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机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
电子邮件id -sunny.prakash@glbitm.ac.in摘要：这是关于如何使用机器学习算法来实现最佳人力资源管理实践，特别是那些处理人类绩效，识别员工绩效，磨损分析和劳动力计划的范围较高森林和逐步促进algorions的活动的识别的任务的人类资源，以评估人类资源在人类资源中的实验，以分析人类资源的实验。进行。报告的数据显示，使用MAE和RMSE性能指标，具有空位率预测的梯度增强算法的准确性最高，这表明结果最佳。因此，在损耗分析中，与随机森林相对于随机森林的准确性，精度，回忆和F1得分的较高度量。在劳动力计划中，梯度提升仅显示的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根百分比误差（RMSPE）值与两种应用的方法相比，这表明预测方法的出色性能。上述结果肯定表明机器学习算法在人力资源管理任务中可能非常成功，并且数据驱动的决策可以提高性能，同时也可以通过大量交易来增强其性能。关键字：机器学习，人力资源管理，员工绩效预测，流失分析，劳动力计划。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。
机器学习在优化HRM ...
Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。 组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。 此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。 但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。 必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。 必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。 关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。
同时对LC/HRM的痕量化合物的定性和半定量分析，CAD
LC/HR（高分辨率）MS和MS/MS可有效地分析未知组件的结构分析。CAD（电晕气溶胶检测器）具有非化学结构依赖性敏感性，对未知组件的半定量分析有效。结合了我们的色谱分离技术，同时定性和半定量分析变得可能成为可能。
是什么阻止组织发挥E-HRM潜力？
使用电子人力资源管理（E-HRM）提供了使人力资源管理（HRM）功能能够扮演战略合作伙伴在组织中的作用的前景。尽管使用E-HRM的广泛扩展，但尚无清楚地了解组织为什么没有发挥E-HRM潜力。我们通过研究E-HRM的采用因素及其对信息技术（IT）的影响（IT）的影响来解决这个问题，以依次以依次的方式自动化，为HRM函数自动化和转换HRM功能。特别是，我们研究了HRM专业人员在E-HRM使用方面的经验，包括挑战，成功和结果。我们确定了启用并约束E-HRM使用的每个阶段的E-HRM采用因子。侧重于抑制因素，我们的发现表明，在自动化阶段已经阻碍的E-HRM潜力减少E-HRM的潜力，以随后提供信息并改变E-HRM功能。
在能源领域通过绿色HRM培养三种类型的绿色行为：环境管理支持的有条件作用
抽象目的 - 借鉴社会交流理论（集合）和自决理论（SDT），本研究旨在研究绿色人力资源管理（GHRM）对三种类型的员工绿色行为（EGB）的影响 - 在存在环境管理支持（EMS）的情况下，绿色的，创新的，创新的和额外的角色 - 绿色，创新和额外的角色。设计/方法论/方法 - 根据来自波兰能源部门（欧洲的“煤炭心地”）在能源领域运营的公司的419名受访者的数据验证了研究模型。PLS-SEM用于统计分析。发现 - 这项研究表明，GHRM对三种类型的EGB产生了积极影响。ems积极地调节GHRM与绿色的角色外行为和创新的工作行为的关系；但是，EMS在GHRM和绿色的角色内行为之间的关系中不起作用。独创性/价值 - 这项研究是其中一项，通过探索EMS在GHRM实践与角色内，角色外和创新行为的综合关系中的有条件作用来丰富文献，并提供了较罕见的能源部门的证据，这在较罕见的能源部门中起着至关重要的作用，在朝着可持续发展的国家转变中起着至关重要的作用。关键词可持续发展，环境可持续性，角色外绿色行为，角色内行为，创新行为纸类型研究论文
人力资源管理数字化转型及其对
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人工智能与人力资源管理的跨学科评论
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。不同学科的学者为人力资源管理中的人工智能领域做出了贡献，但相互影响不够，导致知识体系支离破碎。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营以及其他。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。技术学科的研究往往侧重于人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，而其他学科的研究则往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供了建议，提出了人工智能的统一定义，并为研究和实践提供了启示。
人工智能与人力资源管理的跨学科回顾
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。来自不同学科的学者为人力资源管理的人工智能领域做出了贡献，但相互交流不足，导致知识体系碎片化。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营等。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。虽然技术学科的研究倾向于关注人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，但其他学科的研究往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供建议，提出人工智能的统一定义，并为研究和实践提供启示。