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环境、社会及管治报告
废物管理 GRI 306 在 SES，我们相信我们所有人都可以为减少浪费发挥作用。即使是行为上和工作场所所需产品使用方式上的最细微变化——从员工食堂的食物到用于给办公室消毒的清洁材料——也能产生可衡量的变化。办公用品的使用就是一个例子。我们将提供给员工的内部办公设备目录从 80 件减少到 13 件。我们供应的物品经过精心挑选，符合可持续标准。只要有可能，我们就会通过将状况良好的办公设备（包括办公家具）赠送给当地社区来支持循环经济。我们在所有 SES 大楼中拆除了 321 个独立垃圾箱，并用 61 个回收中心取而代之。这使我们能够大大减少塑料消耗，因为每个垃圾箱都包含两个塑料袋，每天更换。我们全面的废物处理方法使 SES 连续 23 年荣获卢森堡 SuperDrecksKescht (SDK) 生态标签。
IT 课程大纲 - 本地治里大学
本地治里大学技术学士课程（八个学期）规定 1.入学条件： (a) 入读 8 学期 B.Tech 学位课程第一学期的考生必须通过： 泰米尔纳德邦政府规定的（10+2）课程（学术流）的高等中学考试或任何其他同等考试，且数学、物理和以下任何一门选修科目的总分不得低于 45%（OBC 和 SC/ST 考生仅需通过）：化学/生物技术/计算机科学/生物学（植物学和动物学）或本地治里大学执行委员会认可的任何大学或机构的同等考试。(b) 横向进入八个学期的 B.Tech 课程的第三学期：入学的最低资格是工程/技术三年制文凭课程或四年制三明治文凭课程的通过，从第三学期到最后一学期的科目总成绩至少为 60％（OBC 为 50％，SC/ST 候选人仅需通过）或任何 B.Sc 课程的通过。课程以数学为学习科目之一，主要和辅助科目（语言科目除外）总成绩至少为 60％（OBC 为 50％，SC/ST 候选人仅需通过）。附件 A 列出了每个学位课程批准入学的文凭课程列表。2.年龄限制：
113学年度第2学期智慧纲结束列印本
智慧医疗管理英语硕士学位学程113年：透过跨领域的学习来培养学生创新思考并解决问题的素养学生将被培养为创新思考并通过跨学科学习来解决问题的能力。10％训练学生智慧医疗管理的专业素养训练学生在智能医疗保健管理方面的专业能力60％，了解彼此的差异、寻求，共识，建立沟通协调的能力，建立来自各种文化的学生的能力，以了解彼此之间的差异，寻求共识，并寻求交流和协调能力，建立5％的团队在各种培养方面的培养5％的合作，以培养5％的专注于5％的学生，以培养5％的专注于5％的学生，以便5％培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养为了培养学生在人工智能问题中的职业道德规范5％养成学生对于不同领域之议题之思辨力以5％的批判性思维能力为5％培养跨领域专业人才以因应未来国际趋势培养跨学科的专业人才，以应对未来的国际趋势，以培养跨学科的专业才能5％[ - ]
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作为创新印度团队的技术领导，概念化并开发了AI助理软件，以支持机场的行李处理系统（BHS）操作。AI助理软件为人类运营商提供了见解和建议，并使用Docker和Jira帮助将系统停机时间减少了30％的CI/CD管道，从而将Azure的部署效率提高了50％。带领一支由3个工程师组成的团队概念化并实现基于计算机视觉的系统，以计算托盘中的项目或通过低成本摄像头和NVIDIA Xavier Edge设备存储手提袋。该系统有可能通过替换当前的基于称重量表的系统来节省仓库中近467k欧元。与5位工程师合作，使用计算机视觉技术开发一个袋子分类器，以将袋子分类为机场BHS中的可转让且不可交通。系统可以检查袋子是否太大，太薄，将粘在，皮带还是易碎。
机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。
Oracle 混合列压缩
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用，因为对于大多数工作负载，配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时，会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块（来自最后一个区）合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据，HCC 也可以非常有效。但是，在使用较少量的数据（每个段几 MB）和并行加载时，需要注意的是，并行加载有时会使用临时段合并，其中每个加载器进程都会创建一个单独的段，在这种情况下，Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的，不适用于 BLOB（或 CLOB）中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW（高级压缩的功能）或前缀压缩（包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中）来压缩索引（和 IOT）。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省，因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时，该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中，对单行的更新可能会导致多行锁定。因此，写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者；您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定；在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。
维护LC列性能
通常，样品可能包含来自样品矩阵的化合物，可以通过固定相保留。盐，脂质，增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱，检测器产生有害影响，并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱，它们可以积聚在列上。随着时间的流逝，分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制，从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外，这些积累的杂质会造成阻塞，从而导致柱面压力升高，损坏泵，并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是简短的列，包装包装与喷油器和分析列之间安装的分析列相似。在给定期间后，它们被丢弃，并安装了新鲜的防护柱，以最大化分析柱的寿命。
陆克文报告
我们上一次研究包装食品和饮料的种族定向广告是在 2017 年，但自那以后，电视观看和广告趋势发生了巨大变化。观看习惯已从传统电视节目转向流媒体服务（其中许多是无广告的），并且花在移动设备上的时间增加了，尤其是年轻人在社交媒体上花费的时间。21,22 此外，在 2020 年和 2021 年 COVID-19 大流行期间，美国的整体电视广告支出有所下降。23 然而，这些更广泛的观看和广告趋势对种族定向食品广告的影响尚不清楚。在过去的分析中，白人消费者的电视观看量减少幅度大于黑人消费者，导致黑人和白人青少年的电视广告曝光率差距扩大，公司在种族定向广告上的支出也有所增加。24,25
