XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrecruiters
人工智能及其减少招聘偏见的能力
人工智能正在改变人力资源管理 (HRM) 的格局，改变传统方法并提升公司的招聘流程。传统的招聘方法可能非常耗时，通常需要数周时间才能筛选所有申请。这个过程对于负责审查大量简历的招聘人员来说可能令人生畏。人工智能通过快速筛选大量申请、确定最合适的候选人并提供其资格的简明概述来简化这一过程。这不仅节省了招聘人员的时间，还使他们能够专注于改善候选人体验并吸引顶尖人才。人工智能全天候运行，确保招聘流程即使在招聘人员不在岗时也能保持活跃和有效。此外，人工智能可以帮助减轻偏见，如果使用得当，它可以通过关注相关技能和经验而不是个人偏见来促进更公平的招聘决策。本文探讨了人工智能在减轻招聘偏见方面的多方面作用，人工智能算法使用客观数据并设定标准来减少初步筛选期间的无意识偏见。这种方法有助于确保求职者根据资历和优点而不是个人特征进行评估。
安置报告
今年，该学院与 70 多家新招聘机构建立了合作伙伴关系，例如 Airtel Payments Bank、Bloomberg、Decathlon、Dell、Havells、HSBC、IDBI Bank、Innover Digital、Kirloskar Oil、LTTS、Maruti Suzuki、Mother Dairy、Pramerica、TATA AIG 和 Yokohama。我借此机会向我们的招聘人员表示感谢，感谢他们一直信任我们学生的能力。我感谢所有利益相关者的持续支持和鼓励。我还要祝贺就业委员会，他们昼夜不停地工作，成功完成了整个过程。最后，我要强调的是，印度管理学院罗塔克分校始终致力于培养印度最优秀的管理人才。我们将坚持不懈地努力培养具有良好职业道德、坚定承诺、坚韧不拔和积极态度的商业领袖。
BITS Placement Brochure.ai
我邀请印度和国外的招聘人员参观我们在皮拉尼、果阿、海得拉巴和迪拜的校园，并与 2020-21 届毕业生一起探讨实习机会。我们高度重视与招聘人员的合作关系，尤其是在今年的特殊情况下。整个 BITS 大家庭在疫情带来的前所未有的挑战中表现出了极大的韧性。我们将继续致力于让您的招聘体验富有成效和积极。行业参与是我们教育理念的基石之一，实践学校计划就是一个典范，这是一个将行业经验与大学教学相结合的产学合作的杰出典范。其目的是引导教育以满足专业工作场所快速变化的需求和挑战，使学生能够通过应用他们所获得的知识和技能来获得学习，
药剂师因 1.8 亿美元医疗保健欺诈被判刑
根据法庭文件，现年 55 岁的米切尔·“查德”·巴雷特 (Mitchell “Chad” Barrett) 现居佛罗里达州海湾微风，原居密西西比州，参与了一项欺诈 TRICARE 和其他医疗保健福利计划的计划，通过分发医学上不必要的复合药物。巴雷特在密西西比州拥有药剂师执照，是多家复合药房的共同所有人。作为该计划的一部分，巴雷特调整处方配方以确保获得最高报销，而不考虑医疗必要性。他招揽招聘人员购买高利润的复合药物处方，并根据药房福利经理和医疗保健福利计划支付的报销百分比向这些招聘人员支付佣金，包括 TRICARE 报销的索赔佣金。他还经常系统地免除和/或减少受益人和会员应支付的共同支付额，并利用所谓的共同支付援助计划，虚假地使其药房及其附属配药药房看起来一直在收取共同支付额。
夏季安置报告 - + 1 51＆（ * 3 * 39 7 * 5479 divo>
IIM Sambalpur自豪地宣布，成功完成了其旗舰MBA计划的第七批（2021-23）的100％夏季展示。有65多家公司参加了167名学生的批处理实力的校园夏季安置过程，今年结束了最好的位置季节之一，击败了前几年的记录。该研究所目睹了一个高度解决的首次招聘人员库，值得注意的提及是Microsoft，BCG，ICICI Bank，ICICI Bank，Vedanta，Cognizant，Gartner，Gartner，Bajaj Allianz Life Insurance，de Shaw，de Shaw，de Shaw，de Shaw，de Shaw，justdial，Justdial，Indial，Indian Corporation Ltd.许多其他。新招聘人员的涌入今年增加了在多个领域的机会。汽车，BFSI，化学药品，咨询，医疗保健，消费品和服务，电子商务，ED-Tech，金融服务，快速消费品，快速消费品，保险，IT/ITES，ITES，采矿，药品和零售。今年最高
AI驱动的候选人分析：...
