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转变人工资本：利用人工智能革新现代工作场所的人力资源策略
摘要目的：本文讨论了有关当前创新的人力资源管理（HRM）策略的评估及其在改变现代工作场所面孔时使用AI的转型。理论框架：鉴于技术景观，人口趋势和当前市场力量的变化，组织必须重新考虑其对HRM的方法。通过这种观点，本文通过应用技术和新方法来探讨关键领域的创新HRM策略，例如人才获取，员工参与度和技能发展。它着眼于向以员工为中心的模型的转变，重点是更积极的工作场所文化，更大，更深的多样性和包容性以及培养持续学习。方法：在混合方法技术中使用了分层随机抽样，以收集100位受访者的数据，其中包括员工，经理，AI专家和人力资源专业人员，这些专业人员使用SPSS软件来研究HRM中AI的看法，优势和困难。结果和讨论：研究中发现的主要发现表明，AI大大提高了人才管理（49.5％），并使员工的经验提高了（29.7％）。但是，诸如AI算法（34.7％）的偏见和缺乏全面披露（29.7％）等挑战强调了既有道德和负责任的执行必要性。研究意义：该研究加强了在AI驱动决策中保证责任制，公平性和开放性的法律。为了减少算法偏见并促进可持续劳动力发展的多学科策略的要求是加强的关键词：工作场所改革，人力资源管理，创新战略，员工参与，组织发展，组织发展
IDC：驾驶加速值利用...
响应这些要求，服务组织开发了工具和资源，以确保其客户可以实现这些既定成果。IDC对60多个企业网络经理进行访谈，高度评价了合作伙伴的工具和资源，大多数人利用了面对面和数字产品的组合来加速采用新的网络技术。采用服务从一个定义的计划开始，该计划与网络团队合作与服务合作伙伴合作，以确保他们成功地攻入新的网络技术，并通过业务，技术和运营优先级在Lockstep中打开功能和功能。根据该计划，组织将利用其他有价值的资源，例如居民工程师（RES）以及其他人类和数字资源，以加速知识转移和学习。图3强调了客户喜欢从其服务合作伙伴中使用的最高收养服务资源。
利用技术改善客户体验
Sannidhi varun Nageshwar Gupta 4 , Niveda Sudeep 5 1 副教授，总统大学，班加罗尔 2,3,4,5 总统大学计算机科学与工程系，班加罗尔 摘要——“利用技术改善客户体验”是一个项目声明，关于一个新时代软件平台，该平台弥合客户和保险公司之间的差距，通过技术和效率拉近他们之间的距离。 管理员、公司和用户：概述 查看系统核心的三个模块：管理员、公司和用户，提供特定功能以提高参与度并优化整个范围内的运营。 管理模块：管理模块负责管理公司的注册，然后批准或拒绝请求并提供保险提供商的完整资料。 这允许无缝入职和充分监控。 公司模块支持保险 索引术语——客户体验、保险软件、管理
利用M \'diq Collectivity
1。A. Lahlouh，N。BenDriss，《综合GIS和地质层》以进行可持续海滩管理：M'DIQ的全面方法。 （2024）。 https://doi.org/10.5281/zenodo.13981281 2。 W.L. Woo，B。Gao，R.R.O。 al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。 int。 J. 自动AI马赫。 学习。 1，54–79（2020）。 https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。 Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。 PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761A. Lahlouh，N。BenDriss，《综合GIS和地质层》以进行可持续海滩管理：M'DIQ的全面方法。（2024）。https://doi.org/10.5281/zenodo.13981281 2。W.L.Woo，B。Gao，R.R.O。 al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。 int。 J. 自动AI马赫。 学习。 1，54–79（2020）。 https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。 Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。 PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761Woo，B。Gao，R.R.O。al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。int。J.自动AI马赫。学习。1，54–79（2020）。https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761PAAC（2023）。https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。int。J. Digit。Earth 16，4668–4686（2023）。https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761
