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World File Search System独立工作
防空炮兵分队简介
技能：防空军官是具有远征精神的作战部队领导人，他们既可以独立工作，也可以作为团队成员在复杂的联合、跨机构、跨政府和多国 (JIIM) 环境中工作。他们精通技术先进的武器系统，本能地运用 ADA 原则进行火力打击和保卫指定资产。ADA 军官既了解机动作战，也了解联合作战。他们具有文化敏锐性，能够运用他们的理解在全球范围内创新地开展作战。防空领导人身体强健、意志坚强、鼓舞人心，他们能为士兵和受援部队树立信心。他们是复杂战术、战役和战略环境中的问题解决者，能够做出合理决策并同时完成多项任务。利用他们的人际交往技能，防空军官还必须有效地传达要求并为受援部队提供建议。鉴于陆军防空部队分散的性质，军官必须具有主动性，能够根据意图采取行动。
联合国全系统新冠肺炎疫苗接种计划
3. 联合国全系统新冠疫苗接种计划与 COVAX 有何区别？ 联合国全系统新冠疫苗接种计划主要针对上文第 2 节所列的个人，他们正在工作和/或居住在没有国家/东道国新冠疫苗接种计划的工作地点，可能无法获得新冠疫苗。与其他现有机制一起，该计划的推出将大大提高联合国人员留下来并开展工作的能力，并减轻国家/东道国的负担。为我们的人员接种疫苗使我们能够有效履行职责，支持我们服务的人民和社区，并为我们正在进行的更好地从疫情中恢复的工作做出贡献。联合国全系统新冠疫苗接种计划是一项独立工作，有别于正在进行的 COVAX 工作，后者正在向各国民众提供疫苗。我们正在尽一切努力使联合国全系统新冠疫苗接种计划与COVAX的努力保持一致，以确保全世界能够公平获得疫苗。
职位名称：人才管理 NCO，HRC 职责描述
KSB #1 - 智力：必须具备逻辑、分析和战略思维能力，能够从不同角度分析问题并制定战略性解决方案。必须拥有足够丰富的任务经历，以了解任务进展以及不同级别的关键任务如何培养出全面的律师助理和领导者。KSB #2 - 领导/发展：必须有主动性，能够在没有密切监督的情况下独立工作，并且必须具备多任务处理能力。必须具有适应力并能表达对他人的同理心。KSB #3 - 风度/性格：必须具备强大的人际沟通和公开演讲能力。必须拥有无可置疑的正直记录，忠诚度必须无可挑剔。必须身体健康，具有军人形象，并具有无可挑剔的军人风度。KSB #4 - 成就：必须能够以高效的方式工作，同时在快节奏的环境中平衡相互冲突的优先事项。必须能够经常出差。必须能够解决复杂的问题集，并能够从多个利益相关者的角度权衡决策的影响。
企业应用工程师 - AI
PeopleSoft Job Code / Title: 6175 / Enterprise Applications Engineer - AI Facebook Title: Enterprise Applications Engineer Department / Subdepartment: GSO Tech & Info Services Organizational Relationship: Reports to the Director of Artificial Intelligence and Innovation FLSA Status: Exempt Last Updated: February 10, 2025 Role Overview The Enterprise Applications Engineer - AI is responsible for the research, implementation and maintenance of Artificial Intelligence （AI）将模块从货架应用程序中受支持。的示例将是，但不仅限于Microsoft Copilot的申请套件。理想的候选人将研究和测试可用的AI功能，并制定公司内部部署的潜在实施和培训计划。此人将与来自各个业务部门的利益相关者紧密合作。这些大型项目需要能够领导他人的能力，同时提供专家指导，以提供改善全球劳动力运营的创造性和实用解决方案。能够独立工作以及在协作，快节奏的环境中实施解决问题的解决方案的能力。此外，他或她将为现有挑战和当前平台找到新的创新解决方案。
化学的高级深度学习课程
化学的高级深度学习课程标题：深度学习和强化学习在分子产生中的应用。持续时间：12小时的课程 +独立工作（〜10小时）。先决条件： - Python的好指挥。- 配备了GPU或Google Colab的计算机。- 深度学习基础知识（对反向传播的良好理解是必不可少的）。实用项目：通过增强学习产生分子。摘要：本课程主要侧重于加强学习，这是一种机器学习技术，在该技术中，代理商学习为顺序行动制定策略。参与者将深入了解深度学习和深度增强学习的优势和局限性，探索各种分子表示，产生分子并可视化结果。强化学习模仿了行为心理学中研究的动物和人类中观察到的学习过程。RL算法通过反复试验学习。因此，对代理人进行了训练以最大程度地提高累积奖励。尽管增强学习算法非常强大，但用户必须开发专门的技能才能正确利用它们。宏观技能：
