1 文献中广泛使用 IT 工作者数量来衡量企业的 IT 投资(例如 Tambe 和 Hitt,2012 年;Tambe、Hitt 和 Brynjolfsson,2012 年;Tambe 等人,2019 年) 2 Burning Glass Technologies(2019 年)描述了 BGT 的技能分类开发过程 3 在构建 AI 采用率衡量标准时,我们与 Babina 等人(2020 年)最近的一项研究不同,该研究也基于 BGT 数据,因为我们的衡量标准可以被认为更为保守,因为它仅基于与 AI 直接相关的技能,不包括可能与 AI 齐头并进但主要用于不涉及特定 AI 应用的任务的技能。但是,当以前与 AI 无关的技能开始用于 AI 目的时,我们的衡量标准也可以被认为不够灵活。
2。C. Gomes,T。Dietterich,C。Barrett,J。Conrad,B。Dilkina,S。Ermon,F。Fang,A。Farnsworth,A。Fern,X。Fern,D。Fern,D。Fink,D。Fink,D。Fisher,A。R. Sheldon,D。Shmoys,M。Tambe,W。Wong,C。Wood,X。Wu,Y。Xue,A。Yadav,A。Yakubu,M。L。Zeeman。 计算可持续性:更美好的世界和可持续未来的计算。 ACM通信中,2019年C. Gomes,T。Dietterich,C。Barrett,J。Conrad,B。Dilkina,S。Ermon,F。Fang,A。Farnsworth,A。Fern,X。Fern,D。Fern,D。Fink,D。Fink,D。Fisher,A。R. Sheldon,D。Shmoys,M。Tambe,W。Wong,C。Wood,X。Wu,Y。Xue,A。Yadav,A。Yakubu,M。L。Zeeman。计算可持续性:更美好的世界和可持续未来的计算。ACM通信中,2019年
1 22S62091045 Aditya Anil Savaji 常规和全职 2 22S15018059 Aaradhya Srivastava 常规和全职 3 22S84006374 Nilotpol Patra 常规和全职 4 22S84041051 Anurag Sharma 常规和全职 5 22S72071195 Abhijeet Raosaheb Tambe 常规和全职 6 22S16504392 Souvik Sarkar 常规和全职 7 21S56027125 Arghyadeep Ghosh 常规和全职 8 21S55032087 Umang Srivastav 常规和全职 9 22S83001164 Akhil Dani 常规和全职 1 22S14026344 Bhabesh Mali 常规和全职 2 22S14057362 Prithwiraj Sinha 常规和全职 3 22S15026046 Saurabh Gautam 常规和全职 4 22S12061447 Paresh Prakash Bagde 常规和全职 自费
然而,这些产品引发的伦理问题是多方面的。首先,这些技术是否有效:它们是否真的能预测未来的能力,它们的招聘判断是否真的稳健(可重复且不可证伪)(Bayerischer Rundfunk,2021 年)。然而,即使 AI/HR 技术能像制造商声称的那样发挥作用,在人力资源领域使用 AI 也会引发重大的伦理和法律问题(Bogen & Rieke,2018 年;Sánchez-Monedero 等人,2020 年;Tambe 等人,2019 年)。与 AI 的其他应用领域类似,这些问题包括与歧视、隐私、可解释性和问责制有关的担忧。对于求职者和工作者来说,人类尊严的多个维度都受到威胁,包括他们的个人自主权。鉴于工作在人们生活中的重要性,这些以及其他围绕人力资源领域使用 AI 的伦理问题对个人和整个社会都至关重要。
1. 简介 人工智能 (AI) 是一种强大的预测技术,企业可以采用它来提高各个流程的效率,其中之一就是人力资源管理 (HRM) 中的招聘实践 (Bogen & Rieke, 2018; Gonzalez et al., 2019; Tambe et al., 2019)。由于对于人工智能在招聘中的实施1存在许多不同的意见和担忧,我们旨在关注一个特定的争论:它是否有可能增加或减少歧视。招聘中的歧视是一种长期研究的现象,通常基于招聘人员无意识的人际偏见以及基于不同个人特征2对人们的主观判断。从更大范围来看,歧视加剧了劳动力市场的不平等 (Banks & Ford, 2008),因为它为来自过度代表性群体的个人提供有吸引力的就业机会,同时限制其他群体的机会。歧视还会导致技能不匹配和资源分配效率低下(McGowan & Andrews,2015)。人工智能技术不会自然地偏向于雇佣具有特定外表、特定名字暗示某种身份的候选人。
