XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主教
Loyola天主教中学的St.Ignatius
通过会议和竞争，DECA灌输了专业精神，并准备青年人应对真实的商业案例和市场需求。DECA的核心是我们的竞争活动，由集群分类。每个人都有一个完美的集群，并且是一个增强他们技能的事件。
天主教圣经使徒：- 说话的上帝
在圣经中与耶稣基督重新进行个人接触。在礼拜仪式、教理讲授和神学研究中重新认识圣经。支持培训者宣讲圣言和与圣言的接触。培训和支持读者。通过社区、团体和运动广泛传播圣经。在圣经数字福音传播中发挥更大的创造力。在文化领域与圣经加强合作。重新理解科学与圣经之间的关系。重新将圣经与教会的社会教义联系起来。与其他普世传统和信仰一起探索圣经。
鲁汶天主教大学鲁汶工程学院 (UCLouvain) 正在招募三名射频器件工程博士生 (4 年)
鲁汶天主教大学鲁汶工程学院 (UCLouvain) 正在招募三名射频器件工程博士生 (4 年) 和一名博士后 (3 年)，研究在宽频率和温度范围内对绝缘体上硅 (SOI) 器件进行晶圆上特性描述和建模的先进技术。鲁汶工程学院 30 多年来一直率先推动 RF-SOI 在高频应用中的使用，并积累了数十年在该领域的经验。我们目前正在招募积极主动且感兴趣的候选人，以帮助我们研究 22 纳米以下的下一代 FD-SOI CMOS 晶体管，以解决 RF 和毫米波领域的应用，例如电信、雷达、成像、传感等。这些科学研究将在多个欧洲 Chips JU 项目 (SOIL、ArCTIC、FAMES、Move2THz) 的框架内进行。候选人将与最好的大学、研究中心（imec（比利时）、CEA-Leti（法国）等）和公司（STMicroelectronics（法国）、GlobalFoundries（德国）、SOITEC（法国）等）合作。
天主教军事教区乌尔姆 II
士兵家属宗教周末 组织者 12 月 9 日2024 年 12 月 13 日 - 2024 年 12 月 13 日 Beuron 士兵静修会 天主教军事教区 Ulm II 2025 年 4 月 11 日 - 4 月 13 日 Hersberg (Fam.WE) 天主教军事教区 Ulm II 2025 年 6 月 13 日 - 6 月 15 日 Ellwangen 单身/情侣周末 天主教军事教区 Ulm II 2025 年 6 月 27 日 - 6 月 30 日 Lambach 摩托车假期 天主教军事教区 Ulm II 10 月 17 日- 10 月 19 日2025 赫斯贝格 (Fam.WE) 天主教军事教区乌尔姆 II 12 月 8 日- 2025 年 12 月 12 日 Beuron 士兵撤退天主教军事教区乌尔姆 II
马丁主教撰文《人工智能》 - cloudfront.net
会议上，一些人对人工智能的好处持开放态度。有人指出，人工智能应用程序所做的一切就是利用其他人的工作成果（它可以访问的无数资源），并根据传教士的指示将其塑造成一篇布道文。因此，人类首先参与生成人工智能应用程序使用的材料，然后是给应用程序的指令，然后是实际布道的人。因此，一些人争论说，这难道不是现在发生的事情的延伸吗？传教士在塑造他们要布道的布道之前，会仔细阅读书籍并阅读其他人的布道文。人工智能应用程序只是加快了这个过程，所以只需要几秒钟。
我们如何建立天主教/基督教的投资组合
在创建基于信仰的投资组合时，我们会采用双重过程。在任何证券进入我们的多步信仰筛查过程之前，我们首先从整个股票开始。我们的团队将根据多个不同的绩效标准和分析师评分过滤库存。然后，我们利用严格的过程来筛选和确定与基于信仰的投资请求保持一致的持股。以下是我们基于信仰的筛选过程分解为每个工具的使用方式。我们正在做出“合理的努力”尝试以信仰一致性来消除冲突。我们了解，我们会不时错过一些对齐问题，因为我们所有工具都以不同的方式解释数据，并且该工具可用的数据可能已过时或不准确。总是有我们的流程可以改进的空间，我们总是在评估新工具。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
英格兰和威尔士对天主教儿童性虐待的天主教徒的态度
本报告基于由Marcus Pound博士领导的研究，作为达勒姆大学边界破坏项目的一部分。边界破坏团队由马库斯·庞德（Marcus Pound）博士，凯瑟琳·塞克斯顿（Catherine Sexton）博士和帕特·琼斯（Pat Jones）博士组成，并与保罗·D·默里（Paul D.Giuseppe Bollota博士在第一年是研究团队的一员，Adrian Brooks博士加入了该团队，进行了一段时间，进行了文学审查，以协助神学反思。Gregory A. Ryan博士与团队合作完成了本报告的分析和撰写，并收到了Mathew Guest教授的宝贵建议。 为了支持这项研究，由格拉斯哥大学朱莉·克拉格（Julie Clague）博士主持了指导委员会。 此外，还有一个利益相关者团体将一群具有相关专业知识或经验和/或代表机构（例如宗教会议）的人聚集在一起，该机构召集了在英格兰和威尔士工作的宗教众群体领导人。 1两组包括虐待幸存者的成员。Gregory A. Ryan博士与团队合作完成了本报告的分析和撰写，并收到了Mathew Guest教授的宝贵建议。为了支持这项研究，由格拉斯哥大学朱莉·克拉格（Julie Clague）博士主持了指导委员会。此外，还有一个利益相关者团体将一群具有相关专业知识或经验和/或代表机构（例如宗教会议）的人聚集在一起，该机构召集了在英格兰和威尔士工作的宗教众群体领导人。1两组包括虐待幸存者的成员。
职位描述 - 神圣心脏天主教小学
工作的目的是有效地执行学校教师的薪水和条件文件和教学标准中规定的学校老师的职责。负责一类混合能力的儿童。要了解个别孩子的个人需求，并对所有学生的福祉和纪律承担企业责任。所有老师都负责促进和维护与他们接触的儿童的福利。。主要职责 - 教导所有教师在当前学校教师的薪水和条件文件中规定的就业条件下工作。因此，以下列出的职责不是所需的详尽清单。它们是所有课堂老师所要求的职责。1。负责所有分配给后卫的学生的教学质量。2。监督任何支持人员的工作，包括高级教学助理和支持教师，他们被分配与邮政持有人的学生一起工作。3。在适当时与其他教授类似年龄的学生和Senco紧密合作。4。适用于适当熟练的老师，在整个学校提供领导。这包括：
主教教室中的差异化指导和学生学习
这本硕士的论文是通过Spark免费提供给您的。已被授权的Spark管理员接受了所有电子论文和论文的纳入。有关更多信息，请联系k-jagusch@bethel.edu。