植物微生物相互作用博士助教
• 理想的候选人应具有有效沟通能力、可靠、组织能力强，并有兴趣为有凝聚力的实验室环境做出贡献。 • 应具有独立工作和参与不同研究小组的能力，并能够很好地管理个人和团队任务的时间。 职位 1：Techtmann 实验室正在寻找一位积极主动、纪律严明的博士生。该学生将参与一个旨在开发合成微生物联合体以刺激植物生长和金属吸收的项目。这是一个跨学科项目的一部分，该项目专注于植物介导的金属吸收以回收金属。该学生将参与专注于组装合成根际微生物联合体以促进植物生长和土壤中金属溶解的项目。潜在的项目包括植物生长和金属溶解微生物的表征，以及表征合成联合体中植物-微生物和微生物-微生物相互作用的规则，以设计和组装使用驱动的微生物联合体。 职位 1 资格
补充信息表 (sif)
1.3.1 所有全职试用期（终身教职）教师每学期必须指定至少两 (2) 门课程（每年四门课程）（PM 93-03）。 收集到的电子 PTE 数据应纳入工作人员行动档案 (WPAF)，用于连任、终身教职或晋升。 所有非试用期（终身教职）教师每学期必须选择一 (1) 门课程（每年两门课程）。 1.3.2 您可以通过 PTE 门户访问您的 PTE，以下载学生评估以用于您的 RTP 文件（https://dhwapp.csudh.edu/perceived/）。 1.4 超出通常要求的教师或其学生的独立工作和活动记录。 1.5 关于教师的学术和专业活动如何提高其教学表现的声明。 **请注意，您应查阅您所在部门的 RTP 标准，了解您所在学科领域的具体示例。学术或创意活动的证据 列出自上次 RTP 审核以来在下列类别中取得的成就。对于每种类型的工作，请提供具体信息并简要说明其重要性，
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
ARP PostDoc 2025 Advert_molecular Biods -Fabi
汉斯·梅伦斯基（Hans Merensky）主席，比勒陀利亚植物学大学（Preytophthora Cinnamomi）林业和农业生物技术研究所，是全球最具破坏性的植物病原体之一。除了与农业和林业部门相关的关注之外，这种病原体构成了重大的环境威胁，并使应对气候变化的努力变得复杂。这种病原体利用各种效应子来制服宿主植物防御机制并建立成功的感染。通过促进候选效应子基因的高通量功能表征，用于促进我们对病原体的理解的CRISPR-CAS系统的开发代表了促进我们对这种病原体的理解的关键步骤。鳄梨研究的汉斯·梅伦斯基（Hans Merensky）主席正在寻求一名积极进取的博士后研究员，以领导着专注于阐明致病性分子基础的项目。要求：•生物技术/遗传学/微生物学或相关领域的博士学位•使用卵巢或真菌病原体的经验•功能表征研究的经验，包括载体构建（基因过表达/敲除/敲除模块化结构）；植物/病原体转化（瞬态和稳定）；和蛋白质技术（蛋白质隔离和纯化，体外和体内蛋白质 - 蛋白质相互作用测定，蛋白质印迹）•较强的出版记录•出色的沟通和写作技巧，因为该位置涉及研究进度报告•准备独立工作和协作多学科的工作能力，并在20255年5月早些时候适用： 筛选将于4月开始，并将继续直到填补位置为止。要求：•生物技术/遗传学/微生物学或相关领域的博士学位•使用卵巢或真菌病原体的经验•功能表征研究的经验，包括载体构建（基因过表达/敲除/敲除模块化结构）；植物/病原体转化（瞬态和稳定）；和蛋白质技术（蛋白质隔离和纯化，体外和体内蛋白质 - 蛋白质相互作用测定，蛋白质印迹）•较强的出版记录•出色的沟通和写作技巧，因为该位置涉及研究进度报告•准备独立工作和协作多学科的工作能力，并在20255年5月早些时候适用：筛选将于4月开始，并将继续直到填补位置为止。薪水将具有竞争力并与资格和经验相称。申请应发送给Noëlanivan den Berg教授（noelani.vandenberg@up.ac.za），到2025年3月31日。申请应包括：1。全面的课程; 2。资格认证副本； 3。求职信提供了您对项目兴趣的原因；研究职业的自我评估
对噪声图像分类任务中人工智能辅助依赖的实证研究
摘要。如今，人类在各种高风险和低风险的决策任务中使用人工智能辅助。然而，人类对人工智能辅助的依赖往往不是最理想的——人们对人工智能的依赖程度要么过低，要么过高。我们对嘈杂的图像分类任务中的人机辅助决策进行了实证研究。我们分析了参与者对人工智能辅助的依赖程度以及人机辅助的准确性，并与人类或人工智能独立工作进行了比较。我们证明，参与者没有表现出自动化偏见，这是人类在人工智能辅助下表现出的一种广泛报道的行为。在这种特定的人工智能辅助决策实例中，人们能够在需要时正确地推翻人工智能的决策，并在综合表现上接近理论上限。我们认为，与之前的研究结果存在差异的原因在于：1）人们擅长对日常图像进行分类，并且对自己执行任务的能力有很好的了解；2）当被要求表明对自己的决策的信心时，人们会进行深思熟虑的元认知行为；3）人们能够通过结合每次试验后提供的反馈来建立良好的人工智能心理模型。这些发现应该可以为未来的实验设计提供参考。