XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemresumes
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
基于人工智能分析和需求技能预测确保可持续增长
摘要。可持续的经济增长需要一个预测所需技能和能力的系统。现有的劳动力市场分析和预测方法使用基于雇主调查或国家门户网站上注册的空缺职位的截断数据库，这些数据库确实为教育系统提供了所需能力的可靠预测，以确保及时形成这些能力。也不可能根据能力而不是员工数量来分析需求。因此，更可靠的数据来源是通过从在线求职门户网站抓取收集的空缺职位和简历进行分析，这允许您根据所述能力分析空缺职位和简历，并预测其动态。本文提出了一种利用人工智能进行需求技能和能力分析预测的算法，其优势不仅在于处理信息的数量和速度，还在于确保数据的质量和可比性。
海军部职业机会
传单 #23-008 申请方式：美国海军天文台 (USNO) 正在接受简历，以填补国防部某些人员直接雇用权下光学机械望远镜工程师的空缺。USNO 将在 2023 年 9 月 30 日之前或职位被填补之前评估和考虑收到的简历。简历和成绩单应通过电子邮件发送至 NAVOBSY_NOBS_N1-DL@navy.mil，并在电子邮件的主题行中引用上述传单 #。非官方版本的成绩单是可以接受的，只要它们列出了所有课程、已完成的学分和学生的姓名。不需要求职信，但鼓励提供求职信。我们将通过电子邮件联系高素质申请人以安排面试。薪资范围：年薪 98,496 至 128,043 美元（2023 年）工作地点：亚利桑那州弗拉格斯塔夫职位简介：成功应聘者将被 USNO 聘用并被派往亚利桑那州弗拉格斯塔夫。USNO 为海军、国防部 (DoD)、其他联邦机构和民用部门提供精确的时间、地球方向参数、天体的位置和运动以及相关的天文信息。该职位隶属于 USNO 弗拉格斯塔夫站的仪器研究与工程部，负责支持现有的天文仪器和相关系统。应聘者将与控制工程师、软件工程师和机械车间人员密切合作，以维护现有基础设施、创建新设计并实施升级。理想的应聘者将是一位经验丰富的望远镜工程师，对望远镜以及机械和光学子系统有透彻的了解。该职位是非主管职位。高素质应聘者将展示以下知识、技能和能力：
海军职业机会部 - CNMOC
传单编号 24-003 申请方式：美国海军天文台 (USNO) 将在 2024 年 9 月 30 日之前接受简历，以填补国防部某些人员直接雇用权下的多个工程技术人员空缺。简历和成绩单应通过电子邮件发送至 NAVOBSY_NOBS_N1-DL@navy.mil，并在电子邮件的主题行中注明传单编号 23-003。非官方版本的成绩单是可以接受的，只要它们列出了所有课程、已完成的学分和学生的姓名。求职信不是必需的，但鼓励提交。将通过电子邮件联系高素质的申请人以安排面试。薪资范围：每年 82,764 美元至 107,590 美元工作地点：华盛顿特区工作地点：成功的候选人将受雇于驻扎在华盛顿特区的美国海军天文台 (USNO)。USNO。该职位是为了支持 USNO 的天体参考框架 (CRF) 部门和 USNO 的精确时间和天文测量 (PTA) 任务。
商务及专业沟通与 Certiport 商务沟通技能 (CSB) 认证之间的关联
可能包括口头信息，例如面对面讨论、电话和语音消息；书面信息，例如电子邮件、短信、商务信函、求职申请、简历、会议议程和会议记录；视觉信息，例如 PowerPoint 演示文稿和视频；使用 Facebook、Instagram、LinkedIn 和 Twitter 等服务的业务相关社交媒体信息。
购买海上风能可再生能源证书
Section 3 3.A Key Employee Resumes 3.B Equinor Project Details Section 4 4.A Lease OCS-A 0512 4.B Lease OCS-A 0520 4.C USCG Port Access Route Study Section 5 5.A Empire Wind Phase 2 Wind Assessment 5.B Beacon Wind Wind Assessment 5.D Empire Wind Phase 2 Hourly Wind Data 5.E Beacon Wind Hourly Wind Data Section 6 6.A O&M Schedules Section 7 7.A Financing Plan 7.B 7.C Letters of Support从领先的银行7.D 7.e税收分析7.F Equinor ASA财务报表（年度报告）7.G Equinor Holdings财务报表7.H渔业生存基金诉Sally Jewell Fund诉Sally Jewell文件第8节8.一个互连和可交付性计划8.B Empire Wind阶段2帝国风阶段2系统可靠性影响研究8.G帝国风阶段2交付性研究8.h帝国风阶段2互连请求Q＃958 8. i帝国风阶段2互连请求Q＃959 8.J互连评估研究
