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特朗普拒绝了拜登的AI行政命令，并进行了AI基础设施：雇主的关键要点
在特朗普总统新政府的最初几天，白宫对AI政策进行了彻底的转变：周一撤销了拜登总统在人工智能上的行政命令，并在周二宣布了由私营部门主导的AI基础设施投资。这一举动表明，与先前的政府的监管方法急剧不同，取代了AI监督，重点是经济增长和国家竞争力。雇主和人工智能行业领导者现在必须处理不断发展的景观，在该景观中，AI监管被放松，对AI开发的投资正在飙升。雇主的关键要点是什么？[ed。注意：发表洞察力后不久，特朗普在AI上发布了自己的行政命令 - 请参阅下文以获取快速描述。]
Ruby Ward
职位标题：Ruby Ward（女性急性病房）的本地就业医生（LED）全职/兼职：全职等级和薪水：相当于FY3/CT1；与2016年TCS Nodal Point 3£49,909.00基础相一致的工资基地：Aylesbury秘书支持的Ruby Ward，Whiteleaf Center，Aylesbury秘书支持：团队管理员条款和条件：该职位由当地协议修改的国家医疗和牙科服务条款和服务条款和条件管辖。合同：固定期限至2025年8月4日，邮政介绍了一份全职LED职位，目前在Ruby Ward（17张床的急性女性住院病房）持续了三个月。后持有人将与病房顾问精神科医生，全职专科医生和多学科住院小组一起工作。Ruby Ward以及Sapphire Ward（20居急性男性住院病房）是Buckinghamshire工作年龄成人精神病的急性入学病房。此外，他们不时为老年患者接受录取，要么是因为他们对工作年龄服务的成年人开放，要么是因为他们对这些病房进行了更适当的管理。Ruby Ward拥有一支完整的多学科团队。病房附有安全地点。还有一个20张床的康复病房（蛋白石病房）。人员配备包括：
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
工作申请人试图将AI工作场所筛查员诉讼扩展到全国性的诉讼中：雇主和AI开发人员是否担心？
lawsuit against an AI-based vendor is now looking to ratchet up the pressure and expand his claim into a national class action.他的最初论点：Workday的AI筛查工具不公平地导致他因种族，年龄和残疾地位而被拒绝了数百个工作。His new argument?自2020年9月以来，有40岁以上的数百万申请人也被Workday的AI系统拒绝了，应该能够加入其联邦要求。What do employers and AI developers need
生成人造时代的可持续就业能力...
系统旨在基于数据生成新输出的系统对系统进行了培训（Gozalo-Brizuela＆Garrido-Merchan，2023年）。自2022年下半年发布研究预览以来，Chatgpt吸引了许多人（他们没有故意生活在岩石下）的注意力，其能力能够写出几乎所有内容的信息，从烤蛋糕到埋葬尸体。根据Openai的说法，美国大约80％的劳动力可能至少有10％的工作任务受到引入诸如ChatGpt之类的生成AI系统的影响。更重要的是，随着生成AI的实施，在美国所有工作任务中约有15％可以在相同质量的水平上更快地完成（Eloundou等，2023）。正如美国进行的研究很容易被概括为世界其他地区（是的，这是讽刺），因此生成AI的兴起对全球工作实践和政策提出了令人着迷的挑战（Dwivedi等，2023； Hacker等，2023）。研究已经开始揭示生成AI系统对生产率的利益影响（Brynjolfsson等，2023； Noy＆Zhang，2023），但这种变化对就业能力的影响尚待观察。因此，作为其未来就业能力的一个人，可能会受到Chatgpt和其他生成AI系统的实施影响，我觉得这与任何人一样，对生成AI对可持续就业能力的含义的影响也是如此。在开始之前，我应该提到我绝不是可持续就业能力的专家。因此，为了确保我们都在同一页面上，我介绍了以下Chatgpt生成的可持续性定义（图1），这是“员工在职业生涯中保持生产力和可就业的能力。”我知道，这种定义可能不是最全面的（尽管如此，但现有的定义都不是），但是出于这种gom的目的，它会做到。
专业知识就业研究产出
