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노동 보호 / 직업 설명

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I. 일반 규정

전화 파견자는 _______ 총책임자의 명령에 따라 자신의 직위에서 고용 및 해고됩니다. 채용되면 그와 기간제 고용 계약 (계약)이 체결됩니다.
전화 교환원은 정보 관리자에게 보고하고, 부재 시에는 그를 대신할 사람에게 보고합니다.
전화 파견자는 편집 규정과 본 직무 기술서를 따릅니다.

II. 직무 책임

전화 관리자:

전화로 협상할 수 있어야 합니다(좋은 말투를 갖고, 정중하게 의사소통할 수 있고, 당면한 작업을 명확하게 이해하고, 필요한 모든 정보를 대화 상대에게 전달할 수 있어야 함).
계획된 계획과 승인된 표준에 따라 출판물 _______에 무료 광고를 유치합니다.
주문 양식 및 기타 문서 처리 규칙을 준수합니다.
광고에 게재된 정보를 바탕으로 무료 광고를 제출한 고용주로부터 지원자 수에 대한 정보를 받습니다.
해당 주 동안 제출된 공석 및 게시된 광고에 대한 호출 횟수를 기록해 두십시오.

III. 진상

전화 상담원은 다음과 같은 권리가 있습니다.

작업을 완료하는 데 필요한 정보는 편집실에 문의하십시오.
작업 개선을 위해 편집실 경영진에게 제안합니다.

IV. 책임

전화 상담원은 다음을 담당합니다.

노동 규율 준수.
경영진의 지시와 지시를 완전하고 시기 적절하게 실행합니다.
확립 된 생산 규범의 이행을 위해.
작업에 대한 적시 보고를 위해.
적절한 서류 작업을 위해.

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정원의 꽃을 솎아내는 기계 02.05.2024

현대 농업에서는 식물 관리 과정의 효율성을 높이는 것을 목표로 기술 진보가 발전하고 있습니다. 수확 단계를 최적화하도록 설계된 혁신적인 Florix 꽃 솎기 기계가 이탈리아에서 선보였습니다. 이 도구에는 이동식 암이 장착되어 있어 정원의 필요에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 운전자는 조이스틱을 사용하여 트랙터 운전실에서 얇은 와이어를 제어하여 얇은 와이어의 속도를 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 꽃을 솎아내는 과정의 효율성을 크게 높여 정원의 특정 조건은 물론 그 안에 자라는 과일의 종류와 종류에 대한 개별 조정 가능성을 제공합니다. 다양한 유형의 과일에 대해 2년 동안 Florix 기계를 테스트한 후 결과는 매우 고무적이었습니다. 몇 년 동안 Florix 기계를 사용해 온 Filiberto Montanari와 같은 농부들은 꽃을 솎아내는 데 필요한 시간과 노동력이 크게 감소했다고 보고했습니다. ...>>

고급 적외선 현미경 02.05.2024

현미경은 과학자들이 눈에 보이지 않는 구조와 과정을 탐구할 수 있도록 함으로써 과학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 현미경 방법에는 한계가 있으며, 그 중 적외선 범위를 사용할 때 해상도의 한계가 있습니다. 그러나 도쿄 대학의 일본 연구자들의 최근 성과는 미시세계 연구에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 도쿄 대학의 과학자들은 적외선 현미경의 기능에 혁명을 일으킬 새로운 현미경을 공개했습니다. 이 첨단 장비를 사용하면 살아있는 박테리아의 내부 구조를 나노미터 규모의 놀라운 선명도로 볼 수 있습니다. 일반적으로 중적외선 현미경은 해상도가 낮다는 한계가 있지만 일본 연구진의 최신 개발은 이러한 한계를 극복했습니다. 과학자들에 따르면 개발된 현미경은 기존 현미경의 해상도보다 120배 높은 최대 30나노미터 해상도의 이미지를 생성할 수 있다고 한다. ...>>

