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TRADOC-高级雇用率计划-...
ATBO-C (1aa4) 备忘录，请参阅分发主题：TRADOC 高级在职雇用费率计划，适用于优秀资格或特殊需要任命 1. 参考文献：a. 标题 5 CFR，531.212，优秀资格和特殊需要薪酬制定权。b. DoDI 1400.25，第 531 卷（国防部文职人员管理系统：按一般计划支付工资），2009 年 5 月 18 日行政重新发布（附件）。c. HQ TRADOC，ATBO-C（25-50a），备忘录（文职人力资源 (CHR) 当局授权），2022 年 5 月 25 日。2. TRADOC 各项任务的成功完成取决于有能力的文职劳动力。高级在职雇用 (AIH) 费率等工具可用于协助招募最优秀的人才。 AIH 用于根据候选人的优秀资格或组织对候选人服务的特殊需要，将新任命雇员的基本工资率设定为高于一般计划 (GS) 等级最低工资率。3. 批准最高 04 级的高级入职工资率的权限已授予 TRADOC DCG/CoS、TRADOC EDCG、MSO 下属组织指挥官、CoE 指挥官、直接向 TRADOC 总部、指挥官、牧师中心和学校以及 TRADOC 总参谋部副参谋长和特别参谋部办公室主任汇报的特别活动指挥官/主任。权力可进一步以书面形式授予不低于指挥官副手或副总司令的人员，如参考文献 c 所述。04 级以上高级入职工资率的批准权限授予 TRADOC EDCG，并必须通过 HQ TRADOC、G-1/4、CHRD 进行审查。 4. 此项自由裁量权适用于员工首次被任命为联邦政府竞争性或例外服务中的任何永久或临时 GS 职位，或在服务中断 90 天后重新被任命为 GS 职位。从非拨款基金职位调至 GS 职位，服务中断 3 天或更短且机构没有变更的员工，没有资格根据预聘权力设定工资。a. 批准官员在确定是否使用预聘权力和设定更高的基本工资率时，必须首先考虑招聘奖励的可能性。
与绩效和采用率相关的AI的员工信任
员工在这些不同的信任配置下表现出不同的行为：有些通过详细介绍其数字足迹，而另一些人则从事操纵，限制或撤回它们。这些行为触发了“恶性循环”，其中有偏见和不平衡的数据输入降低了AI的性能，进一步侵蚀了信任并拖延了采用。
了解南非中型企业人工智能采用率低的原因
有传闻表明，南非中小企业（SME）虽然可以使用人工智能（AI）工具作为其企业资源规划软件的一部分，但并没有采用这些工具。这被视为一个问题，因为中小企业部门是经济增长的基础，而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此，本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司，并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明，尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例，但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权，而将其交给基于机器的算法，以及认为 IT 成熟度不足，无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于，它们提供了对人工智能采用障碍的理解，并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
衡量机构在在线学习环境中采用人工智能应用的情况：将创新扩散理论与技术采用率相结合
1 费萨尔国王大学计算机科学与信息技术学院计算机网络系，Al-Ahsa 31982，沙特阿拉伯 2 应用科学私立大学信息技术学院，安曼 11931，约旦 3 苏丹依德里斯教育大学艺术、计算机与创意产业学院，Tanjong Malim 35900，马来西亚 4 索尔福德大学科学、工程与环境学院，曼彻斯特 M50 2EQ，英国 5 诺拉公主大学计算机与信息科学学院信息系统系，PO Box 84428，利雅得 11671，沙特阿拉伯 6 阿治曼大学工商管理学院管理系，阿治曼 346，阿拉伯联合酋长国 7 费萨尔国王大学商学院，Al-Ahsa 31982，沙特阿拉伯 8 费萨尔国王大学教育学院，Al-Ahsa 31982，沙特阿拉伯 9 布赖米大学学院英语语言与语言学系，布赖米 512，阿曼 * 通讯地址：malmaiah@kfu.edu.sa
在获得和需求东方的性别差异...
与男性相比，妇女在采用农业创新方面滞后，这主要是由于性别不平等，获得互补投入，资本和知识 /信息。感染和治疗方法（ITM）是控制东海岸热的安全且有效的方法。但是，由于肯尼亚在肯尼亚的商业化差异以来，因此尚未评估男女奶牛饲养者对这种疫苗的需求。使用448名受访者的样本，我们使用了平均治疗效果框架来估计在意识限制下的ITM采用率以及小农男性（MHHS）和女性头脑（FHHS）家庭中采用的决定因素。我们发现MHHS（57％）和FHHS（46％）之间的ITM意识有所不同。但是，实际采用率和潜在采用率的性别采用差距是相当大的，实际采用率为41％，MHHS的潜在采用率为62％，而FHHS的实际采用率为19％，潜在采用率为3％。FHHS的较小采用差距表明，只有在FHHS之间提高意识不会减少不平等现象。在这两个家庭顾问中采用ITM的采用主要取决于教育，推广干预，获得财务服务和社会资本。除此之外，FHHS中的ITM采用对年龄，土地大小和团体成员的积极影响。要实现超出当前潜力的收养并在扩大阶段减少不平等，针对资源贫乏的妇女牛饲养者的性别干预措施除了确保妇女能够获得延期和财务服务外，还具有有效的作用。
人工智能与自动化：研究议程
样本包括 2000-2010 年和 2010-2020 年这二十年间观测到的 722 个关键区域。在每个图中，观测值是关键区域 x 十年对。AI 采用率和 AI 暴露率分别在方程 (12) 和 (14) 中定义。预测 AI 采用率是图 b) 中第一阶段回归中 AI 采用率的拟合值。
研究论文使用随机探索性搜索中心 Harris Hawks 优化器对混合能源系统进行优化定型，并提高利用率
由于传统能源资源的枯竭、温室气体排放、气候变化等，基于可再生能源 (RER) 的发电正成为当前和未来电力行业的主要来源。主要的 RER，包括太阳能、风能和小型水电，可在智能电网环境中提供可靠且可持续的解决方案。基于太阳能和风能的发电更为普遍，但性质各异，甚至无法非常有效地预测。因此，有必要整合两个或更多 RER 并开发混合能源系统 (HES)。HES 提供经济高效且可靠的电源，同时减少和/或几乎可以忽略不计的温室气体排放。出于经济和电力可靠性方面的考虑，组件的最佳尺寸对于开发最佳 HES 是必不可少的。近年来，元启发式进化算法已被广泛用于 HES 的最佳尺寸。哈里斯霍克优化器 (HHO) 是一种最近设计的元启发式搜索方法，能够发现全局最小值和最大值。然而，由于其开发能力较弱，基本 HHO 算法的局部搜索相当慢，收敛速度也较慢。因此，为了加速 HHO 的开发阶段，本研究开发了一种新方法，即以随机探索性搜索为中心的哈里斯霍克优化器 (hHHO-ES)，用于优化 HES 的大小。针对各种众所周知的基准函数（包括单峰、多峰和固定维度），验证了建议的方法并将其与现有的优化方法进行了比较。随后，该方法被用于开发 HES，它将能够为电网供应稀缺的偏远地区提供电力。在一系列约束（例如系统组件的界限和可靠性）下，使用净现值 (NPC) 作为主要函数来制定目标函数。将获得的结果与和声搜索（HS）和粒子群优化（PSO）的结果进行了比较，发现其效果更佳。