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World File Search System培训评估
37/2023 引入男性性别的术语包括
- 协助制定、更新和实施新的操作实践，确保所有可用资源得到有效和高效的利用； - 监督服务的交付以满足服务目标，并进行评估和评估，以确保持续改进和流程效率。 - 协助制定和实施 ICT 战略，以改善与主要供应商的关系，并确保采购的 IT 服务和产品完全符合相关的服务水平协议（SLA）和任何其他合同义务。 - 协助培训评估并根据需要为技术人员提供工作指导，不仅限于正式的手动用户和软件培训和/或硬件相关设备的使用； - 通过在 IT 系统/解决方案的实施中发挥主导作用，确保遵守管理政策和决定； - 制定和协调项目方向和时间表，以最大限度地提高收益并将对 IT 系统用户的影响降至最低； - 确保并维护所有 ICT 系统以及由同一系统处理的数据的安全性和完整性，包括用户访问控制、灾难恢复和业务连续性程序；
2022-23 年度报告
• 加拿大农业和农业食品部 - 超越收获土著粮食安全峰会 • 加拿大轮胎公司 - 奖学金：创新集体 • CEWIL 加拿大 - 学生奖学金和小额资助 • CiCan - 勇闯老鹰敢去的地方出境流动计划 • 皇家投资公司 - Mobile MakerLodge • 主权土著国家联合会 - 学生招聘 • 通用电气 - 学生奖 • Greg Yuel 和 PIC 投资集团公司 - 奖学金：创新集体 • 萨斯喀彻温省政府 - 医疗保健计划、土著早期儿童教育 (INECE) 计划和萨斯卡通紧急护理中心 • 加拿大土著服务部 - 课程开发和能力建设 • L3 Harris - 梦想家和实干家土著创新营 • 万事达卡基金会 - Oẏateki 合作伙伴关系 • Nutrien - 萨斯卡通 MakerLodge • 加拿大草原经济发展部 - 奖学金：创新集体和萨斯卡通航空学习中心 (SALC) 机库扩建项目 • 加拿大蛋白质产业 - 课程开发 • 萨斯喀彻温能源 - 移动 MakerLodge、学生奖励和其他 • 萨斯喀彻温电信 - 移动 MakerLodge、学生奖励和其他 • 萨斯喀彻温电力 - 课程开发和移动 MakerLodge • 加拿大可持续发展技术 - 合作伙伴：创新集体 • 萨斯喀彻温省印度培训评估集团公司 (SITAG) - 职业发展和贸易培训 • 虚拟健康中心 (VHH) - 医疗保健计划
关键因素 - 雇员 - 训练 - the-automotive- ...
摘要该系统文献分析探讨了培训和发展（T＆D）在增强汽车行业的研发部门中的员工绩效方面的基本作用。鉴于行业不断变化的市场需求并加快技术变革的步伐，T＆D计划对于确保员工实现所需的绩效至关重要。评估的主要主题包括员工参与，技能发展，技术整合以及彻底的组织和需求研究，以确定结构化T＆D计划对劳动力绩效的影响。对重要因素进行了检查，包括培训质量，各种方法，评估程序，预算分配和计划，以确定它们如何影响T＆D计划的功效。本研究还研究了社会学习理论如何作为生产雇员合作和信息共享的基础。此外，由于创新对于在研发工业中获得竞争优势至关重要，因此该研究强调了将培训课程与技术发展匹配的重要性。最终，这篇评论为汽车行业有见地的信息提供了领导者，表明精心制作的T＆D框架不仅可以提高个人绩效和灵活性，而且还促进了正在进行的学习，创新和长期组织在不断变化的市场中的长期组织成功的文化。员工培训和发展关键字：培训和发展，技术，技能增强，员工敬业度，人格，培训需求评估，培训质量，培训方法，培训评估，员工绩效介绍员工绩效是组织成功的主要因素，尤其是在诸如自动竞争和技术的快速行业中，需要高度合格和高素质的员工。
