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번역가에 대한 작업 설명입니다. 전체 문서

노동 보호

노동 보호 / 직업 설명

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I. 일반 규정

  1. 번역가는 전문가 범주에 속합니다.
  2. 위치:
  • 고등 전문 교육을 받은 사람이 경력 요건 없이 번역가로 임명됩니다.
  • 카테고리 II 번역가 - 고등 전문 교육을 받고 최소 3년 동안 번역가로 일한 경험이 있는 사람
  • 카테고리 I 번역가 - 최소 3년 동안 카테고리 II 번역가로서 더 높은 수준의 전문 교육을 받고 업무 경험을 가진 사람입니다.
  1. 번역가 직위 임명 및 해고는 기업 이사의 명령에 따라 이루어집니다.
  2. 번역가는 다음을 알아야 합니다.
  • 외국어;
  • 과학 및 기술 번역 방법론;
  • 번역 조정을 위한 현재 시스템;
  • 기업의 전문화;
  • 러시아어 및 외국어 번역 주제에 대한 용어;
  • 사전, 용어 표준, 컬렉션 및 참고 도서;
  • 과학 문학 편집의 기초;
  • 러시아어 및 외국어의 문법 및 스타일;
  • 경제의 기초, 노사 조직;
  • 노동법;
  • 내부 노동 규정;
  • 노동 보호 규칙 및 규정.
  1. 번역가는 기업 이사에게 보고합니다. 관련 구조 단위의 책임자; 다른 공무원에게.
  2. 번역가가 없는 동안(휴가, 질병 등) 그의 직무는 적절한 수행을 담당하는 기업 이사의 명령에 따라 임명된 사람이 수행합니다.

II. 직무 책임

통역사:

  1. 과학, 기술, 사회 정치, 경제 및 기타 전문 문헌, 특허 설명, 규제, 기술 및 배송 문서, 외국 기관과의 서신 자료, 컨퍼런스, 회의, 세미나 등의 자료를 번역합니다.
  2. 적시에 구두 및 서면, 전체 및 약어 번역을 수행하여 번역이 원본의 어휘, 문체 및 의미 내용과 엄격하게 일치하고 과학 및 기술 용어 및 정의와 관련하여 확립된 요구 사항을 준수하는지 확인합니다.
  3. 번역을 편집합니다.
  4. 외국 문헌과 과학 및 기술 문서의 주석과 초록을 준비합니다.
  5. 외국 자료에 대한 주제별 리뷰 편집에 참여합니다.
  6. 경제, 과학 및 기술 관련 분야의 번역 주제에 대한 용어 통일, 개념 및 정의 개선, 완성된 번역, 주석, 초록을 기록 및 체계화하는 작업을 수행합니다.

III. 진상

번역가에게는 다음과 같은 권리가 있습니다.

  1. 활동과 관련된 기업 경영진의 초안 결정에 대해 알아보십시오.
  2. 기업 부서장 및 전문가에게 직무 수행에 필요한 정보 및 문서를 요청합니다.
  3. 자신에게 할당 된 작업을 해결하는 데 모든 (개별) 구조 부서의 전문가를 참여시킵니다 (구조 부서 규정에 의해 제공되는 경우 그렇지 않은 경우 조직 책임자의 허가를 받아).
  4. 의무 및 권리 수행을 지원하기 위해 기업 경영진을 요구합니다.

IV. 책임

번역가는 다음을 담당합니다.

  1. 이 작업 설명에 제공된 공식 의무를 부적절하게 수행하거나 수행하지 않는 경우 - 우크라이나의 현행 노동법에 의해 결정된 한도 내에서.
  2. 우크라이나의 현재 행정, 형사 및 민법에 의해 결정된 한도 내에서 활동을 수행하는 과정에서 저지른 범죄의 경우.
  3. 중대한 피해를 입힌 경우 - 우크라이나의 현재 노동 및 민법에 의해 결정된 한도 내에서.

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시계열 분석을 위한 딥 러닝 기술 20.03.2016

후지쯔 연구소 주식회사 시계열 데이터를 고정밀도로 분석할 수 있는 딥 러닝 기술의 개발을 발표했습니다. 사물 인터넷에 대한 유망한 응용 프로그램에서 데이터의 시계열은 크게 다를 수 있으므로 변경 패턴을 식별하는 것은 사람에게 매우 어려운 작업입니다.

회사 측은 "머신러닝은 인공지능의 핵심 기술이다. 최근 현상을 해석하고 평가하는 데 필요한 특성값을 자동으로 추출하는 방식으로 딥러닝 기술에 이 분야의 모든 관심이 집중되고 있다"고 말했다. 특히 사물인터넷 시대에는 수많은 시계열 데이터가 디바이스로부터 수집되고 있으며, 이 데이터에 딥러닝을 적용하고 높은 정확도로 분류함으로써 추가적인 분석이 가능하다. 새로운 제품과 솔루션을 제공하고 새로운 비즈니스 라인을 개척합니다."

후지쯔는 인공 지능의 돌파구로 평가되는 딥 러닝 기술은 매우 정확한 이미지 및 음성 인식을 제공하지만 여전히 제한된 유형의 데이터에만 적용할 수 있다고 설명했습니다. 특히, 지금까지는 사물 인터넷에 연결된 장치에서 오는 데이터의 변동성이 큰 시계열을 자동으로 정확하게 분류하는 것이 어려웠습니다.

이 회사는 휘발성 시계열 데이터를 자동으로 정확하게 분류하는 카오스 이론과 토폴로지를 기반으로 하는 딥 러닝 기술을 개발했습니다. 이 기술을 사용하면 변경 진폭이 큰 복잡한 시간 데이터도 정확하게 처리할 수 있습니다.

최신 기술은 교육 및 분류를 위해 다음 절차를 사용합니다. 카오스 이론을 사용한 시계열 데이터의 그래픽 표현; 토폴로지를 사용한 다이어그램의 정량적 설명; 길쌈 신경망을 사용한 훈련 및 분류.

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