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拥抱运动鞋市场的可持续性
Envalior是一家领先的全球工程材料公司，在全球范围内拥有约4,000名员工。Envalior 拥有以客户为中心的创新的长期记录，将其深厚的材料和应用专业知识集中在可持续和高性能解决方案上。 该公司提供世界上许多主要市场，包括汽车，新移动性，电子和电气以及消费品。 有关更多信息，请访问www.envalior.com。 ©Envalior 2024拥有以客户为中心的创新的长期记录，将其深厚的材料和应用专业知识集中在可持续和高性能解决方案上。该公司提供世界上许多主要市场，包括汽车，新移动性，电子和电气以及消费品。有关更多信息，请访问www.envalior.com。©Envalior 2024
利用人工智能提高学生和教职员工的工作效率 - ACODE
人工智能可以通过为学生提供个性化的学习资源、作业反馈和学习效率来支持优质学习。人工智能流程和输出可以帮助学生分析、批判和评估信息。然而，他们需要技能来有效地掌握这些高阶技能，并有机会通过指导性学术指导来讨论和挑战与这项技术相关的重大问题。由于雇主希望毕业生具备人工智能的数字素养技能，因此在课程中应该将人工智能应用于学习、教学和评估，并在跨学科背景下公开讨论。要在该领域接受人工智能，需要强大的高管领导力和理解力，与学生讨论人工智能如何影响他们的学习体验，并承认人工智能提供了改变教育的机会。
拥抱人工智能，打造更智能、更人性化的工作场所
HR 的未来：拥抱人工智能，打造更智能、更人性化的工作场所 Siddharth Bhattacharya 博士 摘要：人工智能 (AI) 在人力资源领域的使用一直在稳步增长，越来越多的组织采用人工智能驱动的 HR 工具来简化流程并做出数据驱动的决策。虽然人们担心人工智能对劳动力的潜在影响，但现实是人工智能有可能使人力资源实践更高效、更有效、更人性化。本文探讨了在人力资源中使用人工智能的好处和挑战，并提供了关于人力资源专业人士如何拥抱人工智能来创造更智能、更人性化的工作场所的见解。 关键词：人力资源、人工智能、AI、劳动力、效率、效力、人性化、工作场所 1. 简介 人工智能 (AI) 在人力资源领域的使用一直在增加，越来越多的组织采用人工智能驱动的 HR 工具来简化流程并做出数据驱动的决策。虽然人们担心人工智能对劳动力的潜在影响，但现实是人工智能有可能使人力资源实践更高效、更有效、更人性化。在本文中，我们将探讨在人力资源中使用人工智能的好处和挑战，并就人力资源专业人员如何利用人工智能来创造更智能、更人性化的工作场所提供见解。 人工智能在人力资源中的好处 人工智能 (AI) 在工作场所变得越来越普遍，人力资源 (HR) 也不例外。在人力资源中使用人工智能有许多好处，包括提高效率、改善决策和增强员工敬业度。在本文中，我们将讨论人工智能在人力资源中的好处以及它们如何帮助人力资源专业人员创造更智能、更高效的工作场所。 1) 提高效率：人工智能在人力资源中最显著的好处之一是提高效率。人工智能可以自动执行许多人力资源专业人员耗时的任务，例如筛选简历、安排面试和回答员工的常规问题。通过自动执行这些任务，人力资源专业人员可以腾出时间专注于更具战略性的计划，例如员工发展和参与度。 2) 改善决策：人工智能还可以帮助人力资源专业人员做出更明智的决策。例如，人工智能可以分析员工数据以识别模式和趋势，从而制定更有效的人力资源战略。人工智能还可以根据数据分析为招聘决策提供建议，从而减少偏见的可能性并增加聘用最佳候选人的可能性。3）增强员工敬业度：人工智能在人力资源领域的另一个好处是增强员工敬业度。人工智能聊天机器人可以为员工提供问题的即时答案，减少等待人力资源专业人员回复的挫败感和耗时过程。人工智能还可以个性化员工
拥抱人工智能以提高自我导向......