o r i g i n a l r e s a a r c h是针对老年人糖尿病的老年同伴领导者的基于理论的自我管理培训计划：可行性评估
目标：为了提高同伴领导者培训的质量，这项研究为老年人患有糖尿病的老年同伴领导者开发了一个基于理论的自我管理培训计划，并评估了其可行性。背景：当前的自我管理计划主要是由医疗保健专业人员实施的，但是医疗保健人员可能因缺乏类似的疾病经验而无法完全了解疾病管理中老年人的需求和障碍。为了解决这个问题，拥有成功的自我管理经验，类似的文化背景和语言以及相关疾病经验的同伴领导者接受了培训，以指导和指导同伴在自我管理计划中。研究设计和方法：这项研究分为两个阶段。在第1阶段，基于经验学习理论作为框架工作和自我调节理论作为活动设计策略制定了同伴领导者培训计划。在第2阶段，通过参与者对培训计划的反馈评估了计划可行性：出勤，未来领导同伴领导的自我管理计划的意愿以及由同伴领导者培训评估工具评估的领导能力。结果：在这项研究中，同伴领导者通过表达积极领导社区中的自我管理计划的意愿来表现出良好的领导能力。同伴领导者的反馈表明，该计划的培训内容有助于使同伴领导者指导老年人学习自我管理技能，并提高同伴领导者在指导自我管理方面的能力和信心。结论：这项研究的结果表明，同伴领导者训练可以影响糖尿病老年人自我管理的效率和成功。即使在一项小型研究中，影响也很明显，这证明了该计划的可行性。建议对各种同伴领导者培训计划在各种学科中的有效性进行更多大规模研究。临床试验注册中心：临床Trials.gov标识符：NCT04298424（同伴领导的自我管理计划）。关键字：老年人，同伴领袖，糖尿病，基于理论的，同伴领导，自我管理
24A-024 183 WG - 伊利诺伊州国民警卫队
职责与责任：承包专业人员需要履行广泛的业务职能，包括但不限于：研究承包要求，以确定采购商品、服务和施工的最佳行动方案，以执行分配的任务。制定业务战略并制作文件，以建立与采购需求有关的所有事项的历史档案，足以保护空军免受诉讼。获取和分析行业趋势数据，并根据需要向各级领导和各种单位推荐行动方案。研究适用的联邦、国防部和空军指南，以确保合同行动和文件从始至终都符合要求。根据适用法律、法规和专业商业判断制定行动方案。研究并应用适用的规定和条款，以保护政府和空军。利用现有的信息技术和基于网络的系统进行电子商务和电子合同签订，并直接与相关方合作，以确定对政府的最佳价值。制作各种合同文件，包括但不限于：决定和调查结果、理由和批准、合同授予文件、摘要、备案备忘录和合同付款记录。还可以执行投标定价评估、授予前合同审查、确定承包商责任、发布、修改或取消招标、调解抗议以及合同授予谈判。进行现场访问以确定承包商合规性和客户满意度的充分性。采访承包商员工以确定是否遵守劳动法。培训和监督质量保证人员，并在未履行既定合同的情况下确定适当的行动。合同成员可能需要解决索赔、争议和上诉，并可能执行合同终止以及协商和管理终止和解。在 CONUS 和 OCONUS 地点提供应急合同支持，以支持空军、美国联合部队和盟军。制定和管理应急合同计划。专业资格 交叉培训生申请人必须是 E-5 或以下，并且在首次正式通知参加空军合同学徒课程之前不能拥有晋升序列号 E-6。可通过 ANG Contracting CFM 豁免 ANG。那些寻求交叉训练进入 Contracting 的人必须接受最近永久分配的编号 Contracting Flight 或 Contracting Flight 中队 SEL 的面试。交叉训练候选人必须获得 Contracting SEL 的书面认可才能进入 AFSC 6C0X1。