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B.48 政策 SLE 1 适用于 B 类就业发展。一般而言，提供或失去工作岗位将是
除非能证明存在非常特殊的情况，否则这些项目将位于绿化带之外。提供充分的理由来说明为什么开发项目应位于农村地区的非分配地点。这些项目将采用可持续建筑，设计标准非常高，规模适当，尊重村庄和周围环境的特点。除非能证明不会对村庄或周围环境的特点产生重大不利影响，否则这些项目将规模较小。该提案和任何相关的就业活动可以在不过度损害住宅设施、公路网络、村庄特色及其环境、景观外观和特征以及通常包括任何指定建筑物或特征（或任何非指定建筑物或具有当地重要性的特征）的情况下进行。该提案不会引起过度或不适当的交通，并将尽可能有助于实现减少私家车出行需求的总体目标。农村地区现有的附近就业地点内没有合适的可用地块或场所。
研究科学家/博士后研究员（M-F-D）外部工作...
•计算生物学，生物信息学，化学形式，计算（BIO）化学或生物物理学或可比领域的文凭或硕士学位•以下一个领域的深刻知识：编程语言（Python，C/C ++）（Python，C/C ++）（Python，C/C具有最先进的机器学习方法（深度学习，积极学习和强化学习）•以前的化学信息学经验将是一个优势，但不是先决条件。•了解生化和酶学方法，例如酶特征和蛋白质变形，是一个优势•创造性，好奇，面向团队和热情的个性
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此工作优惠由莱蒂（Grenoble）的LETI“系统”部门的LS2PR实验室（信号，协议和无线电平台实验室）开放。由20名永久研究人员组成，该动态团队对宽带无线电通信系统进行研究（渠道编码，调制，访问协议和无线电资源管理）。主要应用程序包括蜂窝网络的演变（超过5G和6G），卫星通信和光学无线通信。实验室汇集了信号处理，信息编码和优化技术方面的专家，以及研究自定义目标硬件和软件实施的研究人员。这种多样性使得产生验证和促进所做工作所需的先进原型。同时，LS2PR拥有强大的出版物和知识产权活动，分别为每年40份出版物和10项专利。实验室的开发领域包括蜂窝网络向6G的演变，以及使用新工具（例如人工智能）来优化网络体系结构和数字通信系统。同样，在毫米频段中运行的系统的设计是另一个核心活动。
欧洲人才业务就业分布：2024 年指数
- 脑力劳动就业岗位占比最高的前 10 个地区中有 6 个位于东欧，2 个位于西欧，1 个位于北欧，1 个位于南欧。布达佩斯仍然是欧洲成年人从事脑力劳动岗位占比最高的地区，为 25.0%。其次是布拉迪斯拉发（23.1）、布拉格（21.8）、布加勒斯特（20.7）和巴黎（18.3）。巴黎的规模更大，总共有近 140 万个此类岗位。虽然该地区的总数超过所有其他地区，但相对于成年人口，巴黎排名第五。位于布鲁塞尔南部的布拉班特瓦隆地区位居第六，其次是哥本哈根、上巴伐利亚、萨格勒布、华沙和维尔纽斯。前 10 个地区中有 6 个位于东欧，2 个位于西欧，1 个位于北欧，1 个位于南欧。
可再生能源与就业：2024 年度回顾
2023 年全球可再生能源就业岗位将从 2022 年的 1,370 万个增加。仅中国就有 740 万个就业岗位，占全球总数的 46%。欧盟有 180 万个就业岗位，巴西有 160 万个，美国和印度各有 100 多万个。2023 年太阳能光伏 (PV) 就业岗位将达到 710 万个，占世界可再生能源劳动力总数的 44%。中国以 460 万个就业岗位占据主导地位，而欧盟则以 72 万个就业岗位位居第二。2023 年水电直接就业岗位为 230 万个，比 2022 年下降 4%，反映出新增就业岗位的速度放缓。2023 年生物燃料就业岗位为 280 万个。大部分是在农业供应链中，包括季节性和兼职工作。巴西的就业岗位数量最多，为 994,000 个，其次是印度尼西亚，为 798,600 个。2023 年风电就业岗位数量将达到 150 万个。中国以 745,000 个就业岗位领先，而排名第二的欧洲（仍是技术领先者）拥有约 316,300 个就业岗位。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
Seal 旗下子公司获得 6.45 亿令吉的 SESB 工程
吉隆坡：Seal Incorporated Bhd 的联营公司 MSR Green Energy Sdn Bhd (MSRGE) 已接受沙巴电力私人有限公司 (SESB) 的一份电池能源建设工程合同，价值 6.45 亿令吉。该公司表示，该项目涉及在沙巴拿笃设计、采购和建设一个容量为 100 兆瓦 (MW) 和储能容量为 400 兆瓦时 (MWh) 的电池储能系统 (BESS)。沙巴 BESS 项目将于 2024 年 9 月开始，预计将于 2025 年 6 月 30 日完工。“沙巴 BESS 项目将提高沙巴电网在高峰期的储备裕度，并支持大规模的太阳能扩张。该公司在一份证券交易所文件中表示：“该项目将提高沙巴电网发电能力的稳定性，同时也有助于环境可持续性并提高可再生能源发电能力的潜力。”——马新社
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