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成功进行员工能力评估的技巧 (...
• 在航点中进行 ECA。在主页上，单击收件箱和任务框中的“查看收件箱”。• 从可用任务列表中选择您分配的 ECA。• 按照说明完成您的 ECA。打印或截屏评分量表可能有助于在进行 ECA 时参考。• 要创建 IDP，请按“推荐操作”过滤 ECA 结果摘要。 • 选择您想要包含在 IDP 中的任何推荐课程，然后单击“创建开发计划”。 • 要进一步修改 IDP，请转到“开发”选项卡下的开发计划。您可以使用此功能构建您的 IDP。• 准备好后将您的 IDP 提交给您的主管。
通过员工参与实现以人为本的人工智能
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永久性调动驻地 (PCS) 的服役人员和国防部文职雇员有权获得 PCS 津贴，以帮助抵消
公用事业/经常性维护津贴按月发放，用于抵消直接支付给公用事业公司的费用以及租赁住宅的经常性维护和小修所产生的费用。从接受 OHA 并自行支付公用事业费用的成员收集的费用数据决定了这项津贴，旨在支付报告费用的 80%。由房东支付公用事业费用的成员不会收到这项津贴；它将被添加到租金津贴中。没有受抚养人并自行支付公用事业费用的成员有权获得有受抚养人成员费率的 75%。入住住房津贴 (MIHA) 部分抵消了入住私人租赁房屋的入住费用。这项津贴由五个部分组成：MIHA/杂项、MIHA/租金、MIHA/安全、MIHA/传染病和 MIHA/安全。
![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
人工智能对酒店员工的影响...
人工智能和自动化机器人给酒店组织带来了许多变化（Yang & Chew，2021 年）。人工智能和机器人技术对工作概况、工作场所的员工关系、工作时间和工资模式产生了显着影响（Li et al.，2019 年）。因此，人工智能正在改变人们的工作方式，并影响工作和任务（Braganza et al.，2021 年）。随着人工智能的出现，酒店业面临着失去人性元素的担忧（Saini & Bhalla，2022 年），因为员工和人情味是酒店产品的一部分（Bowen & Morosan，2018 年）。因此，寻求人工智能技术如何影响酒店员工这一问题的答案至关重要，因为它将为管理者提供机会来识别技术可能带来的机遇和威胁，并指导他们发展适合新兴技术的能力。尽管之前的研究最近都在研究人工智能的结果，但其中大多数主要基于客户的观点（Prentice 等人，2020 年；Li 等人，2022 年）。因此，本文借鉴组织变革理论，旨在对现有的人工智能相关研究进行系统回顾，以综合人工智能对酒店业员工工作成果的影响。
文章：Wang, W.、Chen, L.、Xiong, M. orcid.org/0000-0003-1974-9188 等（另外 1 位作者）（2023 年）通过负责任的 AI 信号和医疗保健领域的员工参与机制加速 AI 的采用。信息系统前沿，25 (6)。第 2239-2256 页。ISSN 1387-3326
摘要 人工智能 (AI) 技术正在改变医疗保健行业。然而，尽管如此，相关的伦理含义仍有待商榷。本研究调查了人工智能责任信号如何影响医疗从业者对人工智能的态度、对人工智能的满意度、人工智能使用意愿，包括其潜在机制。我们的研究概述了自主性、仁慈、可解释性、公正性和不伤害性是人工智能对医疗从业者责任的五个关键信号。研究结果表明，这五个信号显著提高了医疗从业者的参与度，从而导致对人工智能技术的态度更为积极、满意度更高、使用意愿更高。此外，“技术超负荷”作为主要的“技术压力源”，调节了参与度对人工智能公正性与行为和态度结果之间关系的中介作用。当医疗从业者认为人工智能技术增加了额外的工作量时，这种技术超负荷会削弱公正信号的重要性，进而影响他们对人工智能技术的态度、满意度和使用意愿。
推动与员工选择的工作未来
，但潮汐正在发生变化。IDC预测，从2023年到2027年，商用PC发货将增长3.4％，扭转了2023年的趋势。MacOS设备的运输尤其有望增长，预测预测2024年的显着增加大于窗口和镀铬OS设备的预测。
雇主有权监视员工的思想吗？
在工作场所使用神经技术来监测有可能影响世界上整个工作人群。目前，雇主可以在神经退行性问题的帮助下分析员工的大脑数据，以评估其认知功能（例如精神能力和效率），认知模式（例如对压力的反应），甚至检测神经病理学。用可穿戴神经退行版获得的工人大脑数据可以为雇主提供服务，例如促进，招聘或解雇。神经退行版也可以用作新的微管理工具，旨在监视员工在工作中的关注。此外，它们可以作为工人自我控制的工具实施，因为提供了有关其当前认知状态的反馈可以帮助改善持续的任务的结果并确保安全。最近的研究表明，尽管员工可能会认识到将这种技术用于自我监控目的的潜在利益，但他们对其在工作场所的实施有负面看法。令人惊讶的是，只有少数科学论文特别解决了工作场所神经监视的问题，而国际框架尚未对这些新的监测工人的新侵入性方法提供精确的反应。本文的总体目标是讨论是否应允许雇主在工作场所中使用神经监视技术来监视员工的思想，如果是的话，在什么情况下。作者使用基于EEG的设备作为其分析的起点，在工作场所中采用假设的神经监视情况。在此基础上，确定了三个关键的道德问题：雇佣关系中的权力不平衡；对员工隐私的新威胁和神经歧视的风险。
印第安纳州公务员延期......
独立审计师报告 致递延薪酬委员会 印第安纳州公务员递延薪酬计划 印第安纳州印第安纳波利斯 财务报表审计报告 意见 我们已审计印第安纳州公务员递延薪酬计划（计划，印第安纳州的一个组成单位）截至 2022 年 12 月 31 日的财务报表以及财务报表的相关附注，这些报表共同构成了目录中所列的计划基本财务报表。 我们认为，上述随附财务报表按照美国普遍接受的会计原则，公允地反映了该计划截至 2022 年 12 月 31 日的净福利状况以及截至 2022 年 12 月 31 日年度的净福利状况变动。 意见基础 我们根据美国普遍接受的审计准则 (GAAS) 进行了审计。我们根据这些准则所承担的责任在我们报告的“审计师对财务报表审计的责任”部分有进一步说明。我们必须独立于计划，并根据与我们的审计相关的道德要求履行我们的其他道德责任。我们认为，我们获得的审计证据足以为我们的审计意见提供依据。管理层对财务报表的责任管理层负责根据美国公认会计原则编制和公允列报财务报表，并负责设计、实施和维护与编制和公允列报财务报表相关的内部控制，以确保财务报表不存在因欺诈或错误而导致的重大错报。在编制财务报表时，管理层需要评估是否存在综合考虑的条件或事件，这些条件或事件对计划在财务报表日期后十二个月内继续经营的能力产生重大疑问，包括任何目前已知的可能在不久之后产生重大疑问的信息。