虽然不是强制性的，但建议考虑重新培训进入 6C0X1 职业领域的成员提供其单位指挥官或同等人员的推荐信作为其再培训包的一部分。如果没有编号 Contracting Flight 或 Contracting Flight 中队的 SEL，6C MAJCOM 职能经理必须审查并批准交叉训练批准包。所有 6C0X1 再培训包都必须由 6C0X1 职业领域经理审查和批准。注意：编号飞行队 SEL 或中队 SEL 必须拥有 SEL 的合同向量，才能认可个人。为了获得面试资格，成员必须满足以下条件：成员在接受合同 SEL 面试时必须拥有当前并通过的体能评估。成员必须完成合同再培训评估。成员必须能够清晰地说话并有效地进行书面交流。过去 3 年内不得被军事法庭定罪或收到第 15 条，并且从未被军事法庭定罪或收到第 15 条，因为在涉及合同活动的履行职责中玩忽职守、盗窃、挪用政府资金或财产、财务不负责任或实施与法律文件有关的不当行为或参与伪造法律文件。申请人从未被民事或军事法庭判定犯有任何 1 类罪行，也从未被民事或军事法庭判定犯有其他 2 类罪行，包括暴力、盗窃或性犯罪。过去 3 年内，没有被民事或军事法庭判定犯有其他 2 类或 3 类罪行，且 4 类或 5 类罪行的次数不超过可接受的次数。仅犯有 3、4 或 5 类交通罪行不会导致取消资格。注意：罪行类别在 AFMAN 36-2032《军事招募和入伍》中描述和列出。
什么是机器学习以及如何工作
机器学习是人工智能的一部分，可以分析数据以对未来事件进行预测。此过程涉及诸如收集和准备数据，构建模型，培训它们，测试其准确性，可视化结果并将最终产品部署在金融，医疗保健，市场营销，教育等各个行业等步骤等。机器学习使用不同的算法和模型来了解复杂的数据，识别模式并做出明智的决定。由于神经网络和深度学习的进步以及大型数据集和复杂技术（例如自然语言处理，计算机视觉和增强学习）的可用性，近年来它变得越来越流行。该领域在各个领域都有许多应用程序，包括医疗保健，可以通过分析患者数据，在优化库存水平，减少欺诈和风险评估的地方进行融资，以及在其启用有针对性的广告的地方进行融资，在其中优化库存水平，融资，在此方面有助于诊断疾病。机器学习建立稳定业务的潜力是广泛的，这对于希望改善其运营的行业来说是必不可少的工具。机器学习可以分为四种主要类型：监督，半监督，无监督和强化学习。这些类型在使用数据的方式和为模型提供的指导级别上有所不同。例如，监督的学习使用标记的数据来训练模型，而无监督的学习依赖于未标记的数据来识别模式。关键概念，例如算法，模型，培训，测试等，在机器学习中起着至关重要的作用。通过实际示例理解这些概念，例如根据历史数据预测房价，可以为机器学习及其潜在应用的运作提供宝贵的见解。某些输入变量，例如房间平方英尺的数量等在确定住房价格算法中起关键作用错误代码实施遵循系统步骤，包括数据收集预处理模型培训评估部署数据收集质量收集质量可以确定准确性数据可以来自API网站社交媒体社交媒体社交媒体或构建的语言的道德注意事项，例如公平隐私等公平隐私应在脑海中保留数据中应在数据中置于数据预处理的范围，以提高较高的差异级别的差异级别的差异级别的质量质量质量质量质量质量质量质量的质量质量质量质量质量质量，使得质量质量质量质量质量，使得质量质量质量质量差异，远程质量的质量质量差异树木超参数调整改进准确性模型评估使用诸如精确度召回F1得分AUC交叉验证技术等指标来评估绩效，这有助于确定效率模型模型部署将训练有素的部署集成到解决其他步骤中，这些步骤涉及其他步骤，涉及可视化预测的准确性，以了解预测性能预测性模型在功能上促进了功能界定模型，并在功能上促进了多个计算模型。负责任的模型开发方法对于有效使用数据集至关重要。