Resolusi bakal nyatakake kabupaten minangka pro-urip

Resolusi bakal nyatakake kabupaten minangka pro-urip

Penasehat pro-urip ngadeg ing pojok dalan East Main lan South Bridge ing Elkin kanthi tandha anti-aborsi kanggo nanggepi pawai sing diatur dening advokat pro-pilihan ing Juli 2022 sawise keputusan Mahkamah Agung AS mbatalake Roe v. Wade. Surry County bakal milih Senin sore babagan resolusi sing bakal nyatakake kabupaten kasebut minangka papan suci kanggo urip. Ing …

Resolusi bakal nyatakake kabupaten minangka pro-urip Read More »

UNIVERSITY OF CYPRUSの特別研究員(リサーチエンジニアI)ジョブ

UNIVERSITY OF CYPRUSの特別研究員(リサーチエンジニアI)ジョブ

キオス リサーチ アンド イノベーション センター オブ エクセレンス特別研究員 – 研究技術員Ⅰ(電力系統) 題名:特別研究員(研究技術者Ⅰ) ポジション数: ワン (1) カテゴリー:雇用契約 リース: キプロス大学、ニコシア、キプロス。 キプロス大学の KIOS Research and Innovation Center of Excellence (www.kios.ucy.ac.cy) は、フルタイムの雇用のために、電力システムに焦点を当てた研究のための特別科学者 (研究エンジニア I) の 1 名を発表します。 . 成功した候補者は、重要なインフラストラクチャ システムの監視、制御、およびセキュリティに重点を置いて、情報通信技術の分野で技術および研究サポートを提供するだけでなく、研究と革新のコンテキスト内で研究開発活動を実施します。 さらに、センターがその戦略的目標を達成するために、プロジェクトを実施および/またはサポートします。 私たちは誰ですか: お茶 KIOS リサーチ アンド イノベーション センター オブ エクセレンス キプロス大学で最大の研究センターであり、2017 年に KIOS CoE チーミング プロジェクトを通じて、欧州研究センターにアップグレードされました。 現在、センターは外部資金による研究および革新プロジェクトによってサポートされている 180 人以上の従業員を雇用しています。 KIOS CoE …

UNIVERSITY OF CYPRUSの特別研究員(リサーチエンジニアI)ジョブ Read More »

97,6% Tingkat Sukses Penempatan kanggo Siswa Talent Battle!

97,6% Tingkat Sukses Penempatan kanggo Siswa Talent Battle!

Amit Prabhu and Ajinkya Kulkarni, Co-founders of Talent Battle New Delhi (India), 28 Januari: Platform Ed-tech Talent Battle, yaiku platform siji-mandeg kanggo persiapan penempatan lan upskilling, wis entuk rasio pilihan 97,6% kanggo pelanggan ing taun 2022. Masterclass persiapan penempatan lengkap Talent Battle lan jaringan rujukan ing MNC lan wiwitan- ups wis mbantu Talent Battle nyelehake …

97,6% Tingkat Sukses Penempatan kanggo Siswa Talent Battle! Read More »

TECHNISCHE UNIVERSITAT DRESDEN (TU DRESDEN) の Parallel Storage Systems and Access Methods の Research Associate 仕事

