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职位发布
该位置构造并维护地下和高架电线，并在600伏和脱氧线上执行新结构的相关任务。没有主。在适当的学徒级别上，执行各种职责，包括仪表读数，进行服务更改，故障排除服务中断，断开连接和连接服务，电压测试和地下定位。执行由机组人员指定的手动劳动类型任务，例如清洁卡车，装载材料，挖沟，教，切割刷和移动材料。对线结构履行相关职责，其中包括对所使用的材料，库存卡车，装载和卸载材料以及检查分配和传输线的必要维护。设置并删除路障，旗帜，标志和耀斑。标记流量。确保根据所有规则和规定，分配的车辆，工具和设备都处于良好和安全的工作状态。按照指示操作车辆和其他重型设备；遵守安全规则和法规。根据需要完成培训课程并通过学徒计划进行测试。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000名候选人中获取其他响应的记录剪辑，学到的嵌入在检索其他方式的记录剪辑方面达到了48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠模型的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm-codebase上找到。
新泽西州卫生部通知... -NJ.GOV
Under the supervision of the ECLS Data Management and Analysis (DM&A) Program Manager, this position performs data management and analysis for biological samples and associated demographics that will be managed by the Laboratory Information Management System (LIMS) and analyzed with sophisticated computer software and/or platforms (e.g., SAS- Statistical Analysis Software, R, Python, ArcGIS-Geographic Information System, Tableau).它还需要应用结构化查询语言（SQL），关系数据库以及数据收集/清洁的知识和技能。其他职责包括支持ECLS研究项目，例如a）抽样设计，b）在线问卷调查工具（例如，RedCap-Research-reacherearch电子数据捕获）的开发，故障排除和管理，c）研究参与者/合作者的结果报告以及D）通过Scholary Venues进行研究结果的研究结果。关注细节，有效的团队合作和高质量的工作习惯至关重要。对编程语言，统计方法和数据分析/可视化的知识是加号。首选具有数据管理和分析记录的公共卫生和统计背景。进步：成功完成二十四（24）个月的学徒制后，根据新泽西州公务员委员会的程序，任命者将有资格晋升为卫生数据专家1。注意：雇员在学徒所有权中无法获得绩效水平的保证级别的绩效，应将其视为分离的原因。