利用AI驱动的轻推理论来增强手卫生的依从性：为未来的感染控制铺平道路
手卫生对于预防感染至关重要，但是在医疗保健，学校和社区中保持合规性仍然具有挑战性。尽管有强有力的证据，但由于认知障碍，人手不足，资源有限和抗菌素耐药性而导致失误。行为科学强调了时间限制和影响依从性的认知偏见，其合规率低至40％。Nudge理论通过使用视觉或听觉提示（如听觉提示）来鼓励手动卫生而不施加严格的法规，从而提供了有希望的解决方案。最近的创新将人工智能（AI）与轻推，通过实时反馈提高合规性。AI驱动的系统，例如智能分配器和可穿戴设备，在关键时刻使用视觉或听觉提示提供了提醒。例如，当医护人员进入患者的房间，促使手动卫生时，分配器可能会点亮或发出声音。研究表明，这些AI驱动的干预措施显着提高了依从性，在某些情况下，利率最高为30％。AI还可以分析不合规的模式，在高风险时期内部署个性化的轻推。将轻推理论与游戏化（例如基于团队的竞争和奖励）相结合，进一步加强了积极的习惯。但是，在印度等国家实施AI解决方案面临挑战，包括资源有限，对新技术的抵抗和文化障碍。尽管有障碍，但将AI驱动的轻推与行为策略相结合有可能改变手部卫生实践。这种方法促进了问责制，降低了感染率，并通过将遵守符合纳入日常工作，从而确保更安全的患者护理，为感染控制的可持续改善铺平了道路。
利用大数据分析和机器学习技术进行亚马逊产品评论的情感分析
情感研究对于理解消费者的投入和提高商品和服务的才能至关重要。本研究着眼于亚马逊产品评估的数据集以及如何使用ML方法进行情感分析。在本研究中使用了几种ML方法，例如梯度提升（GB），Logistic回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB）和递归神经网络（RNNM），用于分析亚马逊产品评论的情感。该方法首先通过删除标点符号，过滤停止单词和令牌来预处理数据集，然后使用诸如单词袋（bow）之类的技术提取功能提取。一旦数据分为训练和测试集，使用F1得分，回忆，准确性和精度评估模型。在测试的模型中，提高梯度的表现在所有指标中以一致的82％的速度优于其他人，这表明了其强大的分类能力。结果表明，尽管GB提供了最高的性能，但未来的工作可以探索高级模型和技术，以进一步增强各种产品类别的情感分类精度。
利用基金会和大型语言模型
该方法的优势和限制。说话者指出，人工智能（AI）一词包括解决一系列数学问题的一系列分析方法（例如机器学习，神经网络和计算机视觉）。近年来，由于生成AI模型所表现出的功能，AI引起了人们的关注。随着数据的可用性和计算能力的增加，生成AI基于以前的AI方法。虽然以前的AI研究努力预测顺序中的下一个变量；也就是说，在图像中的像素或句子中的单词，生成的AI通过引入数百万或数十亿个参数来添加上下文，以定义在模型达到答案之前可以进行多少处理。这些生成的AI模型可以以各种数据格式进行培训，包括文本，图像和原始数据，并能够通过修改提示并在培训数据集中添加新数据来连续学习。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。 因此，重新训练不能经常完成。也就是说，培训生成模型需要访问数据和昂贵的计算资源。因此，重新训练不能经常完成。
研讨会标题：保险中的人工智能
10:45 - 12:15•AI驱动的客户参与度：聊天机器人，虚拟助手和销售和服务的预测分析。 •AI中的道德和合规性：解决隐私问题和法规遵守情况。 12:15 - 12:30多项选择问题10:45 - 12:15•AI驱动的客户参与度：聊天机器人，虚拟助手和销售和服务的预测分析。•AI中的道德和合规性：解决隐私问题和法规遵守情况。12:15 - 12:30多项选择问题12:15 - 12:30多项选择问题
国家赞助的俄罗斯媒体利用粉末素软件用于外国恶性影响活动
“思想”选项卡包含可以代表灵魂或一群灵魂完成的自动场景或动作。这使角色可以通过视频或链接对他人的帖子进行喜欢，分享，重新发布和评论。“思想”选项卡还允许维护，为身份创建新的注册，并登录已经存在的配置文件。“思想”选项卡的框架及其创建的场景可以在代码中看到；这些文件是单独编写的，父母文件调用较小文件以实现该功能。图3是一个触发场景功能的聚合文件。特定的兴趣，它调用了MongoDB的想法，并呼吁提供GUI的文件，从而使其功能更加用户友好（图4）。值得注意的是，相同的代码包含对其他社交媒体平台的参考，包括Facebook和Instagram，表明将项目扩展到X之外，如图5所示。
利用人工智能来获取人才和...
本研究研究了人工智能（AI）对人才获取和人力资源保留（HR）的变革性影响。这项研究使用了来自各个行业的173个小时专业人士和员工的样本，研究了AI驱动的解决方案如何优化招聘程序并改善长期参与策略。该研究研究了预测分析，聊天机器人和机器学习算法对增强候选人筛查，最大程度地减少雇员时间以及培养量身定制的招聘经验的影响。此外，它评估了人工智能在预测员工离职风险和促进主动保留策略中的功效。高级统计技术，例如因子分析和Mann-Whitney U检验，用于评估假设并揭示可行的见解。结果表明，由于AI而引起的人力资源运营效率，申请人满意度和劳动力稳定性的实质性增强。这项研究突出了AI改变人力资源实践的能力，同时面对诸如偏见和使用道德考虑之类的问题。该研究为寻求利用AI发展竞争性，面向未来的人力资源系统的公司提供了可行的建议。