预测电动汽车充电的灵活性：基于树和集群的方法Genov，E.，Cauwer，C。D.，Kriekinge，G。V.，Coosemans，T。＆Messagie，M。，2024年1月1日，IN：Applied Energy。353，10 p。，121969。半公开充电基础架构的启用车辆到网格的自动频率恢复储备服务的增量盈利能力：Belgium Goncearuc，A。，Sapountzoglou，N.14、12、13 p。，339。动态积极活跃的生态驾驶控制框架，用于节能自主电动移动性Hesami，S.，Vafaeipour，M.，de Cauwer，C.，Rombaut，E.16、18、19 p。，6495。在布鲁塞尔范·丹·伯格（Van den Bergh，O。evs36，12 p。一个充电站不是另一个充电站：公共充电站Weekx，S.，de Cauwer，C。＆Vanhaverbeke，L。，2023年6月14日，第36届国际电动汽车研讨会和展览会（EVS36）。evs36，10 p。找到共享自动驾驶电动汽车的充电基础设施以及车辆到网格策略：从能量和移动性的角度来看，系统的审查和研究议程van den Bergh，O.14、3、16 p。，56。14、2，p。 1-14 14 p。，37。14、2，p。 1-13 13 p。，55。电动汽车充电会话发电机基于群集驾驶员行为Van Kriekinge，G.，de Cauwer，C.，Sapountzoglou，N.，Coosemans，T。＆Messagie，M.，2023年2月2日，在：世界电动汽车杂志上。自动驾驶电动汽车的能量最佳速度控制在信号交叉点，S.盈利能力评估启用车辆到网格的频率遏制储备服务到电动汽车收费业务生态系统Goncearuc的核心参与者的商业模型，14，1，p。 1-17 17 p。，18。在有信号交叉点和先前的车辆Hesami，S。，Vafaeipour，M.，De Cauwer，C.，Rombaut，E.，E.，Vanhaverbeke，L。＆Coosemans，L。＆Coosemans，T.，2023，2023，2023，2023，2023 IEE EEE Power and Prepul and Persul and Persul and Presuls Conferition，Vppcccccccccccement中，主动驾驶自动驾驶控制。电气和电子工程师Inc. 1-6 6 p。 VPPC60535.2023.10403167。（2023 IEEE车辆功率和推进会议，VPPC 2023-会议录）。自适应老化模型，用于在Microgrids Coosemans，T.，Parys，W。，De Cauwer，C。，Berecibar，M。和Messagie，M。，M.，2023年，2023年，未来能源：挑战，机会和可持续性。王，X。（ed。）。Springer Cham，p。 141-151 11 p。 （绿色能源和技术）。 de Clerck，Q.，Nuyttens，J. evs35Springer Cham，p。 141-151 11 p。 （绿色能源和技术）。de Clerck，Q.，Nuyttens，J.evs35智能收费接受和愿意在比利时付款的驱动因素和障碍是什么？A.，Sapountzoglou，N.，de Cauwer，C.，Coosemans，T。＆Vanhaverbeke，L.，2022年6月15日，第35届国际电动汽车研讨会和申请会论文集（EVS35）。evs35，p。 1-12盈利能力评估车辆到网格的引入 - 启用频率遏制储备服务到电动汽车充电点运算符的业务模型中。Goncearuc，A.，Sapountzoglou，N.，de Cauwer，C.，Coosemans，T.，Messagie，M。＆Crispeels，T.，T.，2022年6月14日，（未公开）第35届国际电动汽车研讨会和展览会（EVS35）。
员工更多地遵守人类的不道德指示，而不是AI主管：补充机器学习的实验证据
摘要人工智能（AI）在组织中的作用从从执行常规任务到监督人类雇员的根本上改变了。虽然先前的研究重点是对此类AI主管的规范看法，但员工对他们的行为反应仍未得到探索。我们从关于AI厌恶和赞赏的理论中汲取了理论，以应对该领域内的歧义，并调查员工是否以及为什么遵守人类或AI主管的不道德指示。此外，我们确定了影响这种关系的员工特征。为了告知这一辩论，我们进行了四个实验（总n = 1701），并使用了两种最先进的机器学习算法（因果林和变形金刚）。我们始终发现，与人类监督相比，员工对AI的不道德指示更少。此外，个人特征（例如遵守没有异议或年龄的趋势）构成了重要的边界条件。此外，研究1还确定了主管的感知思维是一种解释机制。，我们通过在两项预注册的研究中通过实验操作来对该介体进行进一步的见解，通过操纵两个AI（研究2）和两个人类主管之间的思维（研究3）。在（预注册）研究4中，我们在激励实验环境中复制了AI主管对AI主管的不道德指示的阻力。我们的研究对人类行为的“黑匣子”对AI主管，尤其是在道德领域中的“黑匣子”产生了见解，并展示了组织研究人员如何使用机器学习方法作为强大的工具来补充实验研究，以创造出更加细粒度的见解。
专业倦怠对公司员工满意度的影响
倦怠是一种普遍存在的状况，会影响各个部门的员工，这不仅对个人，而且对组织也带来了不利的结果。由Maslach等人定义。（1996），倦怠包括三个主要维度：情绪疲惫，人格化和个人成就感减少。这些维度有助于员工心理和身体健康的恶化，通常导致工作满意度，组织承诺和整体工作绩效下降。随着工作场所的需求不断增加，员工满意度在组织研究中的重要性的重要性，了解倦怠与工作满意度之间的联系对于创造可持续和健康的工作环境至关重要。