곤충용 에어트랩 01.05.2024

농업은 경제의 핵심 부문 중 하나이며 해충 방제는 이 과정에서 필수적인 부분입니다. 심라(Shimla)의 인도 농업 연구 위원회-중앙 감자 연구소(ICAR-CPRI)의 과학자 팀은 이 문제에 대한 혁신적인 해결책, 즉 풍력으로 작동되는 곤충 공기 트랩을 생각해냈습니다. 이 장치는 실시간 곤충 개체수 데이터를 제공하여 기존 해충 방제 방법의 단점을 해결합니다. 트랩은 전적으로 풍력 에너지로 구동되므로 전력이 필요하지 않은 환경 친화적인 솔루션입니다. 독특한 디자인으로 해충과 익충을 모두 모니터링할 수 있어 모든 농업 지역의 개체군에 대한 완전한 개요를 제공합니다. "적시에 대상 해충을 평가함으로써 우리는 해충과 질병을 모두 통제하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다"라고 Kapil은 말합니다. ...>>

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인공 지능은 외계 생명체를 찾을 것입니다 23.11.2016

잠재적으로 거주할 수 있는 외계행성을 찾기 위해 과학자들은 엄청난 양의 정보를 처리해야 합니다. 따라서 인공 지능은 외계 생명체를 찾는 임무를 맡게 될 것입니다.

천문학자들은 1990년대 초에 태양계 밖의 행성을 최초로 발견했습니다. 그 이후로 과학자들은 3400개 이상의 외계행성을 발견했습니다. 이제 그들은 이 우주 물체 중 어느 것이 잠재적으로 거주할 수 있는지 알아내고자 합니다. 그러나 사람들이 한 행성의 데이터를 분석하는 데는 며칠 또는 몇 주가 걸립니다. 그리고 거대한 새 망원경이 출시되면 과학자들이 수동으로 처리할 수 없을 정도로 많은 정보를 제공할 것입니다. 그래서 유니버시티 칼리지 런던(University College London)의 연구원들은 인간이 할 수 없는 속도로 깊은 우주 데이터에서 거주 가능한 행성의 징후를 스캔할 수 있는 인공 지능인 RobERT를 개발했습니다.

어떻게? 매우 간단합니다. 행성은 가까운 별에서 오는 소량의 빛을 반사합니다. 대기를 통과할 때 다양한 가스가 이를 흡수하거나 특정 파장에서 통과하도록 합니다. 지구상의 과학자들은 이 스펙트럼을 사용하여 대기의 구성을 결정할 수 있을 뿐만 아니라 그것이 생명체를 지탱할 수 있는지, 아니면 외계인을 지원할 수 있는지, 또는 미래의 지구 연구원이 존재하도록 할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

"로봇 외행성 인식"을 의미하는 RobERt는 몇 초 만에 스펙트럼을 분석할 수 있습니다. AI는 인간의 두뇌와 유사하게 작동하는 XNUMX세대 신경망을 기반으로 합니다(적어도 두뇌가 작동하는 방식에 대한 현재 지식 수준에 따르면). 여러 층의 실리콘 "뉴런"을 통해 데이터를 실행하여 AI가 생각하는 정답, 즉 RobERt의 경우 연구 중인 스펙트럼에 어떤 가스가 있는지에 도달할 때까지 각각의 결과를 수정합니다.

인간의 두뇌와 마찬가지로 85세대 신경망도 시행착오를 통해 학습합니다. 따라서 과학자들은 RobERT에 000개 이상의 특별히 생성된 스펙트럼을 보여주었습니다. 테스트가 끝날 때까지 AI는 연구원들이 불완전하거나 복잡한 데이터를 제공한 경우에도 99,7%의 정확도로 가스 혼합물의 구성을 결정했습니다.

그러나 잠재적으로 거주 가능한 행성에 대한 탐색은 시작에 불과합니다. RobERT와 그의 빠른 데이터 분석은 과학자들에게 우리를 포함한 별 시스템이 어떻게 형성되었는지에 대한 단서를 제공할 수 있습니다.

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