(DOC) TInh Huống Copy | Trang Pham

Log InSign Up

• Log In
• Sign Up
• more
• • About
  • Press
  • Papers
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • We're Hiring!
  • Help Center
  • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractdownload

Download Free PDF

Download Free DOCXTInh huống Copytrang phamvisibility

…

description

1 page

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Tại công ty điện thoại. Mỹ Lan được tuyển vào làm việc cho một công ty điện thoại được 5 tháng. Mỹ Lan nói tiếng Anh và tiếng Hoa rất thông thạo. Trong quá trình phỏng vấn và theo bảng mô tả công việc, không có điều khoản nào đề cập đến yêu cầu ứng viên phải biết tiếng Hoa. Công việc của cô hay bị gián đoạn vì các đồng nghiệp thường nhờ cô phiên dịch hộ mỗi khi gặp khách hàng nói tiếng Hoa. Lúc đầu, Mỹ Lan rất vui vẻ giúp đỡ đồng nghiệp của mình. Tuy nhiên, khi công việc phiên dịch xảy ra thường xuyên, đôi khi kéo dài gần một nửa buổi làm việc, khiến Mỹ Lan phải luôn bận rộn và rất cố gắng mới hoàn thành hết công việc được giao, cô cảm thấy khó chịu và cho rằng công ty đã đối xử không công bằng vì cô không được trả thêm tiền lương, tiền thưởng cho thời gian làm công việc giao dịch. Mỹ Lan nghĩ rằng: Phiên dịch tiếng Hoa không phải là việc của cô, cuối cùng, cô đã từ chối công việc phiên dịch hộ cho các đồng nghiệp.

... Read more

Related papers

Trích Chọn Đặc Trưng Và Phân Tích Ảnh X-Quang Nha Khoa08.Trần Đình Khang

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUỐC GIA LẦN THỨ XII NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TÓM TẮT: Ảnh X-quang về răng là một thông tin cần thiết cho các nha sĩ xác định triệu chứng bệnh hoặc tổn thương về răng. Bài báo đề cập đến sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh trích chọn đặc trưng về răng và máy học các đặc trưng đó để phát hiện các dấu hiệu bệnh ban đầu.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

Related papers

Bài hoc tu Chi tra Dich vu He sinh thái cho các co che chia se loi ích REED+Lasse Loft

2014

Bản tin Tóm tắt của CIFOR cung cấp các thông tin cô đọng, chính xác, có bình duyệt về các chủ đề hiện tại nghiên cứu lâm nghiệp hiện tại No. 20

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightLược Đồ Sai Phân Khác Thường Mô Phỏng Số Một Mô Hình Lan Truyền Virus Máy TínhMạnh Tuấn

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017, 2017

Trong bài báo này, lược đồ sai phân khác thường (nonstandard finite difference schemes -NSFD) bảo toàn các tính chất quan trọng của một mô hình lan truyền virus máy tính được xây dựng. Các tính chất quan trọng của mô hình này gồm có tính chất dương, tính chất bị chặn, điểm cân bằng và tính chất ổn định của điểm cân bằng. Ở đây tính chất ổn định của điểm cân bằng của NSFD được chúng tôi nghiên cứu dựa trên một mở rộng của Định lý ổn định Lyapunov cổ điển. Các mô phỏng số khẳng định tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết cũng như ưu thế của các NSFD so với các lược đồ sai phân bình thường (standard finite difference schemes -SFDS).

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightMột Phương Pháp Tra Cứu Ảnh Dựa Vào Độ Tương Tự Nhận Thứcnguyễn hoành quỳnh

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

TÓM TẮT -Trong các hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung, các kết quả trả về thường không thỏa mãn nhu cầu thông tin của người dùng. Có hạn chế này là do: (1) ảnh truy vấn không biểu diễn được đầy đủ nhu cầu thông tin của người dùng, (2) các đặc trưng mức thấp không phản ánh được thông tin ngữ nghĩa của ảnh và (3) hàm khoảng cách kết hợp với các đặc trưng không thể hiện được nhận thức của người dùng. Để khắc phục hạn chế đó, chúng tôi đề xuất phương pháp tra cứu ảnh dựa vào độ tương tự nhận thức bằng việc xây dựng truy vấn tối ưu từ phản hồi của người dùng và tự động điều chỉnh sự quan trọng của mỗi chiều dữ liệu trong không gian đặc trưng. Chúng tôi đã thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu ảnh gồm 10.800 ảnh. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng kỹ thuật này cải tiến được hiệu năng của hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung so với phương pháp đã có và cho kết quả gần với nhận thức của người dùng. Từ khóa -Tra cứu ảnh dựa vào nội dung, tương tự nhận thức, véc tơ đặc trưng.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightModelación con TI-Nspire CASJulian Lozano Gómez

2011

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightXây Dựng Mô Hình Phân Tán Cho Phân Lớp Khối Lượng Lớn Văn Bản Theo Chủ ĐHồ Trí

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2016

Sự xuất hiện của các trang mạng xã hội đã làm cho số lượng người sử dụng và lượng thông tin trao đổi trên mạng internet trở nên rất lớn và không ngừng gia tăng. Phần lớn người sử dụng mạng xã hội, blog thường bày tỏ một cách chân thật các kiến thức, ý kiến, quan điểm, cảm xúc… của chính mình. Việc phân tích chủ đề từ những trao đổi, tài liệu trên mạng xã hội nhằm nắm bắt, quản lý và trích xuất thông tin là vô cùng quan trọng và có ý nghĩa lớn trong giáo dục, kinh tế, chính trị, xã hội, tâm lý học... Tuy nhiên để có được những thông tin hữu ích chúng ta phải giải quyết các vấn đề phức tạp ở cả hai giai đoạn: thu thập dữ liệu từ các trang mạng xã hội và phân tích thông tin từ nguồn dữ liệu lớn. Thông thường bài toán phân tích thông tin, cụ thể là phân lớp bài viết theo chủ đề, là bài toán xử lý, phân loại văn bản truyền thống nhưng khi áp dụng cho dữ liệu mạng xã hội thì gặp phải khó khăn về dung lượng dữ liệu cần xử lý, có thể lên đến hàng TeraByte, ZettaByte. Để có thể lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu này cần sử dụng các công nghệ tính toán phân tán Cluster Computing, trong đó phổ biến nhất là mô hình MapReduce.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

• Explore
• Papers
• Topics

• Features
• Mentions
• Analytics
• PDF Packages
• Advanced Search
• Search Alerts

• Journals
• Academia.edu Journals
• My submissions
• Reviewer Hub
• Why publish with us
• Testimonials

• Company
• About
• Careers
• Press
• Help Center
• Terms
• Privacy
• Copyright
• Content Policy

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved