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预测重新就业：失业工人及其案例工作者的机器学习与评估
4这来自对2012年和2013年进行的案例工作者的调查，该调查与我们的观察窗口重叠，以期失业；参见Van Den Berg，Hofmann，Stephan和Uhlendorff（2014）。当时，还没有举行虚拟会议。在2012年和2013年没有关于每个案例工作者的数据源，但在2016年期间，面向求职者的案例工作者平均负责约160个客户（Bundesregierung，2019年）。5可以分类各种方法，以分类新的失业者；值得注意的是：基于规则的分析，基于案例工作者的分析和统计分析（Desiere等，2019）。一些国家依靠这些不同方法的组合。基于规则的分析使用行政资格标准，例如年龄或教育，将新失业的个人分为类别。基于案例工作者的分析（软谱）依赖案例工作者对求职者的再就业机会的评估。统计分析使用统计模型来预测个人的预期失业时间或其长期失业的可能性。
“人工智能对现代招聘实践的影响：多公司案例研究
I. 引言人工智能 (AI) 正在彻底改变招聘格局，提供新工具来简化招聘流程、降低成本并更有效地识别顶尖人才。本研究通过五大行业领导者的案例研究，考察了人工智能在现代招聘中的作用：联合利华、IBM、希尔顿酒店、西门子和谷歌。我们探讨了人工智能技术（包括用于简历筛选的机器学习、用于聊天机器人的自然语言处理和用于候选人评估的预测分析）的实施方式及其对招聘结果的影响。该研究还考虑了对求职者，特别是应届毕业生的影响，并解决了数据隐私和算法偏见等道德问题。通过分析现实世界的应用，我们旨在为人力资源专业人士、商业领袖和求职者提供有关人工智能在招聘方面的有效性、挑战和未来潜力的见解。
“人工智能对现代招聘实践的影响：多公司案例研究
I.简介人工智能（AI）正在彻底改变招聘格局，提供新的工具来简化招聘流程，降低成本并更有效地确定顶尖人才。本研究通过五个行业领导者的案例研究来研究AI在现代招聘中的作用：联合利华，IBM，Hilton Hotels，Siemens和Google。我们探讨了AI技术（包括用于简历筛查的机器学习，用于聊天机器人的自然语言处理以及用于候选评估的预测分析）以及对招聘结果的影响。该研究还考虑了对求职者，尤其是新毕业生的影响，并解决了诸如数据隐私和算法偏见之类的道德考虑因素。通过分析现实世界的应用程序，我们旨在提供有关人力资源专业人员，业务领导者和求职者的招聘招聘的有效性，挑战和未来潜力的见解。
劳动力市场的成长心态培训
机器人技术和人工智能的快速技术进步会影响工人在现有和紧急职业中完成的任务的挑战和组成，因此需要在经理，工人以及新的/返回的劳动力市场参与者之间进行几乎连续的学习和实验。在这个项目中，由联邦建筑的宗旨宗教授予更好的区域挑战奖，重点是宾夕法尼亚州西南部的劳动力发展培训计划，我们将成长心态培训嵌入了现有的劳动力发展计划中。成长心态培训是跨学科的（使用神经科学，教育和认知心理学研究），并且是使用基于社区/社区的研究方法与社区利益相关者合作设计的。我们与支持关键人群在内的组织进行培训，包括青年，涉及正义的求职者，熟练的学徒和受训者，以及各级教育工作者（K-12，区域大学和社区学院）。本文讨论了培训组件，向求职者和受训者确认我们的技能是可延展的，并且可以通过精力，支持和策略来证明。在项目的这一阶段，我们培训求职者/培训计划的讲师/导师，并使用前评估来降低培训课程的有效性。结果表明，短暂的75分钟会议可能会影响培训师的心态信念（由.88 S.D.）和自我效能感（或.84 S.D.）。本文为他人提供了在其上下文中实施增长心态的资源，并讨论了未来工作的指示。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
通过减少空气污染来改善公共卫生：
orcid：https：//orcid.org/0009-0008-1375-5871 M'Hamedbougara大学（阿尔及利亚）通讯作者：Amina badreddine，a.badreddine@a.badreddine@univ-boumerdes.dz手稿的类型：理论摘要：理论摘要：一种重要的公众，以改善该公共健康和福克斯的求职者，并促成了求职者和杂物的范围，该公共局部和求职者又是求职者，该公司的求职者又有sirne anderw serne and serne course course course course course corne and and and and ande shore（水力发电）是重要空气污染物的排放量的显着减少。与化石燃料资源相比，它们是颗粒物（PM），氮氧化物（NOX），硫氧化物（SOX）。专家估计，仅在美国放弃化石燃料燃烧将避免每年53,000人死亡，这一比例超过6000亿美元的货币福利。在阿尔及利亚，已宣布的民族目标是过渡到可再生能源的国家目标及其实际实施之间的差异。本文目的是确定这种差异的原因，并开发出逐渐减少的有效机制。本文认为，这些差异的主要原因是有限的决心和缺乏连贯的计划以及结构性障碍，例如对化石燃料的大量财政支持，石油和天然气公司的强烈利益，融资问题以及可再生能源项目中垄断的主导地位。