XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdiscussant
iSBA 2024暂定时间表的邀请和捐赠会议（演讲者和讨论者）注意：时间表可能会发生变化。
•邀请的会议：贝叶斯因果关系针对健康相关的应用和政策干预。Francesca Dominici，Antonio Linero，Fabrizia Fealli，Cory Zigler（讨论者）。组织者：Marina Vannucci。•邀请的会话：数据集成。Paul Rognon，Roberta de Vito，NiccolóAnceschi，Giovanni Parmigiani（讨论者）。组织者：大卫·罗塞尔（David Rossell）。•邀请的会话：贝叶斯概率数值方法的最新进展。Chris Oates，Jon Cockayne，Masha Naslidnyk。组织者：Francois-Xavier Briol•邀请的会话：样本量确定的贝叶斯实验设计。Kevin Wilson，Stefania Gubbiotti，Haiyan Zheng。 组织者：费德里科·卡斯泰雷蒂（Federico Castelletti）。 •贡献会议：计量经济学的进步。 TBD，Helga Wagner，Aubrey Poon，Dawid Bernaciak。 •邀请的会话：贝叶斯聚类的最新进展用于复杂数据。 Alex Dombowsky，Gertraud Malsiner-Walli，Cecilia Balocchi，Raffaele Argiento（讨论者）。 组织者：Sally Paganin和Garritt页面。 MultiTrack 2（7月2日，星期二5pm）Kevin Wilson，Stefania Gubbiotti，Haiyan Zheng。组织者：费德里科·卡斯泰雷蒂（Federico Castelletti）。•贡献会议：计量经济学的进步。TBD，Helga Wagner，Aubrey Poon，Dawid Bernaciak。•邀请的会话：贝叶斯聚类的最新进展用于复杂数据。Alex Dombowsky，Gertraud Malsiner-Walli，Cecilia Balocchi，Raffaele Argiento（讨论者）。组织者：Sally Paganin和Garritt页面。MultiTrack 2（7月2日，星期二5pm）
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
讨论者 - CRDJ
教授（已退休） Mahendra Prasad Singh 前德里大学政治科学系主任兼 IIPA 杂志编辑 Chandan Mitra 博士 新德里《先驱报》主编 PK Khurana 博士 德里大学 Shaheed Bhagat Singh 学院校长 JP Sharma 教授 德里大学德里经济学院商业系前主任 加济阿巴德 IMS 首席主任 Sangeet Ragi 教授 德里大学政治科学系 NK Chadha 教授 德里大学心理学系前主任 MP Sharma 教授 新德里 Jamia Millia Islamia 印地语系 Sudhir Gupta 教授 新德里全印医学科学研究所法医与毒理学系 Sh Alok Jha 新德里 IRS 海关和中央消费税部 Ashok K Ghosh 教授 巴特那州环境咨询委员会主席 编辑委员会 Sidharth Mishra 编辑 Sanjeev Kumar 博士Tiwari 联合编辑