Technische Universität Dresden (TUD) は、卓越した大学として、この国で有数かつ最もダイナミックな研究機関の 1 つです。 1828 年に設立され、今日では 21 世紀の壮大な課題に焦点を当てているため、グローバル志向で地域に根差したトップ大学となっています。 世界で最も差し迫った問題に対する革新的なソリューションを開発しています。 研究および学術プログラムでは、大学は自然科学と工学科学を人文科学、社会科学、医学と結びつけています。 この幅広い分野は特別な特徴であり、学際性と科学の社会への移転を促進します。 現代の雇用主として、教育、研究、技術、管理のすべての従業員に魅力的な労働条件を提供しています。 目標は、すべての人が潜在能力を最大限に発揮できるように力を与えながら、個々の能力を促進および開発することです。 TUD は、コスモポリタニズム、相互評価、活発なイノベーション、積極的な参加を特徴とする大学文化を体現しています。 TUDにとって、多様性は優れた大学の本質的な特徴であり、質の基準です。 したがって、私たちは、組織全体の成功に自分自身、自分の成果、および生産性をコミットしたいすべての応募者を歓迎します。 お茶 情報サービスおよびハイ パフォーマンス コンピューティング センター (ZIH) 研究プロジェクト「Exascale Super-computers (MCSE) のためのスケーラブルで高性能なストレージ アクセス」内でのポジションを提供しています。 並列記憶システムとアクセス方式研究員 (m/f/x)(個人資格を条件として、従業員は給与グループ E 13 TV-L に従って報酬を受けます) 起動 できるだけ早く. 職位は 2025 年 9 月 30 日までに制限されています。雇用期間は、有期研究契約法 (Wissenschaftszeitvertragsgesetz – WissZeitVG) によって管理されます。 このポジションは、さらなる学歴(PhD など)を取得する機会を提供します。 MCSE プロジェクトの目標は、メイン メモリとストレージの間の明確な分離をなくすことです。 …

TECHNISCHE UNIVERSITAT DRESDEN (TU DRESDEN) の Parallel Storage Systems and Access Methods の Research Associate 仕事 Read More »

Sapa sing bakal menang judhul Goodest Boy?

Kanggo ewu taun, ikatan antarane wong lan asu tetep kuwat. Nanging kanthi mesin sing berkembang luwih cepet tinimbang spesies sing bisa digayuh, ora angel mbayangake manawa manungsa lan kanca sing paling apik bisa ngadhepi krisis eksistensial sing diramalake dening fiksi ilmiah. Apa robot bakal ngganti manungsa ing tenaga kerja lan banjur ngganti asu minangka kanca …

Sapa sing bakal menang judhul Goodest Boy? Read More »

Layang kanggo editor kanggo Minggu, 29 Januari 2023

Para gelandangan badai saiki butuh bantuan Meh patang sasi wiwit Hurricane Ian ngrusak komunitas kita, aku mbukak Wall Street Journal kanggo judhul “Wulan Sawise Ian, Akeh ing Fort Myers Isih Urip ing Tenda.” Aku rumangsa isin lan nesu ing ukuran sing padha. Ing artikel sing padha, aku maca gubernur kita, sing janji bakal nyedhiyakake trailer …

Layang kanggo editor kanggo Minggu, 29 Januari 2023 Read More »

