关于电池劳动力挑战:电池劳动力挑战赛(Battchallenge)是由美国能源部(DOE)和Stellantis赞助的大学工程竞赛,由Argonne National Laboratory管理。Battchallenge是35年以上高级车辆技术竞赛(AVTC)的一部分。AVTC是DOE的一系列多年汽车工程竞赛,DOE为未来的汽车工程师和行业领导者提供的旗舰劳动力开发计划。他们的最新竞争,电池劳动力挑战赛是一项全面的电动汽车和电池劳动力开发计划,通过建立一个教育生态系统来培养多样的人才管道,该系统为高中毕业生,职业和过渡工作者提供培训和教育,以及可以为北美电池行业远足充电的技术人员。
29。JAL OTH 89/2021,HON HAI PRECISION INDUSION CO(FOXCONN)链接Foxconn响应于2021年5月6日(链接)。
人工智能(尤其是生成式人工智能)的快速发展依赖于数百万从事数据丰富工作的工人——整理、标记和注释数据以训练人工智能模型。这一新兴劳动力类别还包括内容审核员,他们通常负责定义社交媒体平台上允许的内容的界限,以及其他新形式的人工智能支持劳动力。这些工人通常在南半球从事不稳定的合同工或按任务付费的工作,在全球经济中几乎是隐形的。人们对这批劳动力的规模、人口统计或工作条件知之甚少,尤其是在南半球。然而,人工智能劳动力经济的出现对发展中地区具有重大影响,目前还不清楚这些工人如何为全球人工智能行业和他们所居住的经济做出贡献,以及哪些措施可能有助于保护他们。
关于 CEEW 能源、环境和水资源委员会 (CEEW) 是亚洲领先的非营利政策研究机构之一。该委员会使用数据、综合分析和战略外展来解释并改变资源的使用、再利用和滥用。它以其高质量研究的独立性而自豪,与公共和私人机构建立伙伴关系,并与更广泛的公众互动。2021 年,CEEW 再次在 2020 年全球智库指数报告中的十个类别中广泛亮相。该委员会还一直被评为世界顶级气候变化智库之一。www.ceew.in | @CEEWIndia
解决方案和合作伙伴Harambee青年就业加速器(一家非营利性社会企业,参与Google的数据解决方案的变更计划,与南非的年轻人与入门级工作机会相匹配,利用技术帮助年轻人克服他们在寻找工作时面临的障碍。为了提高整个南非就业市场的可见性,Harambee使用机器学习来从外部合作伙伴来源中确定相关机会,并将其汇总为年轻人浏览。通过在SA青年中担任主持人合作伙伴的角色,这是一个在线平台,该平台汇集了许多合作伙伴,以创建一个单一的国家网络,以允许年轻人获得各种工作和熟练的机会 - 并让雇主免费获得年轻敬业的求职者 - 免费。
●建立社区经济弹性基金的6亿美元将针对该州每个主要地区的赠款,以计划和实施高道路过渡策略,重点是为服务不足的社区充分参与发展更具可持续性的包容性经济。●2亿美元,以支持家庭护理人员的职业途径,使工人能够在医疗保健行业获得更高级别的工作。●高道路培训合作伙伴关系(HRTPS)1亿美元。基于州长一月份的预算提案的2500万美元,增加了7500万美元的HRTP,总计1亿美元。这些计划中的许多计划将针对COVID-19的最艰难的行业,例如酒店和财产服务。其他合作伙伴关系将针对过渡行业,例如高级制造业或对该州其他政策工作至关重要的行业,例如医疗保健,贸易,运输和物流。●1000万美元用于住房劳动力学徒制 - 扩大了现有的高道路建设职业,将个人与住房行业的学徒联系起来。●6500万美元用于工作培训。支持为新任和现任工人提供培训机会,并解决经济弱势地区的技能差距。此外,这些资源将使就业培训小组能够为传统上没有解决的行业提供培训资源,包括医疗保健,信息技术和高级制造业,以及针对公共部门工作的培训。这包括当地劳动力发展资金的1:1比赛。包括1500万美元,以与加利福尼亚社区大学强大的劳动力计划合作,将计划与社区大学系统保持一致和运营。●1.85亿美元用于青年就业机会,以扩大青年就业机会的目的分配或授予城市或县。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力,AI的技术和计算能力也会增长。 AI(人工智能)最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。 ,例如,Deep Blue是1997年开发的一个计划,只是设计了一个目标:在国际象棋上击败您。 然而,在过去的十年中,AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。 现在,它们从为您建立网站的AI到个人AI助手,这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。 很明显,AI在企业界的存在正在迅速扩展。 一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。。 因此,这就提出了一个问题,他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。 真正的答案是,随着Z世代围绕AI技术的长大,他们将为未来做好准备。 他们知道AI可以做有力的事情,例如处理重复的任务,协助收集客户的数据,甚至管理社交媒体帐户。 Z世代意识到新浪潮的危险和好处,并准备将其用于使用。随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力,AI的技术和计算能力也会增长。AI(人工智能)最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。,例如,Deep Blue是1997年开发的一个计划,只是设计了一个目标:在国际象棋上击败您。然而,在过去的十年中,AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。现在,它们从为您建立网站的AI到个人AI助手,这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。很明显,AI在企业界的存在正在迅速扩展。一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。因此,这就提出了一个问题,他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。真正的答案是,随着Z世代围绕AI技术的长大,他们将为未来做好准备。他们知道AI可以做有力的事情,例如处理重复的任务,协助收集客户的数据,甚至管理社交媒体帐户。Z世代意识到新浪潮的危险和好处,并准备将其用于使用。
