•在数据收集时,有81%的毕业生确认了研究生职位,有70.8%的全职工作和2.9%的人接受进一步的教育。•对于获得全职工作的毕业生,有80.6%的人在毕业后的6个月内找到了工作。•毕业生的平均工资为75,158美元(中位数为67,000美元)。•海洋毕业生在私营部门最普遍接受的工作(46.3%),其次是政府部门(23.2%)和非营利/非政府组织部门(18.9%)。•部分偏远的工作是2023年毕业生的最流行的工作地点类型,占调查受访者的41.9%。•2023名毕业生中有80%报告对其毕业后职位感到满意或非常满意,而66%的人报告了其专业职位与海洋专业化保持一致。•超过一半的受访者报告说,批判性思维的技能(64%),数据分析/管理(59%),项目管理(56%)和团队合作(52%)(52%)对他们的毕业后专业经验很有价值。•2023名毕业生中的大多数(48.4%)在美国中西部地区发现了全职工作,其次是西部地区(15.7%)。在美国以外工作的人的百分比为4.1%,包括爱尔兰,巴西,中国,哥本哈根,印度,尼泊尔和加拿大。报告部分此报告包括以下部分:
责任/职责:执行拖船、挖泥船、小艇、小艇、干船坞、登陆驳船和燃料驳船等工厂管道系统大修和改造所需的船舶管道安装。担任主题专家,并投入一些时间进行预约的管道安装和水管工程,包括中央供暖厂的水系统、消防管道和蒸汽管道。通常执行以下操作:1. 延长和重新安置水和蒸汽管道、燃料和油管道以及空气和制冷系统。2. 执行管道工程,包括安装永久性固定装置,如盥洗室、水槽、水箱、淋浴和马桶。3. 为改造和建造公用事业驳船、小艇、服务驳船、餐厅驳船和其他系统布置和安装新管道系统。4. 驾驶皮卡车或其他带拖车的车辆,包括 1 吨以下的车辆。此外,还操作叉车、高空作业车和剪刀式升降机,并进行材料的手动装卸。5. 使用计算机软件制定项目成本估算和提案,编写项目进度报告,并提交物料和材料的采购申请。此外,提交和响应电子维护工作订单。执行分配的其他职责。就业条件和注意事项:• 该职位受 DOT 规则和 USACE ER 690-1-1218 的约束。可能会在未经通知的情况下接受随机酒精和药物测试。任职者必须签署
我们正在开发循环系统的方法,专注于关键材料,并确定在运营过程中具有循环经济利益的飞行器产品的机会,以及与正在复员的客户合作,以寻找方法,以找到方法来重新部署和将产品和材料重新使用产品和材料,或者回到供应商中,以进行回收或重复使用。跨职能工作组已建立以将循环经济重点放置,并认识到这是我们期望迅速成熟的领域。与分享我们价值观的供应链合作伙伴合作是这种方法的重要方面,提供了减少浪费的机会。
本研究研究了食品交付快递员的首选就业状况和解释其意见的因素。先前的研究使用了定性研究方法,无法解释快递员对就业状况的一般看法。在这项研究中,对芬兰进行了1,539个Wolt快递的调查,并以逻辑回归,交叉表和内容分析作为分析方法进行了调查。结果表明,有56%的快递员希望作为自雇人士工作,而25%的快递员则愿意工作。通过评估与工作相关的自由和灵活性的评估,这是最有力地解释的,这些自由和灵活性与拒绝提供的交付任务并选择工作量,工作时间和交付工具的权利有关。随着快递工作的持续时间,自己作为快递员工作和年龄的选择,对自雇的偏好也增加了。自由和灵活性取决于交付任务的足够可用性,在需求较低时提出挑战。
- 与项目领导的Wim van Daele教授合作,在Laya和周围环境中的研究中 - 评估一年内最多13人的饮食和食物相关活动。- 编写日常现场音符 - 进行定性访谈调查,包括两次24小时饮食召回 - 将调查数据输入到Inddex24/Commcare App中 - 收集粪便样本并维持相应的健康中心的冷链 - 在与粪便样品收集和冷链相关的任何问题上,与焦点人联系。- 报告社区中的相关事件以及这些人的生活,以定时粪便样本收集和进行调查。- 遵循13名研究参与者时组织物流。- 在2025年3月/4月的横断面调查和粪便样本收集期间贡献这些活动
(1) 持有下列证明书等的人: 身体残疾者证明书或由都道府县知事指定的医生(以下称为“指定医生”)或产业医师出具的诊断书或意见书,表明该人患有《残疾人就业促进法》附录所列的身体残疾(仅限于由指定医生出具的因人类免疫缺陷病毒引起的心脏、肾脏、呼吸系统、膀胱或直肠、小肠、免疫系统或肝功能障碍)。 B. 由都道府县知事或政令指定的市市长出具的康复证明书,或由儿童咨询所、智力残疾人康复咨询所、精神保健福利中心、指定精神保健医生或残疾人职业中心出具的智力残疾人认定书。 C. 精神残疾人精神保健福利证明书。
可充电锂离子电池已广泛用于包括电动汽车(电动汽车)(电动汽车)的各种流动性应用中,由于其高能量密度和寿命延长。但是,这些电池的性能特征在稳定性,效率和生命周期方面极大地影响了EV的整体性能。因此,需要电池管理系统(BMS)来管理,监视和增强电动汽车电池组的性能。为此,文献中已经提出了各种人工智能(AI)技术来增强BMS功能,例如监视,电池状态估计,故障检测和细胞平衡。本文探讨了应用于EV BMS的AI技术的最新研究。尽管对AI驱动的BMS的兴趣越来越大,但现有文献中仍然存在显着差距。我们的主要输出是根据其目标,应用程序和性能指标对这些AI技术进行全面分类和分析。此分析解决了这些差距,并为选择最合适的AI技术提供了有价值的见解,以开发具有有效能源管理的电动汽车的可靠BMS。
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摘要:该研究全面回顾了人工智能(AI)技术,以解决在工作招聘中的算法偏见。越来越多的企业在课程(CV)筛选中使用AI。尽管此举提高了招聘过程的效率,但它容易受到偏见的影响,这对组织和更广泛的社会产生了不利影响。本研究旨在分析有关AI招聘的案例研究,以证明成功实施和偏见实例。它还试图评估算法偏见的影响和减轻算法的策略。研究的基本设计需要对现有文献和研究的系统审查,该研究重点是用于减轻雇用偏见的人工智能技术。结果表明,对向量空间和数据增强的校正是有效的自然语言处理(NLP)和深度学习技术,用于减轻雇用算法偏见。这些发现强调了人工智能技术在使用人工智能技术的招聘过程中促进公平和多样性方面的潜力。该研究通过增强雇用算法的公平性来促进人力资源实践。它建议需要在机器和人类之间进行协作,以增强招聘过程的公平性。结果可以帮助AI开发人员进行算法更改,以增强AI驱动工具的公平性。这将使道德招聘工具的发展发展,从而有助于社会公平。
1。能源效率局局长TEL:-91-11-26766730电子邮件:sdiddi@beeindia.gov.in 2。能源效率局项目工程师Meenakshi夫人电话号码:-91-11-26766723电子邮件:meenakshi@beeindia.gov.in