保护健康时，我们会处于最佳状态，并在应对气候变化，建立弹性并增强自然生态系统的同时。我们正在不懈地努力，以寻求一种新型的公共卫生，可以更好地处理这些复杂性，并且可以与人类世的现实抗衡。我们正处于一个新的公共卫生时代，核心是行星健康。这是由多学科和跨部门合作伙伴关系的基础；有力的证据生成准备政策，实践和公民；以及世界一流的教学，以激发和培养子孙后代。
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
Clemens Segur-Cabanac在第8条上的声明südwind关于就商业和人权的法律约束力进行谈判
因此，我们需要将第8条的第8.2点更改为“本条中的犯罪，民事或行政”，以确保不仅对公司进行惩罚，还可以通过民事责任确保对受害者的赔偿。这对于全球供应链上的数百万工人和农民来说至关重要
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，