Biocon Biologics早些时候在美国宣布了一项在美国的BMAB 1200启动的和解协议,不晚于2025年2月22日,一旦获得美国FDA批准。美国FDA已接受BMAB 1200(Bustekinumab)的公司生物制品申请(BLA),以根据351(k)途径进行审查。Biocon Biologics Ltd首席执行官兼董事总经理Shreehas Tambe表示:“这项和解协议证明了我们在科学和创新方面的可靠记录,这是我们将生物仿制药BMAB 1200(BUSTEKEKINUMAB)带到全球市场的旅程中的另一个关键里程碑。BMAB 1200将显着加强我们的免疫学系列,使我们能够为受自身免疫性疾病影响的患者提供负担得起的有效治疗选择。”stelara®(Ustekinumab)是一种单克隆抗体药物,可防止白细胞介素IL-12/23相关的免疫疾病的异常调节,并已批准用于治疗牛皮癣,克罗恩病,克罗恩病,溃疡性结肠炎,溃疡性结肠炎,plaque persoriatic cororialisis and psoriaticatiac Athrthrath。参考品牌Stelara®在2023年的全球销售额为108.5亿美元。
医疗保健会议,美国新泽西州,美国和孟加拉国,印度卡纳塔克邦:2025年1月9日,Biocon Biologics Ltd(BBL),一家完整整合的全球生物仿制家公司和Biocon Ltd的子公司和Biocon Ltd的子公司(BSE代码:BSE代码:5322323,NESE:HELERACER of HELENEC:MORGEN J. PRONE PRING of MORD,一月,一月,43岁,43岁。 16,2025在加利福尼亚州旧金山。首席执行官兼董事总经理Shreehas Tambe将代表该公司参加APAC会议轨道的一部分,该赛道计划于11:00 AM PST / PST / 2:00 PM EST / IST上午12:30 AM IST。演讲将着重于公平地获得医疗保健和治疗方案,包括强调该公司不断增长的产品和管道,以及全球在120多个新兴和高级市场中的业务,目前在全球范围内为超过500万名患者提供服务。该公司在研发领导层方面的良好往绩使它成为其许多生物仿制药的首次推销,并拥有10种批准的产品,还有更多产品。Biocon Biologics的管道在战略上与全球顶级的治疗领域保持一致,包括肿瘤学,免疫学,糖尿病,骨骼健康和眼科,为公司创造了一个机会,可以帮助公司在各种机会上满足未满足的需求。Biocon Biologics Ltd首席执行官兼董事总经理Shreehas Tambe表示:“今年的J.P. Morgan Healthcare会议标志着Biocon Biologics的令人兴奋的里程碑,我们庆祝了将获得的全球生物学生物摄影业务和与投资者和医疗保健领导者互动的第一年融合的第一周年纪念日。展望未来,我们准备在变革的一年中,以一系列关键的产品推出,战略市场的扩展和进一步的创新。”将在线提供Audio网络广播和Biocon Biologics演示文稿的重播。该公司网站Bioconbiologics.com的投资者关系部分也将在活动结束后提供。关于Biocon Biologics Limited:Biocon Biologics Ltd.(BBL)是Biocon Limited的子公司,是一家独特的,完全集成的全球生物仿制药公司,致力于改变医疗保健并改变生活。它正在利用其“实验室到市场”能力,可通过可负担得起的高质量生物仿制药来为120多个国家 /地区的数百万个患者提供服务。该公司正在利用尖端的科学,创新的技术平台,全球规模的制造能力和世界一流的质量系统来降低生物学治疗的成本,同时改善医疗保健结果。Biocon Biologics已将八个生物仿制药商业化为主要的新兴市场和高级市场,例如美国,欧洲,澳大利亚,加拿大和日本。它具有跨糖尿病学,肿瘤学,
如今,人工智能越来越受欢迎,为日常生活和商业带来了变化。最新研究概述了在不同领域实施人工智能的各种选择和挑战(Garbuio&Lin,2019;Kumar 等,2019;Tambe 等,2019)。显然,它的采用将对某些行业产生显著影响。然而,它还需要完全理解和意识到主要的限制和好处。本研究的目的是找出爱沙尼亚会计行业采用人工智能的可能性及其对未来会计师角色的影响。主要研究问题集中在爱沙尼亚会计师是否意识到与实施人工智能相关的新机遇以及他们对这些挑战的开放态度。作者对爱沙尼亚会计专业人士进行了一项调查,结果显示人们对人工智能的知识有限,人们知道人工智能的含义,但对人工智能的基本组成部分和广泛的潜在应用知之甚少或一无所知。在研究过程中,我们发现爱沙尼亚只有少数公司已经在使用人工智能:不采用的主要原因包括缺乏经验、缺乏合格的专业人员以及普遍的复杂性。作者认为,这项研究的结果为参与为会计行业提供各种现代技术支持的公司提供了一个起点,并可能有助于提高人们对爱沙尼亚积极成功采用人工智能的认识和进一步发展。