人们对生成式人工智能 (AI) 工具的态度是热情、怀疑和恐惧并存。随着人们发现引人注目的用例，AI 的采用率飙升——开发人员编写代码、房地产经纪人为他们的网站生成叙述、学生撰写论文等等。谨慎的呼吁试图抑制 AI 的热情。专家强调了一些生成的信息中的不准确性。艺术家、作家、程序员和其他以创作为生的专业人士质疑他们的工作保障。教育工作者担心这些工具会损害学术诚信。尽管如此，这些工具仍然存在，AI 的热情没有减弱的迹象。当前的研究重点是如何利用 AI 工具来改善课堂上的自主学习。在一门网络安全顶点课程中，讲师鼓励学生在自主学习作业中使用 ChatGPT 3.5 来选择主题、查找学习资源并执行学习计划。有些学生没有使用 ChatGPT。使用 ChatGPT 的人发现它是一种有用的学习辅助工具。所有学生都表示，他们计划在毕业后使用 ChatGPT 进行自主学习。没有学生违反学术诚信政策。结果表明，人工智能工具可以增强自主学习，但学生应该接受有效使用它们的培训。提供了在人工智能时代制定支持学术诚信和严谨性的作业的建议。
在国际仲裁中拥抱人工智能：迈向
Leonora Riesenburg 和 Arran Dowling-Hussey 回顾了由现代形式的人工智能 (AI) 推动的关于国际仲裁风险缓解的健康且往往丰富多彩的全球辩论。在现代国际仲裁领域，由人工智能整合推动的风险缓解讨论引发了激烈的辩论和反思。虽然人工智能彻底改变了流程、提高了效率并促进了现代决策流程的公正性，但它的采用给利益相关者和仲裁界都带来了新的挑战。本文深入探讨了规范人工智能在国际仲裁中的应用的必要性，以维护透明度、降低风险并满足国际贸易转向国际仲裁解决私人纠纷的新时代需求。根据国际标准化组织的说法，人工智能可以说是“一个技术和科学领域，致力于为给定的一组人类定义的目标生成内容、预测、建议或决策等输出的工程系统。”虽然人工智能起源于英国著名计算机科学家 Alan Turning 的工作，并从 1956 年开始被认可为一门学科，但可以说，直到 2012 年，特别是 2021 年以来，才出现了“人工智能”热潮，其中之一是“Dall-E”的首次推出，这是一种生成式人工智能技术，截至去年夏天，该技术已修订为“Dall-E 3”并发布到大型语言模型中，GPT 推出的 Chat 是 2022 年的赢家。基于转移的深度中性网络的改进，以及生成式人工智能系统、生成式人工智能或 GenAI，具有审查、参与事实调查、文档制作和推理文档生成的能力，是该行业的真正游戏规则改变者。White & Case 和伦敦玛丽女王大学 2021 年的一项研究表明，49% 的仲裁从业者从未或很少使用数据分析或技术辅助文档审查等人工智能工具。 2023 年进行的研究报告显示，GenAI 的使用率将略有增加。经过一段时间的启动，GenAI 的使用率必将提高，GenAI 很可能在实践中得到常态化。
拥抱现代化：从技术债务到增长
DXC 的研究表明，平台主导的转型创造了一个持续学习、变革和后续发展的环境，具有多种好处，包括重新定义如何控制和减少组织债务。平台主导的转型将技术资产的现代化扩展到云升级之外，并全面重新思考工作、数据和变革如何在组织和生态系统中流动。这对于保持组织流程的相关性并防止其消亡至关重要。重新思考数字平台作为软件定义世界中的变革推动者 (dxc.com)
拥抱英国的开放金融机遇
各国都在快速推进开放金融，通常以英国开放银行标准为起点，并聘请英国人才来推动这一进程。例如，巴西在开发新的支付系统 Pix 方面取得了巨大进步，同时还开发了开放金融和开放保险。澳大利亚已将其消费者数据权利从银行业扩展到能源领域，消费者金融保护局一直在就一项拟议规则进行磋商，以在美国为开放银行建立监管框架。在英国，联合监管监督委员会 (JROC) 有一个广泛的计划，将推动开放银行的发展，我们有机会在这些基础上利用开放金融。如果我们想保持领导地位，我们必须雄心勃勃。
拥抱利益相关者参与社会创新研究
由脑损伤幸存者Matthew Galati博士建立，大脑变化倡议（BCI）是一个非营利组织，资助了开创性的研究，以提高创伤性脑损伤患者的护理标准。BCI还专注于知识翻译，以增强这项重要研究对TBI幸存者的影响。通过加拿大，加拿大卫生部，加拿大卫生部和大脑变化计划，加拿大大脑研究基金使加拿大大脑研究基金成为创伤性脑损伤资金机会的创新赠款。
拥抱非洲大陆自贸区
贸易自由化对马拉维经济的影响一直是一个热议话题。为了阐明这一问题，我们使用 PEP-1 – 1 CGE 模型和 2019 年最新的马拉维社会核算矩阵 (SAM) 进行了一项研究。结果令人大开眼界，揭示了非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 对经济各个部门的潜在影响。预计取消贸易关税将对价格产生重大影响，仅农业部门的价格就会下降 26.31%，服务业（- 7.88%）、公共行政（- 9.92%）以及制造业和工业（- 11.23%）有望改善粮食负担能力和粮食安全。然而，预计这将对农业部门（- 18.78％）、制造业和建筑业（- 19.01％）、服务业（- 2.79％）和公共行政（- 15.81％）的工资率产生不利影响。此外，虽然出口预计会增加，但由于进口可能会超过外汇收入，该国的国际收支可能受到影响。这也可能导致政府税收收入减少。为了减轻这些影响，该研究建议实施出口重组战略，特别是在制造业和建筑业等行业，并促进当地生产多样化，以提高竞争力和提高工资率。通过这些措施，政府不仅可以抵消潜在损失，还可以挖掘新的应税收入来源。
医学成像分析：拥抱AI智能，...
他们的影响是双重的：提高诊断精度并实现个性化治疗计划。IDC的美国医疗保健提供商IT调查显示，从2024年到2025年，医疗保健提供者组织的医学成像分析支出的AI令人惊叹。这笔支出的细分特别有见地，因为将近一半（47.2％）专门针对传统的AI/ML应用，重点介绍了用例，例如医疗图像分类，标记和异常检测。但是，未来有更大的希望。更大的部分（63.9％）将针对生成AI（Genai）。genai有可能用于培训目的合成医学图像，创建可用于训练AI模型的逼真的图像。它还可以增强低分辨率扫描，提高图像的质量和分析的准确性。