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World File Search System机械化
生成人工智能和...
自动化并非新鲜事物。事实上，自工业革命以来，经济史的大部分进程都是由技术创新推动的自动化浪潮所塑造的。然而，生成人工智能 (GenAI) 的最新发展却独树一帜。与过去机械化取代体力劳动不同，GenAI 将对高技能专业工作产生最大影响——这些工作定义了 21 世纪的知识经济，长期以来被认为是避开机器人化的避风港。因此，即将到来的变革可能既陌生又深刻。本报告是 Burning Glass Institute 和 SHRM 合作的成果，其目标是使 CHRO 和其他企业领导者能够预测这些影响并制定适应新现实的劳动力战略。
学位和证书课程 - 库斯塔学院
农业植物科学 A.S.-T. 旨在帮助学生转入 CSU 校园的植物科学、园艺或相关专业的学士学位课程。植物科学学士学位为学生成为植物科学家、农业教师、生物技术专家、农学家或作物科学家、草坪管理员、农场经理、杂草科学家、昆虫学家、苗圃和花园专家、研究员或景观经理做好准备。农业机械课程为学生提供进入机械化农业领域的技能和知识。一般农业背景为学生提供入门级就业机会和技能，以及转入学院或大学并继续在各种农业领域学习的能力。
将人工智能与云计算相结合：......
人工智能通过实现更智能的数据管理、机械化任务和进一步提高安全性，彻底改善了云计算系统。在云环境中，人工智能可以改进资源分配，根据需求扩大或缩小规模，降低运营成本并提高性能。由计算机智能驱动的测试可以对存储在云中的数据提供更多洞察，从而实现更快的指导和与客户的个性化会面。此外，计算机智能通过逐步识别和应对威胁、识别无关示例和监控数据保护来提高云安全性。人工智能和云计算共同为组织和客户创建强大、自适应和高效的响应。
中国铁路生活，1912-1937 - 澳大利亚国立大学开放研究
通过探究铁路工人的生活，这篇论文打开了一扇窗户，让我们看到中国现代工业及其工人阶级发展的复杂问题。这项研究的重点是那些管理中国国家铁路的人。在一个机械化规律的世界里，一个庞大的官僚组织要求并执行新的工作实践和纪律，而前农民和工匠成为铁路工人的感觉如何？一个人如何成为火车司机、车间工匠或站务员？中国铁路工人的经历与其他地方的同行有何不同？铁路工人的经历告诉我们有关早期中国工人阶级的什么信息？他们是新阶级的一部分吗？还是过去的延续、村庄和亲属的纽带使铁路工人支离破碎？
名望策略：Agrifood and Wine
澳大利亚政府和全国农民联合会的目标是增强国家农业部门的价值，为包括地区和农村社区在内的国家提供重大的经济增长。上个世纪的绿色革命通过新的农作物品种，合成肥料和农业化学，机械化和灌溉系统的扩展，采用精确技术的采用以及应用可变监测，从而提高了农业生产力。但是，迫切需要解决在农业综合企业各个领域所经历的生产力问题。尤其是加速技术采用并克服劳动力短缺的机会，这些劳动力短缺正在放缓部门的增长，同时还找到了增加和捕获价值的新方法，包括通过中小企业企业。
人类增强：工业革命 5.0 迈向智人
已确定的四次工业革命 (IR)，即 IR 1.0 到 IR 4.0，分别在蒸汽机（机械化）、电力（大规模生产）、计算机（数字化）和物联网 (IoT)/信息物理系统 (CPS) 发明之后 [1]。关于 IR 5.0 的到来存在争议，但人机共舞是研究人员的共识，这是在世界经济论坛 (2019) 期间提出的。跳舞是外行人的术语，需要用科学的方法重新解决。因此，我们尝试在文献综述的基础上探索跳舞的人机关系，以概念化我们的论文。我们将论文分为文献综述第 2 部分、概念框架第 3 部分、工业革命 5.0 期间人类增强的应用第 4 部分，最后是第 5 部分结论。
前波利哥泉训练区的 3R 安全指南
前波利哥泉训练区，又称波利哥机动区，在 20 世纪 40 年代初至 1947 年间被美国陆军、美国海军和美国海军陆战队用于二战期间的各种训练活动。活动包括自动武器射击、实验性火箭测试、机械化火炮射击和轰炸目标练习。通过历史研究和现场考察，与前波利哥泉训练区相关的区域被称为炮兵弹着区，已被确定为具有潜在的爆炸危险。已知或怀疑在弹着区使用的弹药包括通用炸弹、练习炸弹、中口径弹药、中口径练习弹药、火箭、练习火箭、烟火和小型武器弹药。
如何引用本文：Poisat，P。，Cullen，M。和Calitz，A.P。（2024）。人力资源经理对AI对南非的影响的看法
人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力（Copeland，1993）。AI的发展受益于三个相互关联的趋势：大型（非结构化）数据的可用性，计算能力的爆炸以及风险投资的增加，以资助创新的技术项目（Ernst等，2018）。人工智能正在替换心理任务，而不是物理任务，这是先前机械化浪潮的目标。人工智能应用程序还嵌入了可以从人的控制或影响的软件机器人中进行的（Czarnecki＆Auth，2024）。人工智能也可以在工作环境中运行，而无需与先进的机械和电气工程结合使用任何重新编程（Kergrace，2019年）。