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人力资源管理中人工智能的采用因素 Mohand Tuffaha * 和 M Rosario Perello-Marin 西班牙巴伦西亚理工大学 mohtuf@hotmail.com 摘要
人工智能现象已在多个领域得到广泛研究。相反，就人力资源管理中的人工智能而言，文献对人力资源管理中人工智能 (AI) 的采用因素的研究有限。从人员配置到管理绩效或薪酬，人工智能已进入人力资源管理的多个领域。提出了一系列关于如何在人力资源管理中采用人工智能的建议。这项研究旨在确定人力资源管理中人工智能六种场景的采用因素。这些场景是使用人工神经网络进行离职预测、使用基于知识的搜索引擎进行候选人搜索、使用遗传算法进行员工排班、使用文本挖掘进行人力资源情绪分析、使用信息提取进行简历数据获取以及使用交互式语音响应进行员工自助服务。因此，兼容性、相对优势、复杂性、管理支持、政府参与和供应商伙伴关系是影响人力资源管理中采用人工智能的决定性因素。本文试图通过探索采用人工智能的决定性因素，最大限度地降低人力资源管理某些领域采用人工智能所带来的风险，为从业者和学者提供新的见解。
你的一年成功计划 作者：Kim Perell
首先列出你花费最多时间的 5 个人。然后，看看他们每个人的名字，思考你与他们的关系以及这对你的影响。在任何能给你带来活力和启发、为你的生活带来积极影响的人旁边都标注一个 +！在任何能给你带来相反影响的人旁边标注一个 – — 也许他们会用批评和不断的评判来消耗你的精力。现在，做出一个有意识的决定，花更多的时间在积极的事情上，少花时间在消极的事情上。
相对论经典和量子力学系统的几何信息流和 G. Perelman 熵
摘要 本文介绍了（相对论）拉格朗日-汉密尔顿力学系统几何流的经典和量子信息理论。描述了 G. Perelman 熵泛函的正则非完整变形和经典力学系统的几何流演化方程的基本几何和物理性质。研究了此类 F 和 W 泛函在 Lorentz 时空流形和三维类空超曲面上的投影。这些泛函用于阐述拉格朗日-汉密尔顿几何演化的相对论热力学模型以及各自的广义汉密尔顿几何流和非完整 Ricci 流方程。非完整 W 熵的概念是作为经典香农熵和量子冯诺依曼熵的补充而开发的。考虑了基于经典和量子相对熵、条件熵、互信息和相关热力学模型的方法的几何流泛化。利用密度矩阵的形式和量子通道的测量来阐述量子力学系统演化的量子几何流信息理论的这些基本成分和主题。