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电池劳动力挑战
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。
Bangsamoro上的劳动力市场信息
日本政府正在为BARMM或Aspire Initiative的高级人类安全提供帮助，以解决Bangsamoro和平进程的退役和正常化方面，通过应对小型武器和轻型武器（Salws）的挑战（Salws）的挑战，并通过为前战斗机和前私人手持私人武装人员和Pag的成员（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）。这是由开发计划署菲律宾实施的。该倡议是通过与和平，和解与团结顾问办公室（OPAPRU），摩洛伊斯兰解放阵线（MILF）和联合正常化委员会（JNC）的磋商开发的。
经济和劳动力发展概况
●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。
迈向绿色经济中的体面高质量劳动
我们，劳工、就业和社会事务部长，强烈谴责俄罗斯对乌克兰发动的无端和不合理的战争。这严重违反了国际法，严重违反了《联合国宪章》。我们对俄罗斯侵略在地区和全球范围内造成的深远经济、社会和政治后果深感担忧。我们坚决支持国际劳工组织 2022 年 3 月关于“从国际劳工组织授权角度看俄罗斯联邦对乌克兰的侵略”的决议，以及经合组织理事会 2022 年 2 月关于“俄罗斯对乌克兰的侵略”的声明。在这方面，我们强调国际劳工组织关于就业和体面劳动促进和平与复原力的第 205 号建议及其有效实施的重要性。
Chris Hyams — 劳动力人工智能洞察论坛
当今职场上，最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会，以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月，Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告，研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能，以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现，近 20% 的工作具有“高曝光率”，生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”，人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之，近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成，至少可以相当好地完成。
提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
人工智能对劳动力市场的影响
2024 年 11 月 SAM SHARPS THOMAS SMITH JAMES BROWNE OLIVER LARGE RHEA SUBRAMANYA PEICHIN TAY DANAE ELLINA ISABEL ATKINSON JESS LYTHGOW RITHIKA MURALIDHARAN
全球南方的数据丰富工作和人工智能劳动力
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。
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
23-24 世界最佳劳动力计划
课程与教学回顾：我们的课程要求和课程设置符合明尼苏达州标准、共同核心 ELA 和国家共同核心艺术标准。学生每季度上课可获得一个学分。学生每季度每天上四门课。如果学生全勤并成功完成每门课程，他们将获得 64 个学分；PiM 艺术高中要求学生获得 56 个学分才能毕业。在这些学分中，学生在语言艺术和社会研究方面获得八个或更多学分。学生在数学和科学方面获得六个或更多学分。学生可以通过各种舞蹈课程获得所需的体育学分。要获得艺术认可 - 学生必须在其专业中获得 18 个或更多学分，包括核心必修课和选修课。