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公共场所清洁机器人：基于利益相关者访谈的基准测试的调查和提案
自动化已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并改变了各个行业和部门。这是一个显着进步的这样一个行业是自动清洁行业。尽管已经针对私人自主室内清洁机器人的开发[19,28,20]进行了大量研究，但探索公共空间的自主清洁机器人尚未进行相同的分析。自动化的公共清洁机器人有可能应对社会挑战，例如保持清洁度并为公共清洁行业的劳动力短缺提供有希望的解决方案。我们通过利益相关者访谈研究了公共部门的要求，并分析了清洁机器人的技术要求。基于两者，并进一步受到机器人竞赛的积极影响，我们提出了一种基准测试场景，以促进开发公共空间的清洁机器人。本文的贡献如下：
探索波兰可再生能源社区发展的途径：全面访谈所得见解
• 文献综述 • 半结构化深度访谈： − 16 次与当前或潜在的产消者 − 14 次与专家 • 布朗芬布伦纳的社会生态模型 • PESTEL 分析 • MAXQDA 软件中的主题分析
选择NC访谈M.FrançoisLaforest，董事长兼首席执行官Engie New Caledonia
我们的精力和旅行并减少我们的电力消耗。新喀里多尼亚已经理解了这一点，并于2016年推出了新的喀里多尼亚能源过渡计划。能源部门已成为一个非常动态的部门，尤其是可再生能源生产项目的加速。从2023年开始，应100％续签公共电力分配。未来的机会是多种多样的：我们必须并且可以逐渐脱氧我们的镍行业；由能源组合产生的“绿色”镍从环境角度将其受益于该领土的份额，也将成为最终客户之间差异化的来源。其他机会存在：在不久的将来将从电动到氢的流动性领域；而且，在能源效率方面，尤其是在第三级部门。由可再生能源产生的绿色氢，将为新喀里多尼亚提供巨大的机会，新喀里多尼亚也有天然的氢。
未来应急管理研究：征求利益相关者的意见——访谈、焦点小组和圆桌会议的总结报告
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
选择NC访谈M.FrançoisLaforest，董事长兼首席执行官Engie New Caledonia
Engie一直在新喀里多尼亚领先，因为创新是我们价值观的核心。第一个法国风电场是在新喀里多尼亚建立的，由AlizésEnergieEngie于1997年安装了Negandi风力涡轮机。在2015年，EEC Engie提供了第一个用于家庭自我消费的光伏优惠，并安装了2018年个人自我消费的第一个集体光伏单元。绿色移动性和汽车共享也是EEC Engie的优先事项，其中包括电动，混合动力和氢车，这是新喀里多尼亚的首次。从明年开始，由于其光伏生产，其能源存储系统和网格管理系统，Lifou肯定会成为太平洋第一个100％的绿岛。
组织如何设计有目的的人机交互：从现有用例和访谈中得出的实用观点
企业发现自己正处于人工智能 (AI) 及其商业潜力的真正竞争中。作为一种通用技术，学者和从业专家预测，人工智能应用将颠覆行业和组织机构 [1]。尽管几十年来人工智能一直是争论不休的话题，但其最近的突破得益于易于获取的计算资源、数据的丰富性和可访问性以及机器学习模型的进步 [2]。因此，人工智能技术不仅渗透到产品和服务组合中，而且还推动了商业模式创新。虽然采用数字技术的可用性和用户行为已经引发了引人注目的研究，但人工智能前沿提出了更根本的问题。首先，机器学习（作为目前最主要的人工智能技术方法）依赖数据来训练和
AI 替身告诉你发生了什么：首次使用 AI 操作的儿童进行模拟面试，以培训调查采访员
先前的研究表明，使用虚拟形象结合反馈和建模进行模拟儿童性虐待 (CSA) 面试训练可以提高面试质量。然而，为了使这种方法具有可扩展性，面试官问题的分类需要自动化。我们测试了一个自动问题分类系统来处理这些虚拟形象面试，同时还提供自动干预（反馈和建模）以提高面试质量。42 名专业人员在线进行了两次模拟 CSA 面试，并在第一次面试后随机获得不干预、反馈或建模。反馈包括所指控案件的结果和对面试官问题质量的评论。建模包括学习要点和说明好坏提问方法的视频。在主要类别（推荐与不推荐）中，人工操作员和自动分类在问题编码方面的总一致百分比为 72%，在考虑 11 个子类别时为 52%。干预组从第一次面试到第二次面试有所改善，而无干预组的情况并非如此（干预 x 时间：p = 0.007，η p
数据来自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。包括十九个案例研究，重点介绍报告单位、其预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包括数据收集工具和方法讨论。（EM）
数据收集自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究，重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
未来十年求职面试将如何转变？使用人工智能和虚拟现实模拟的招聘人员可能会根据应聘者的行为、个人经历和
未来十年求职面试将如何转变 招聘人员可以使用人工智能和虚拟现实模拟根据应聘者的行为、性格特征和生理反应进行招聘，无需简历 作者：Hilke Schellmann 2020 年 1 月 7 日 大多数求职者和招聘经理都会同意：面试并不是找到最佳职位候选人的理想方式。求职者有时会夸大自己的优势；而经理则依靠主观信息来做出决定。而且，随着技术的快速变化迫使公司不断适应新的工作方式，这个问题正在变得越来越严重。曾经不可或缺的硬技能或经验可能越来越不能预测应聘者在工作中取得成功的机会。 “如果我们接受这样的事实：工作岗位将被颠覆和取代，2030 年或 2040 年 80% 的工作岗位如今已不复存在，专业知识和知识的价值也将贬值，那么你就必须押注于好奇心、学习能力、人际交往能力和积极性等方面，”万宝盛华集团首席人才科学家、伦敦大学学院和哥伦比亚大学商业心理学教授托马斯·查莫罗-普雷穆齐克 (Tomas Chamorro-Premuzic) 表示。在不久的将来，雇主可能会减少对简历和面试的依赖，而更多地依靠应聘者的行为、认知能力、性格特征和生理反应来决定某人是否合适。目前已有技术可供雇主分析应聘者的在线历史、生物特征数据和对模拟工作挑战的实时反应。这些技术引发了人们对道德和公平性的担忧，专家预测它们将引发法律挑战。 11 月，非营利性电子隐私信息中心向联邦贸易委员会提起诉讼，敦促该机构调查开发人工智能招聘工具的公司 HireVue，因为担心其技术不透明且缺乏问责制。HireVue 拒绝对该诉讼发表评论，并在一份声明中表示，其技术“比传统筛选流程的偏见更少”。伊利诺伊州的一项法规将于本月生效，要求公司在使用基于人工智能的视频面试工具时通知求职者。国会正在审议一项立法，要求公司检查其算法是否存在偏见。在这里，我们来看看未来几年可能重塑求职面试的技术。性格分析——在人工智能的帮助下随着软技能变得越来越重要，越来越多的雇主将使用人工智能来创建性格档案，这些档案来自求职者的社交媒体资料、LinkedIn 帐户和其他在线发布的文本，以及他们在虚拟现实模拟和视频提交中使用的词语。