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World File Search System邮件清单
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
FLCY-66-24(A).pdf - 横须贺空军基地空缺公告 - Navy.mil
记录邮件清单文件的件数和重量。记录和报告误送邮件或准备不当的邮件。准备和处理邮件运输文件、其他相关文件、表格和报告。出色的工作条件（如果有）点击以下链接了解有关 NAVSUP 横滨舰队邮件中心的更多信息：https://www.dvidshub.net/video/730676/fleet-mail-center-yokohama-holiday-poem 7. 资格/身体要求 * 必须具备符合第 1 项中所示的语言能力水平 (LPL) 的英语能力。 a. 一年的一般工作经验，或完成 2 年制大专/2 年制技校或任何领域的 4 年制学位。 b. 了解（或能够获取）邮政法规和说明。 c. 能够通过阅读手写地址进行邮件分拣工作。 d. 男性除了长时间站立和弯腰外，还能够间歇性地举起 70 磅（32 公斤）的重物，或女性除了长时间站立和弯腰外，还能够间歇性地举起 66 磅（30 公斤）的重物。 e. 能够以母语水平说、读、写日语。 f. 能够通过应用各种邮政法规、说明和程序为客户提供全方位的邮政服务。 * 残疾申请人可能会被录取，具体取决于残疾程度和类型。 * 由于日本劳动标准法禁止间歇性举起 66 磅（30 公斤）至 70 磅（32 公斤）的重物，因此女性应聘者将免除举起要求对于18岁以上的女性工人，每天可以举起30公斤及以上，并且连续举起20公斤及以上。
最佳人员配备，可提供高质量的住院糖尿病服务
摘要简介：越来越多的被送往医院的人患有疾病，需要专家支持。迄今为止，没有任何机制可以帮助团队估算他们为医院中患有糖尿病患者提供专业护理所需的医疗保健专业人员的数量。方法：住院护理小组的英国联合糖尿病社会（JBD）组织了一项对英国专家住院糖尿病团队的调查，以使用通过其代表组织提供的使用邮件清单，以了解当前人员的当前人员和最佳人员配备。通过与个人受访者一对一的对话对结果进行了验证和确定，并在多个专家组会议中进行了讨论，以同意结果。结果：从17个涉及30个医院现场的信托中收到了答复。目前的糖尿病专家人员配备水平每100名医院糖尿病患者（中位数，IQR）的顾问为0.24（0.22-0.37），糖尿病住院专家护士为1.94（1.22–2.6），营养不良者为0.00（0.00-0.00），podiatiatist，0.00-0.00-0.19-62 （0.00–0.37），心理学家为0.00（0.00-0.00）。团队还报告说，为了最佳护理，每个小组（中位数）所需的员工总数要高得多。顾问0.65（0.50–0.88），专科护士3.38（2.78–4.59），营养师0.48（0.33-0.72），足病医生，0.93（0.65–1.24），Pharmacists，0.65（0.65），0.65（0.40-0.79）和心理学家0.33（0.33（0.33）（0.33（0.27-0.27-0.58）。根据调查的结果，JBDS专家小组仅通过填充一些细胞而生产了一个Excel计算器，以估计任何医院现场的人员需求。结论：目前的住院糖尿病人员配备远低于对调查做出回应的大多数信托的所需人员。JBDS计算器可以估算任何医院的人员配备需求。