摘要在线工作申请中的激增淹没了招聘人员，这些招聘人员拥有大量的非结构化简历数据，因此需要创新的解决方案才能进行有效的候选人筛查。本评论论文探讨了候选分析方法的演变，重点是整合自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术。我们的分析确定了候选分析中的连续演变，扩展了传统的资格检查和能力评估。值得注意的是，社交媒体概况，就业能力得分，情绪智力指标和心理测量分析等各种要素的整合展示了一种全面的候选评估方法。这篇评论提出了未来的前景，该前景专注于开发系统，满足求职者和招聘人员的需求，这些系统不仅会简化雇主的招聘流程，而且还向求职者提供了个性化的建议，增强了他们成功招聘的机会。索引术语 - 机器学习，自然语言处理，个性化建议，个人资料匹配，简历评估
候选人隐私声明
• 其他相关信息，例如就业偏好、调动意愿、当前薪资、期望薪资、奖励或专业会员资格、专业和其他工作相关的执照、许可和证书 • 面试官和招聘人员基于与您的互动（例如通过招聘或校园招聘活动或基本的互联网搜索）生成的信息 • 第三方招聘人员、人事公司或高管搜索机构（如适用）提供的信息 • 他人代表您提供的建议 • 移民法要求的文件 • 因进行心理、技术或行为评估（包括远程视频监考的参与）而提交或生成的个人信息；您将在参加任何评估之前收到有关此类评估性质的更多信息 • 因现场视频面试而提交或生成的个人信息；您将在参加此类面试之前收到有关此类面试性质的更多信息 • 您的公开 LinkedIn 个人资料 • 用户名和密码（如果网站上提供）
Bardoxolone 结合可实现 BRD4 的靶向蛋白质降解
靶向蛋白质降解 (TPD) 已成为一种强大的药物发现治疗方式 1 – 11 。实现这种治疗方式的一种策略是采用称为降解剂或蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 的异双功能小分子，其由三个组成部分组成：E3 连接酶募集剂；连接子；以及用于靶向目的蛋白 (POI) 的配体。通过将 E3 连接酶募集到 POI，所得的 PROTAC 能够以蛋白酶体依赖的方式诱导 POI 泛素化和降解（图 1 A）1 – 11 。虽然这种治疗方式具有巨大的潜力，但该领域面临的一个主要挑战是，尽管预测的 E3 连接酶超过 600 种，但仅鉴定出少数 E3 连接酶募集剂。已知和流行的 E3 连接酶募集剂包括募集 cereblon (CRBN) 的沙利度胺类免疫调节药物 (IMiD)、von-Hippel Lindau (VHL) E3 连接酶的羟脯氨酸基配体、与 MDM2 结合的 nutlins 以及针对 cIAP 的配体 (图 1 B) 1 – 15 。虽然这些募集剂可逆地与其相应的 E3 连接酶结合，但最近的研究表明，可以共价靶向 E3 连接酶的反应性小分子也可以用作 E3 连接酶募集模块，以在 TPD 应用中有效降解靶蛋白。这些亲电部分包括萜烯天然产物印楝素的衍生物，它可以共价结合 E3 连接酶 RNF114 上的无序半胱氨酸，CCW16 可以与 E3 连接酶 RNF4 上的锌配位半胱氨酸反应，KB02 可以共价靶向 cullin E3 连接酶 DCAF16（图 1B）16-19。共价 E3 连接酶募集剂有可能利用蛋白质内大量的亲核氨基酸残基，基于此成功，我们推测共价和可逆的 E3 连接酶募集可能是 PROTAC 开发中第三个尚未充分探索的领域（图 1B）。作为一种可能的作用机制，可逆共价修饰提供了持续靶标结合的潜力，同时避免永久性的蛋白质修饰——考虑到 PROTAC 的催化性质，这一特征特别令人感兴趣。虽然这一概念在药物发现环境中已被证明是强大的 20 – 25 ，但我们不知道它在 E3 连接酶募集方面的成功应用 26 , 27 。本文我们研究了小分子巴多索隆，它具有高反应性但可逆的 α-氰基酮异迈克尔受体，作为探索这一概念的第一个蛋白质降解剂的基础。