十分に調整されたマイクロラーニング エコシステムのメリット

全体的な 古いことわざによると、「全体はその部分の合計よりも大きい」. 自動車のように、コンポーネントを組み合わせて車を作成しない限り、単体の価値がない製品の場合も同様です。 また、さまざまな部品の生産と品質を合理化することで、より良い全体を作ることができます。 たとえば、自動車製造業界では、品質と効率を向上させるために、自動車部品の生産を外部プロバイダーにアウトソーシングするのを見たときに、このようなことが起こりました。 結局のところ、マイクロクレデンシャルを通じてエンドユーザーのニーズに合わせて学習プログラムをより関連性のあるものにし、対応できるようにすることについての議論が増えていることを考えると、この類似性は高等教育にも当てはまる可能性があります。 唯一の違いは、完全な資格を構成する小さな学習ユニットには、常に独立した価値があるということです。 バンドルおよびアンバンドルするには カレッジや大学が提供するコースや小規模な学習ユニットで構成される資格ベースのプログラムは、通常、募集から卒業まで、学生向けに 1 つの全体として機能します。 一方で、プログラムのバンドル性は、特に外部および内部の品質フレームワークおよび基準と整合している場合に、資格プログラムのさまざまなコンポーネントを一貫性があり、相乗効果があり、補完的な方法で統合するのに役立ちます。 一方、伝統的なコースや学習プログラムの期間、長さ、内容は事前に決められており、修正が容易ではないため、適応性、柔軟性、関連性の問題が生じる可能性があります。 さらに、単一プロバイダーの学習プログラムは、他の学習プロバイダーが提供する可能性のあるより良いコースや学習活動を選択する機会を学生から奪います。 生徒の学習成果が急速に変化する個人や社会のニーズにどれだけ関連しているかに質がますます関連するようになるにつれて、柔軟性、関連性、敏捷性などの重要な用語が、最近の質の高い物語で広く使われるようになりました。教育会議 2022. 関連性を高める方法の 1 つは、学習プログラムを短縮して規模を縮小することです。 資格プログラムを小さな学習単位に分離することは、マイクロ資格として単独で使用できるか、完全な資格のために積み重ねることができるクレジットを通じて個別に認識される場合、この目的に役立ちます。 マイクロクレデンシャルの主流化 大学の学習プログラムには、学部課程、大学院課程、および収入創出とアウトリーチのための短期コースの 3 つの柱があります。 前者の 2 つは最も注目されており、一般的に大学のコア学習プログラムと見なされています。 しかし、単科大学や総合大学は、短期コースをアウトリーチや拡張活動の一部と見なし続けるのではなく、従来のマクロ資格プログラムとともにマイクロ資格プログラムを主流化する必要があります。 従来の資格プログラムを短期コースなどの小規模で独立した学習ユニットに分割して、学生にマイクロ資格を授与することは、カレッジや大学にとって前進する方法となる可能性があります。 小さな学習単位の仕事と生活の世界への関連性と適応性を改善するための努力も必要です。これにより、より良い部分がより良い全体を構成できるようになります。 多くの国で中退者数の減少によって国内需要が縮小し、生涯学習の視点がより広範に広がっているため、成熟した成人学習者、特に地域社会や産業界の学習者が、ますます大学の主なクライアントになっています。 . 要するに、単科大学や総合大学は、競争力のあるコースや小規模な学習ユニットを強化し、学習者がスキルの再習得やスキルアップの目的で、さらには完全な資格取得への道筋として、カスタマイズされたマイクロ資格の構築に利用できるようにすることに焦点を当てる必要があります。 断片化 従来の資格プログラムを切り離すことのリスクは、母体となるプログラムを離れた後に規制がなくなり、全体像としてのアイデンティティと機能を失う傾向があることです。 それが「断片化を学ぶ」ということです。 つまり、全体を部分に分割するのは簡単ですが、部分をより良くして、より良い全体に戻すことは大きな課題です。 小さな学習単位の仕様を標準化するための共通のフレームワークは、そのような単位を比較可能で譲渡可能に保つために必要です。 この共通のフレームワークは、学習成果を達成する方法を含め、学習成果を定義する際に、学習マトリックスの共有概念に基づいている必要があります。 各小さな学習単位の学習成果は、次の 3 つの相互にサポートする側面に対処する必要があります。(i) 知識と理解。 (ii) スキルと能力。 (iii) 感情、態度、価値観。 これらの 3 つの側面は、学習者の意識と感受性を高めることができます。 反応のレベルと学習者が適切な行動をとる能力を示唆することができます。 また、学習者の日常生活や仕事に知識と実践がうまく統合されていることを示すことができます。 マイクロクレデンシャルにつながる小規模な学習ユニットを提供する場合、単科大学や大学は、その計画と開発のために機関全体のテンプレートを作成する必要があります。 国家資格フレームワークは、教科、専門職および職業レベル、ならびに機関および教員レベルでのテンプレート開発の基礎となる可能性があります。 信用銀行 …

十分に調整されたマイクロラーニング エコシステムのメリット Read More »

