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![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用 NLP 和机器学习，基于综合候选人资料增强算法职位匹配
摘要 — 我们建议通过自动分析候选人的社交媒体形象，并将其与简历和其他信息结合使用，以提供就业能力得分和情商指标，从而辅助招聘流程。算法招聘通常支持招聘公司，并不考虑候选人的社交媒体形象。我们在本文中提出的工作也可以供求职者使用，并利用候选人的综合资料来评估他们的成功机会。我们的方法使用 API 和网络爬虫进行社交媒体分析，评估软技能，根据关键词、技能组合和教育要求筛选候选人，并使用机器学习和自然语言处理技术提供匹配建议。最终的应用程序为公司和求职者提供了更快、更准确、更高效且相对无偏见的招聘流程。索引词 — 机器学习、分类、招聘、社交媒体、自然语言处理
使用NLP增强供应链管理系统
本文探讨了自然语言处理（NLP）在增强供应链管理（SCM）软件中的变革潜力。随着数字时代的大量非结构化数据，尤其是客户反馈，对先进的分析工具有迫切的需求。nlp是人工智能的一个子集，提供了情感分析，主题建模和文本分类等技术来解释此数据。通过整合这些技术，企业可以对其供应链运营获得无与伦比的见解，从而提高运营效率，利益相关者满意度和积极的问题管理。文章回顾了各个行业的研究，从食品交付到铁路，强调了NLP在各种情况下的多功能性和功效。这些发现突出了NLP作为SCM游戏改变者的角色，承诺将更具数据驱动，高效且以客户为中心的供应链环境。关键字：自然语言处理；供应链管理;情感分析；主题
MatSci-NLP：使用文本到模式建模评估材料科学语言任务中的科学语言模型
我们提出了 MatSci-NLP，一种自然语言基准，用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上对不同科学文本语料库进行预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以鼓励在 MatSci-NLP 任务中进行泛化。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的 BERT。 Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种统一的文本到模式的 MatSci-NLP 多任务学习方法，并将其性能与传统的微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
基于 NLP 的私有 5G 网络意图网络管理
摘要 意图驱动网络有望通过允许运营商使用声明性而非命令性接口来简化网络操作。然而，这项技术在 5G 及更高版本网络中的应用仍处于起步阶段，所需的架构、平台、接口和算法仍在讨论中。在本文中，我们介绍了一种由自然语言处理 (NLP) 接口驱动的新型意图驱动平台的设计和实现，该平台适用于私有 5G 网络。我们展示了我们的平台如何在三个相关的私有网络用例中简化网络操作，包括：i) 基于意图的切片配置用例、ii) 基于意图的定位用例和 iii) 基于意图的服务部署用例。最后，所有用例都根据意图配置时间进行了基准测试。
Jamie Yang DDW23：集成人工智能的 NLP 仪表板...
Eric Esrailian 2 , Folasade P. 5 月 2、5、6 日 1 加州大学洛杉矶分校内科系，美国加利福尼亚州洛杉矶 2 Vatche 和 Tamar Manoukian 消化系统疾病科；加州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院 3 加州大学洛杉矶分校放射科学系；数据集成、架构和分析组 4 罗马琳达大学医学院 5 大洛杉矶退伍军人事务健康系统，美国加利福尼亚州洛杉矶 6 加州大学洛杉矶分校凯撒医疗机构健康公平中心，琼森综合癌症中心 类别：ASGE。临床内窥镜实践 2。质量措施和质量测量限制：2881/2900 个字符 截止日期：2022 年 12 月 1 日下午 6 点 PST 简介：高质量的结肠镜检查是有效结直肠癌 (CRC) 筛查的标志。尽管全国都关注结肠镜检查质量，但测量质量指标 (QI) 是一项劳动密集型工作，而且往往不一致。我们之前开发并验证了一种自然语言处理 (NLP) 算法，该算法可自动提取和报告我们医疗系统中的结肠镜检查 QI。在这个质量计划中，我们使用这些 NLP 衍生的 QI 指标构建了一个临床仪表板，用于跟踪实时结肠镜检查 QI 数据。方法：本研究的背景是一个大型学术健康中心，拥有明确的初级保健人群、强大的转诊护理和 6 个门诊内窥镜检查设施，每年进行超过 17,000 次筛查结肠镜检查。在之前的工作中，我们开发、验证并集成了一种 NLP 算法到我们的医疗系统中，该算法利用机器学习来识别、提取和构建来自自由文本电子健康记录结肠镜检查和病理报告中的数据。