关于电池劳动力挑战:电池劳动力挑战赛(Battchallenge)是由美国能源部(DOE)和Stellantis赞助的大学工程竞赛,由Argonne National Laboratory管理。Battchallenge是35年以上高级车辆技术竞赛(AVTC)的一部分。AVTC是DOE的一系列多年汽车工程竞赛,DOE为未来的汽车工程师和行业领导者提供的旗舰劳动力开发计划。他们的最新竞争,电池劳动力挑战赛是一项全面的电动汽车和电池劳动力开发计划,通过建立一个教育生态系统来培养多样的人才管道,该系统为高中毕业生,职业和过渡工作者提供培训和教育,以及可以为北美电池行业远足充电的技术人员。
我们汇总了加拿大加拿大劳动力统计调查(LFS)问题奈雷斯的八年数据。使用机器学习的适用性(SML)量度用于检查机器学习的职业接触。使用美国(US)O*NET数据库开发,SML估计了机器可以学习特定工作任务的操作和输出的程度。基于O*的SML分数根据其匹配属性映射到加拿大国家职业分类代码。通过这种方法,我们对职业进行了高度机器学习曝光(SML分数的前10个百分位数)和低MA Chine学习曝光(SML分数的最低10%)。,我们对加拿大工人数量进行了加权估计,该职业的机器学习暴露或机器学习较低。性别分层的模型,以估计教育程度,小时工资和职业工作技能,培训和经验要求以及在男女高或低机器学习暴露职业中就业的可能性。
LIST OF TABLES TABLE 1: FACT SHEET ......................................................................................................................................................................... 8