本文提出了对阿尔及利亚的课程校正，以通过有针对性的改革来实现其巨大的太阳能，风能和其他清洁能源潜力，这将吸引可持续投资。阿尔及利亚需要采取精心计划和长期的发展和多元化方法，以满足全球气候议程的目标。本文提供并解释了燃料补贴，能源市场的自由化，培训计划的扩展以及探索新财务机制的逐渐消除。为了利用可再生能源资源，对阿尔及利亚的政治意愿坚定不移至关重要，以克服传统化石燃料行业的抵抗。关键字：公共卫生；死亡;空气质量；空气污染；集中的太阳能；能量过渡；光伏电源；可再生能源。JEL分类：Q42，Q48，Q53，Q55，Q55，Q58收到：2024年1月5日接受：2024年3月24日发表：2024年3月31日：2024年3月31日资金：该研究出版商：学术研究和出版UG（德国）创始人：学术研究和出版的创始人：学术研究和出版社（德国）ug（德国）ug（德国）ug as a as：badedddine，a. ch＆chi＆chi＆chi＆larbi＆larbi＆larbi＆larbi＆larbi＆larbi＆larbi。通过减少空气污染来改善公共卫生：过渡到可再生能源的策略。健康经济学和管理评论，第5（1），1-14页。 https://doi.org/10.61093/hem.2024.1-01
ROP 348/MP/2023 Central ...
of the Electricity Act, 2003 seeking a declaration that the bid process initiated by Solar Energy Corporation of India Limited (SECI) alongwith the Power Purchase Agreement (PPA) dated 30.12.2022, executed in terms thereof is a nullity Date of Hearing : 13.3.2024 Coram : Shri Jishnu Barua, Chairperson Shri P. K. Singh, Member Petitioner : Adani Renewable Energy Four有限（ARE4L）。受访者：印度太阳能公司有限公司。目前的各方：Shri Hemant Singh，倡导者，Aws4l Shri Chetan Garg，倡导者，ARE4L Shri Harshit Singh，倡导者，AS ARCHI THAPLIYAL女士，倡导者，倡导者，是4L诉讼记录的记录，一开始就提出了distition distition distition distion的诉讼，求职者已被宣布为depition''求职者，求职者' 25.5.2021，根据“基于关税的竞争竞争竞标准则从网格连接的风力发电项目中采购电力的指南”，由印度太阳能公司有限公司限制了从ISTS连接的风力发电项目（Tranche-XI）和iSecoof interip of is of is of interip.1222222222.在规定的时间表中，遵守RFS，奖励信和PPA的各种义务的SECI违约的说明（Seci）在规定的时间表中（同时在30.12.2022上执行PPA在30.12.2022上执行了某些工会的偏差，同时在8.7.7.7.7.7.7.7.7.7.7.7.2022上共享了PPA。学习的律师进一步提出，委员会的委员会命令日期为9.3.2024在请愿书号353/at/2023已向请愿人授予自由，以分别与委员会联系，以裁定上述请愿书中ARE4L提出的问题。
M.Sc.人工智能和机器人模块手册M.Sc.人工智能和机器人模块手册
模块号1-m-air-AIB-1持续时间一学期频率冬季学期模块语言英语录取要求人工智能讲师教授Wolfram Burgard博士教授Wolfram Burgard检查面向学习的学习任务分级的分级学习成果学生能够●描述不同类型的人工智能和智能的求解方式●对不同类型的求职者进行分类，并划分不同类型的问题，并将不同的智能分类为●•求解不同的智能，●•求职者• ●解释一阶和谓词逻辑的基本概念●在不确定性下将基本方法应用于概率的推理和决策，确定人工智能的高级概念●评估人工智能及其应用的道德后果，并讨论人工智能的跨学科跨学科的跨学科知识。第1-4章。这本书可在图书馆中找到。教学格式请参见课程大纲相关计划M. Sc。AI＆Robotics
使用 NLP 和机器学习，基于综合候选人资料增强算法职位匹配
摘要 — 我们建议通过自动分析候选人的社交媒体形象，并将其与简历和其他信息结合使用，以提供就业能力得分和情商指标，从而辅助招聘流程。算法招聘通常支持招聘公司，并不考虑候选人的社交媒体形象。我们在本文中提出的工作也可以供求职者使用，并利用候选人的综合资料来评估他们的成功机会。我们的方法使用 API 和网络爬虫进行社交媒体分析，评估软技能，根据关键词、技能组合和教育要求筛选候选人，并使用机器学习和自然语言处理技术提供匹配建议。最终的应用程序为公司和求职者提供了更快、更准确、更高效且相对无偏见的招聘流程。索引词 — 机器学习、分类、招聘、社交媒体、自然语言处理