India Bishwanath Chakraborty, Dean, Faculty of Science, North Bengal University Chinmoy Chakrabarti, Senior Environment Offi cer, Department of Environment, Government of West Bengal Dipankar Ghose, Programme Coordinator, WWF-India, Sikkim programme Hement K. Badola, Scientist in-charge, G B Pant Institute of Himalayan Environment and Development , Sikkim Jeta北孟加拉大学经济学系金尚·布蒂亚(Kinzang S. Ifs,森林保护者,野生动植物圈北部,西孟加拉邦政府Pradeep Kumar Ifs,森林,环境和野生动物管理部Shankar Deo Dhakal,文化事务和遗产部联合秘书,Sikkim Sheelwant Patel Ifs,森林首席保护员,西孟加拉邦政府
座位号。名称数学int。科学总计全印度等级面积202324104 Girija Surendra Deshpande 50 25 100 1st Jalgaon 20232319 Sulakshan Sanmesh Shingare 50 2599 2nd Kolhapur 202321999 bhumi ketan pawale 50 24 99第三thane 20232428444284 CHINMAYE PRATUSH NALWADE 50 24 98 4TH KOLHAPUR 202320005 AADESH PARAG MEHTA 49 24 25 98 25 98 5 98 5th Sangli 202321938 Vinit Bhavesh Auja 49 25 97 7th Aurangabad 202324301 Kartik Laxman Toshniwal 49 2497 8th Pune 202323083 Tanmay Himmat Nikam 49 23 24 9th Karad 202323232323232323577 23 24 96 9th Lonavla 202324561 Milind Ganpatrao Haridas 48 24 96th Mulund 202323232323202020202020202020202020202020202020202020202020779 SHAMBHAVI MUNSAR SARDESAI 49 Ambajogai 202320945 Shlok Tambe 48 23 23 23 23 94 14th Dapoli 2023232323619 Avanish Pravin Farakate 48 22 94 94 94 94 15 kolhapur 2023220176 Shreyas 48 Dhanvantari Utam Powa 48 23 22 93 17 Kolhapur 202322952 Mayuresh Rakesh Morye 48 24 93 18th Sawantwadi 202321028 Vihan Vihan Vishal Oswal 48 24 24 93 Hirugade 48 20 25 93 20232323785 Mayuresh Haridas Hawale 47 23 23 23 23 93 Kolhapur 20232322107 Rudrave Vijaysin Gaikwad 46 23 22 22 22 22 22nd Terwad 2023232320778 Aayan Narendra Narendra Narendra Narendra aayan narendra narendra 21 2492 23rd Gadhinglaj 202322744 Aaryan Ashish Bhutada 47 24 92 23rd Solapur