Azure OpenAI サービスは、次世代のスタートアップを後押しします

アイデアのある方ならどなたでもご利用いただけます Microsoft for Startups Founders Hub は、あらゆる段階の創業者がスタートアップの課題を解決するのを支援するために、人、知識、および利点をまとめます。 資金を必要とせず、数分でサインアップできます。 過去数か月間、大規模なジェネレーティブ AI モデルは、言語とコードを深く理解している API を活用して、新しい理解シナリオと最先端のソリューションを可能にする、アプリケーションとスタートアップの次の波を促進してきました。 最近、Azure OpenAI サービスの一般提供を発表しました AI の民主化に対するマイクロソフトの継続的な取り組みの一環として、および OpenAI との継続的なパートナーシップ. のスタートアップ Microsoft for Startups ファウンダーズ ハブ 現在、OpenAI API にアクセスできます。また、Azure OpenAI サービスの開始により、マイクロソフトの傘下にある OpenAI オファリングを活用し、次世代の AI サービスを使用して構築する、ポートフォリオ内のスタートアップにとってさらに多くの機会が提供されます。 Azure OpenAI サービスとは何か、またスタートアップ企業がいつどのように利用できるかについて理解を深めるために読み進めてください。 Azure OpenAI サービスとは何ですか? Azure OpenAI サービスは、Azure プラットフォームを介して OpenAI の大規模な言語モデルである GPT-3.5、Codex、および Embeddings にアクセスできるようにする Azure AI サービスです。 これらのモデルは、コンテンツの生成、要約、セマンティック検索、自然言語からコードへの翻訳などのタスクに適応できます。 ユーザーは、REST …

Azure OpenAI サービスは、次世代のスタートアップを後押しします Read More »

データ アナリストとデータ サイエンティストの主な違いを発見してください! | | ルイ・マヌエル・ペレイラ | | 2017/11/1 2023年1月

UnsplashのNEW DATA SERVICESによる写真 データ分析とデータ サイエンスは、現在世界で最も人気のある分野の 2 つです。 どちらもビジネスや組織にとって不可欠であり、両者の違いを理解することは、どちらの分野でも働くための鍵となります。 この記事では、データ アナリストとデータ サイエンティストの主な違いと、どちらの仕事でも成功するために必要なスキルについて説明します。 それでは、始めましょう! 答えは嘘 これらの各ポジションが必要とするスキルと役割で。 データ アナリストとデータ サイエンティストはどちらも、組織がより適切な意思決定を行い、目標を達成するためにデータを使用しますが、それぞれに必要なスキル、役割、および責任は異なります。 このブログ投稿では、データ アナリストとデータ サイエンティストの主な違いについて説明します。 データ アナリストとデータ サイエンティストは同じように聞こえるかもしれませんが、実際には非常に異なる役割です。 データアナリスト 責任があります データを収集、保存、分析して予測を行い、決定を通知する. データ サイエンティスト 責任があります パターンと傾向を特定するためのデータの収集と分析。 データ アナリストとデータ サイエンティストの主な違いは、問題解決へのアプローチにあります。 データ アナリストは、分析手法を使用して、データのパターンと傾向を特定します。 一方、データ サイエンティストは、データを使用して洞察を明らかにし、複雑な問題に対するソリューションを開発します。 データ アナリストは、データを理解し、それを使用して意思決定を行うことに重点を置いています。 データ サイエンティストは、複雑な問題に対するソリューションの開発に重点を置いています。 データ アナリストは、データを使用して過去を理解し、未来を予測します。 データ サイエンティストは、データを使用して洞察を明らかにし、複雑な問題に対するソリューションを開発します。 データ アナリストとデータ サイエンティストは、問題解決に対する役割とアプローチが異なりますが、どちらもデータを使用して意思決定を行い、洞察を明らかにします。 どちらも、データベース、スプレッドシート、Web サービスなど、さまざまなデータ ソースを使用します。 どちらもさまざまなツールと手法を使用して、データをクリーニング、整理、および分析します。 さらに、どちらも統計モデル、機械学習アルゴリズム、およびその他の分析方法を使用して、洞察を生成し、予測を行います。 もっている データアナリスト …

データ アナリストとデータ サイエンティストの主な違いを発見してください! | | ルイ・マヌエル・ペレイラ | | 2017/11/1 2023年1月 Read More »