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工发组织对 2025 年联合国海洋大会的拟议贡献
应经社部副秘书长李俊华的请求（编号 DESA-24/01789），本文件总结了联合国工业发展组织（UNIDO）为 2025 年联合国海洋大会提供的相关专业知识、潜在贡献以及拟议的参与领域。
-开始记录- 今天，我们将深入研究，为您带来 1982 年时任海军上校 Grace Hoppe 向 NSA 员工发表的演讲
-开始抄录- 今天，我们将为您带来 1982 年时任海军上校 Grace Hopper 向 NSA 员工发表的演讲，题为“未来的可能性：数据、硬件、软件和人员”。Grace Hopper 是一位美国计算机科学家和数学家，也是计算机编程的先驱。在她的成就中，Hopper 是第一个设计出机器独立编程语言理论的人。她最终晋升为美国海军少将，并于 2016 年被追授总统自由勋章——美国最高的平民荣誉。她对领导力的见解和富有远见的预测在四十多年后的今天仍然具有影响力。我喜欢这个介绍是有原因的。因为它让我有机会提醒你，美国第一台大型数字计算机是
人才战略的未来：一种以数据为基础的方法来创建理想的员工发展经验
在过去的几年中，数以百万计的美国工人经历了灵活的工作场所安排的好处，因为许多组织在一夜之间变得更加适应性，以技术为中心和敏捷。随着组织适应未来的破坏并不断转移劳动力的期望，这种好奇心，灵活性和流动性的文化将继续。已经证明，员工欢迎改变变革和提高技能。48％的员工如果提供技能培训机会，将改用新工作，而30％的千禧一代和Z世代表示，学习和发展机会是他们选择工作的主要原因。1顶级人才表明他们有兴趣对自己的职业产生更大的控制权，并期望雇主提供以人为本的方法来培养他们对持续学习和有意义的工作的愿望。
工发组织 2023 年全球技术解决方案征集
氢能是21世纪最具发展前景的二次清洁能源，在实现深度脱碳和全球能源技术转型中发挥着至关重要的作用。2023年全球征集的获奖项目提供了涵盖氢气生产、运输、储存和利用的解决方案，促进了创新和可持续发展。在这一类别中，六个解决方案处于初创阶段（50%），四个处于开发阶段（33.3%），两个处于成熟阶段（16.7%）。
工发组织第四次工业革命（杭州）...
● 成立于1990年，是联合国工业发展组织负责投资和技术促进的项目机构。到2023年，联合国工业发展组织北京投资促进办事处已在济南、厦门、成都、郑州设立区域协调中心（RCC），在杭州设立第四次工业革命加速器。
工发组织和可持续供应链——GC.20 号决议。......
封面照片：拉希达女士在孟加拉国达卡 SIMCO 回收工厂的 AutoCoro 区操作一台机器。该操作可将回收的棉花重新组装到机器进料中以供纺纱。通过“转向循环经济价值链”项目，SIMCO 参与了孟加拉国的 H&M 试点项目，旨在通过探索、测试和扩大棉花和聚酯纤维的收集、分类和回收解决方案的采用，建设孟加拉国的本土能力和当地供应链的能力。该试点项目将与 H&M、其在孟加拉国的当地供应商和回收商网络以及全球技术创新者合作，收集和测试成功的技术和商业模式。
助力您的职业生涯：Spring Data 技能提升和员工发展 (SEED) 号召启动
• 联邦工资制度 (FWS) 指导计划 • 人力资源职业提升计划 (HR-CEP) • 人力资源认证 • 人力资源工作见习 • 人力资源指导 • 人力资源大学 (HRU) 继任计划计划 • 行业培训 (TWI) 本次数据调用中包含的计划为人员提供了积极、引人入胜的途径，通过体验式学习，在实践环境中向经验丰富的专业人士学习。这些计划经过量身定制，可满足各种职业目标、技能组合和学习偏好，同时提供实践经验。每个计划的详细情况说明书可在 SEED SharePoint 上找到，并可通过任何政府计算机访问。这些指南涵盖了做出明智决定所需的所有信息，以确定哪些计划符合个人专业发展目标。在数据调用窗口期间，本网站将专门接受申请。 SEED 致力于为人员提供持续专业成长所需的工具。鼓励感兴趣的人员充分利用这一机会来提高他们的技能，拓宽他们的视野，推动他们的职业发展。如需了解更多信息并申请，请访问：https://usaf.dps.mil/teams/TMCA19297/seed/SitePages/SEED_Overview_Current.aspx
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
人工智能对制造业企业员工发展的非线性影响研究
摘要。人工智能不仅推动了制造业高质量发展，而且强化了就业替代效应。为探究人工智能对制造业员工工作绩效的非线性影响，以感知组织支持为调节变量，构建了人工智能对制造业员工工作绩效影响的概念模型。共调查311名员工，采用SPSS22.0进行统计分析。研究结果表明：1）人工智能对成长需要强度和工作绩效均存在“倒U型”非线性效应；2）成长需要强度在人工智能与工作绩效之间起部分中介作用；3）感知组织支持正向调节成长需要强度与工作绩效之间的正向关系。研究结论对于制造企业合理提升员工绩效具有现实指导意义。