根据 2015 年 ASGE/ACG 结肠镜检查质量指标建议，这些数据能够实时测量结肠镜检查 QI。对于这一质量改进举措，我们召开了跨学科会议，讨论仪表板内容和格式，以实现最佳 QI 信息分散。仪表板目前包含五个 QI，这些 QI 是在我们机构进行的所有筛查/监测结肠镜检查中测量的：结肠镜检查指征记录 (IND)、盲肠插管 (CI)、肠道准备记录 (BP)、充分肠道准备 (ABP) 和腺瘤检测率 (ADR；按机构、提供者和患者性别)。ASGE/ACG 针对每个 QI 的绩效目标都以基准表示。仪表板不包括每年进行 <20 次结肠镜检查的结肠镜检查医师。结果：该图显示了 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日期间结肠镜检查 QI 临床仪表板的快照。在此期间，共为 12,792 名患者进行了 12,903 次结肠镜检查。患者中 52.2% 为女性，48.2% 为非白人，平均年龄为 56.4 ± 8.51 岁（表格）。平均医疗系统绩效为：IND 为 100%，CI 为 100%，BP 为 100%，ABP 为 97.9%，女性 ADR 为 30.5%，男性 ADR 为 43.0%。所有五个测量的机构 QI 均超过了 ASGE/ACG 绩效目标。总体而言，94.1% 的提供商达到了 ASGE/ACG 男性 ADR，84.3% 的提供商达到了 ASGE/ACG 女性 ADR 目标。（图）结论：我们成功开发了一个实时临床仪表板，可以实现可视化，并定期反馈筛查结肠镜检查的质量。该仪表板将用于识别表现不佳的结肠镜检查医师，帮助评估是否需要未来的干预措施，并允许方便地评估这些干预措施。未来的发展将包括在仪表板中索引术前和术后 QI。
使用与战略性构建的语义技能本体集成的NLP过程的描述性答案评估
摘要世界正在朝着在线教育方法迈进。关键挑战之一是评估没有明确答案并且有几个正确答案的问题。为了解决此问题，为了在线描述性答案的质量评估，在这项工作中提出了一种自动评估方法。语言模型是根据预期的答案密钥建模的，实体图是由使用要评估的输入答案建模的本体生成的。自然语言处理（NLP）技术（如Stemming，摘要和极性分析）在本工作中与本体融合在一起，以有效评估描述性答案。在本章中讨论了评估描述性答案的几个挑战，并解决了这些挑战，以获得动态和稳健的评估系统。最后，使用用户反馈方法评估该系统，该方法包括100名学生和100名教授。
利用预测模型、机器学习个性化、NLP
Sandeep Trivedi 毕业于印度技术学院 sandeep.trived.ieee@gmail.com 摘要 AI、ML 和 NLP 正在深刻改变组织的工作方式。随着数据的不断涌入以及 AI 系统的发展以理解数据并解决业务挑战，人们对 AI 的兴趣与日俱增。海量数据集、计算机容量、改进的算法、可访问的算法库和框架迫使当今的组织使用 AI 来增强其运营和利润。这些技术可帮助从农业到金融等各种行业。更具体地说，AI、ML 和 NLP 正在帮助组织在客户服务、预测模型、客户个性化、图片识别、情绪分析、离线和在线文档处理等领域。本研究的目的有两个。我们首先回顾 AI 在商业中的几种应用，然后使用全球 910 家公司的数据集实证测试这些应用是否能提高客户忠诚度。数据集包括四种不同 AI 功能的集成分数，即 AI 驱动的客户服务、预测建模、ML 驱动的个性化和自然语言处理集成。目标是以二进制形式衡量客户忠诚度。所有特征均采用 5 品脱李克特量表进行测量。我们应用了六种不同的监督机器学习算法，即逻辑回归、KNN、SVM、决策树、随机森林和 Ada boost 分类器。使用混淆矩阵和 ROC 曲线评估每种算法的性能。Ada boost 和 logistic 分类器表现更好，测试准确率分别为 0.639 和 0.631，
神经语言任务学：哪些 NLP 任务最能预测 fMRI 大脑活动？
已经发现几种流行的基于 Transformer 的语言模型可成功用于文本驱动的大脑编码。然而，现有文献仅利用预训练的文本 Transformer 模型，尚未探索针对特定任务学习到的 Transformer 表示的有效性。在这项工作中，我们探索从十种流行的自然语言处理任务（两种句法和八个语义）学习到的表示中进行迁移学习，以预测来自两个不同数据集的大脑反应：Pereira（阅读段落中句子的受试者）和 Narratives（听口述故事的受试者）。基于任务特征的编码模型用于预测整个大脑不同区域的活动。共指消解、NER 和浅层语法分析的特征可以解释阅读活动的更大差异。另一方面，对于听力活动，诸如释义生成、总结和自然语言推理等任务表现出更好的编码性能。针对所有 10 个任务表征的实验提供了以下认知见解：（i）语言左半球比语言右半球具有更高的预测大脑活动，（ii）后内侧皮质、颞顶枕交界处、背额叶比早期听觉和听觉联想皮质具有更高的相关性，（iii）句法和语义任务在阅读和听力刺激方面分别显示出跨大脑区域的良好预测性能。