在部署过程中出现挑战：必须尊重数据隐私，算法必须是公正的，并且透明度对于代码解释性至关重要。必须通过抽样对人群进行公平表示，以防止数据和算法的偏见。模型解释性能够理解预测，而应考虑社会影响，因为机器学习可能会对社会产生正面或负面影响。数据匿名，加密和差异隐私等技术可以最大程度地减少偏见并保护用户隐私。总而言之，尽管机器学习提供了许多好处，但它需要仔细处理和考虑各种数据以防止偏见的结果。本文讨论了在各个领域负责使用机器学习模型的重要性，包括在部署期间面临的挑战和应观察到的道德实践。三种主要的学习类型包括受监督，无监督和强化学习，每个学习都解决了不同的问题。监督学习利用标记的数据，使模型可以学习模式并对新数据进行预测。监督学习的例子包括语音识别，医学诊断，欺诈检测和产品推荐系统。无监督的学习确定未标记数据中的模式，并根据相似性或差异组织。电子邮件中的异常检测是无监督学习的一个典型示例，该系统分析了大量数据以了解构成典型电子邮件的内容。在机器学习中，有多种方法，包括受监督和无监督的方法，每个方法都解决了独特的挑战和应用。通过承认这些差异并意识到潜在的偏见，开发人员可以创建有效和负责任的模型，从而使社会受益，同时最大程度地减少伤害。机器学习模型使用各种技术来检测欺诈，细分客户，提出内容建议并优化物流。无监督的学习有助于识别数据中的模式，而半监督的学习结合了标记和未标记的数据集，以提高准确性。强化学习涉及反复试验，系统通过与环境的互动进行学习并接收反馈以完善其策略。机器学习工作流程从数据收集，预处理，模型选择，培训，测试和评估开始。不同的算法专门从事不同的任务，并使用各种指标评估性能。高质量的数据和精心制作的功能对于提供有用的结果至关重要。机器学习算法提供了一系列解释选项，而其他人则需要其他计算资源。选择取决于所需的问题，数据类型和准确性。通常使用的算法包括线性回归，决策树，支持向量机，K-Nearest邻居，随机森林和神经网络。线性回归通过找到描述输入变量与输出变量之间关系的最佳拟合线来预测数值。决策树是基于是/否问题的直观模型，导致决定。支持向量计算机在数据集中找到最佳的边界。k-nearest邻居根据最接近的邻居的多数类对新数据点进行分类。随机森林结合了多个决策树的输出，或选择大多数投票进行分类和回归。幼稚的贝叶斯假定所有特征都是独立的，并应用了贝叶斯定理以基于概率的分类。神经网络处理像人脑一样的数据，分析大型数据集中的模式。机器学习算法提供可扩展性，自动化，通过数据驱动的见解增强的决策以及解决复杂问题的潜力。数据质量问题，例如培训数据中的不准确和偏见，可能会严重影响模型性能和可靠性。此外，过度拟合和不足的问题是常见问题，在这些问题中，模型变得过于专业或过于简单，导致预测不良。此外，机器学习引起了道德和隐私问题，尤其是在使用敏感的个人数据时。这包括偏见，公平，透明度和潜在的滥用。机器学习的现实应用在各个行业中都广泛。在医疗保健中，通过模式分析和个性化治疗计划，机器学习有助于早期疾病检测。财务将其用于实时安全系统和信用评分来确定借款人的信誉。电子商务平台利用机器学习用于推荐系统，库存管理和客户服务聊天机器人。自动驾驶汽车依靠深度学习模型进行传感器数据处理，而预测维护则在车辆性能数据分析中用于检测机械故障。机器学习在各个行业中都普遍存在，扩大了其影响力并引起人们对那些能够利用其潜力的人们的兴趣。为了从事这一领域的职业，锡拉丘兹大学的iSchool通过其应用数据分析计划（包括学士学位和未成年人）提供了理想的基础。另外，学生可以探索高级选项，例如人工智能或应用数据科学的硕士学位。这些计划提供了必要的知识，工具和动手经验，以做出有意义的贡献。尽管机器学习算法可以适应，但人类专业知识对于指导其发展是必不可少的。