海军部职业机会
传单 #23-007 申请方式：美国海军天文台 (USNO) 正在接受简历，以填补国防部某些人员直接雇用权下的电子技术人员的多个空缺职位。USNO 将在 2023 年 9 月 30 日之前或职位被填补之前评估和考虑收到的简历。简历和成绩单应通过电子邮件发送至 NAVOBSY_NOBS_N1-DL@navy.mil，并在电子邮件的主题行中引用上述传单 #。非官方版本的成绩单是可以接受的，只要它们列出了所有课程、已完成的学分和学生的姓名。不需要求职信，但鼓励提供求职信。我们将通过电子邮件联系高素质申请人，安排面试。薪资范围：每年 78,592 美元至 102,166 美元（2023 年） 工作地点：华盛顿特区 薪资范围：每年 70,655 美元至 91,848 美元（2023 年） 工作地点：科罗拉多州科罗拉多斯普林斯 工作简介：成功的应聘者将受雇于驻扎在华盛顿特区或科罗拉多州科罗拉多斯普林斯的 USNO。申请人应注明申请的地点。 USNO 向海军、国防部 (DoD)、其他联邦机构和民用部门提供精确时间、地球方位参数、天体的位置和运动以及相关天文信息。这些职位是为了支持 USNO 的精确时间 (PT) 部门和 USNO 的精确时间和天文测量 (PTA) 任务。这些职位位于主时钟操作部、全球导航卫星系统和网络时间传输部以及协调时间传输部。这些部门负责执行精确时间部门的主要工作，包括操作和维护 USNO 主时钟以及通过网络时间协议 (NTP)、GPS 和双向卫星时间传输 (TWSTT) 等方式从主时钟传输时间。高素质候选人将展示以下知识、技能和能力：
感恩节时间 - 2023
• ACP 2 / Legacy Way - 11 月 21 日晚上 9 点关闭，11 月 25 日上午 6 点恢复正常营业时间 • ACP 3 / I-185 - 24/7 开放 • ACP 5A / Sand Hill - 11 月 22 日下午 5 点关闭，11 月 24 日上午 5 点恢复正常营业时间 • ACP 7 / Harmony Church - 正常营业时间：24/7 • ACP 8 / Childers Gate（Eddy Bridge）– 24/7 开放
海军部职业机会
传单编号 23-004 申请方法：美国海军天文台 (USNO) 将在 2023 年 2 月 20 日之前接受简历，以填补国防部某些人员直接雇用权下的监督信息技术专家的多个空缺。简历应通过电子邮件发送至 NAVOBSY_NOBS_N1-DL@navy.mil，并在电子邮件的主题行中引用上面的传单编号。不需要求职信，但鼓励提交。将通过电子邮件联系高素质的申请人以安排面试。薪资范围：每年 155,700 至 183,500 美元（2023 年）工作地点：华盛顿特区关于工作：成功的候选人将受雇于驻扎在华盛顿特区的 USNO。USNO 向海军、国防部、其他联邦机构和民用部门提供精确的时间、地球方向参数、天体的位置和运动以及相关的天文信息。这些职位负责运营和维护网络基础设施以及所有 USNO 应用程序和网络系统的开发安全和运营。当前工作包括应用软件和网络基础设施工程、生命周期更换和维护。高素质候选人将展示以下知识、技能和能力：
管理人工智能：风险与机遇
摘要 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人机交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，亚马逊推出的内部招聘工具就是这种情况，该工具使用 AI 来审查工作简历。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名明显低于男性简历。该模型对在“女子象棋俱乐部队长”等活动中出现“女性”一词的简历进行惩罚，并降低就读女子学院的申请人的排名。虽然亚马逊在 2015 年取消了该计划，但这是一个重要的教训，即即使是怀有良好意图的组织在管理基于 AI 的项目时也可能会遇到意想不到的风险。在本文中，我们回顾了多个 AI 项目如何实现风险的案例研究，并强调了与管理 AI 项目相关的其他风险。讨论的主题包括 AI 模型中的偏见、用于训练 AI 系统的数据的隐私问题、使用 AI 驱动的工具可能产生的法律问题、模型缺乏透明度和可解释性以及模型漂移——AI 模型随着时间的推移而失去准确性的概念。我们还介绍了应对这些风险的策略，以帮助项目经理最大限度地发挥 AI 对其项目的影响。简介 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人类与机器交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，就像亚马逊推出使用 AI 审查工作简历的内部招聘工具时的情况一样。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名有显著影响