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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
巴基斯坦的大脑流失状况，重点是医疗保健部门
在这本简介中，我们将注意力集中在巴基斯坦，目的是多元化对从该国迁移的人的大脑流失研究，主要是为了寻找更好的生活质量和机构，尤其是专注于医疗保健部门。大脑流失已成为一种永久上升的现象，越来越技能的工人离开该国，但对该群体的研究较少。巴基斯坦由于最近的经济动荡以及对国家的影响，对那些留下的人的影响以及用于最大程度地利用所有利益相关者的利益，对熟练工人从发展中国家的移民提供了独特的见解。该国的大脑流失导致缺乏高素质的医疗专业人员，政府的投资回报率很差。
分析斯里兰卡的大脑流失和迁移的经济影响
＃摘要 - 数十年来，专业人士的脑部排水和迁移一直是斯里兰卡的一个话题。，但斯里兰卡政府尚未采取适当的行动来克服迄今为止的问题。熟练的专业人士的迁移显示出来是由于抗议而发生的增加，因为这恰好是政治不稳定的原因之一。本文旨在分析斯里兰卡的大脑排水和迁移性质，并确定确定技能迁移的关键组成部分。这项研究使用了一种组合方法，其中进行了107个深入的访谈，以收集数据和对文献的系统综述（2000-2022）。结果表明，熟练的专业人员的迁移已延长到2022年，以及社会，经济和政治因素如何影响移民。关键词 - 脑力流失，经济，移民，专业人士
第三章 人才逆向流失的出现
此外，在教育领域，自 2006-2007 年以来，印度政府在海外印度人事务部 (MOIA) 的领导下推出了一项名为“侨民儿童奖学金计划” (SPDC) 的项目，专门面向来自 40 个选定国家（表 3 3.1）的印度裔人士 (PIO) 和非居民印度人 (NRI)，以吸引和安置他们到印度接受高等教育。该奖学金向 100 名选定的学生提供，其中 50 个席位分配给 PIO 候选人，50 个席位分配给 NRI 候选人。但是，如果没有合适的 PIO 候选人，则剩余席位可提供给其他候选人，反之亦然。选定的学生将获得 4000 美元的奖学金，用于支付本科课程的学费、入学费和入学后服务（印度政府外交部，无日期）。
健康和旅游学生中大脑流失感知的串行调解模型
抽象目的：它的目的是探索自我效能感和财务焦虑水平在健康和旅游学生的生活满意度对大脑流失看法的影响中的串行调解作用。方法：在这项描述性研究中，在Antalya，Türkiye和串行中介模型和回归分析中，使用四个量表，生命满意度，自我效能，经济焦虑量（自我满意度，自我效率，财务焦虑）收集了403名参与者的数据。结果：根据数据，83.3％的旅游业，74.8％的护理，56.5％的牙科和55.7％的医学院学生表示他们正在考虑毕业后正在迁移。生活满意度对自我效能感和对财务焦虑的负面影响产生了积极影响，对财务焦虑的自我效能感具有积极影响。生命满意度对大脑流失有直接的负面影响，而自我效能感和财务焦虑对大脑排水产生了积极影响。学生对生活满意度的看法是大脑流失意图的重要先决条件，自我效能感和财务焦虑对这种影响具有中介作用。最影响其迁移意图的因素是脑力流失态度和教职员工。财务焦虑，自我效能感和出国意图是影响大脑流失看法的变量。结论：本研究中表达的移民意图和大脑消耗态度预测，对该国的医疗保健和旅游服务的可持续性构成了直接和严重的威胁。需要采取干预措施，例如改善财务焦虑和提供生活满意度。关键词：脑力消耗，财务焦虑，生活满意度，移民，自我效能，串行模型分析，学生
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
先天免疫训练加剧了实验模型中的炎症性骨质流失
先前的方法主要集中在适应性免疫系统上，即免疫系统的分支“记住”以前的威胁，并在再次遇到时发动了特定的攻击。人体还具有先天的免疫分支，长期以来，该分支被认为是免疫系统的一线通用攻击部门，没有能力记住事先袭击或在重新收录时做出不同的反应。
Cakir S 和 Demirag S. 影响人才流失的因素
目的：本研究旨在探讨六年级医学生对人才流失的看法、相关因素、原因和潜在解决方案。方法：2024 年 2 月 1 日至 4 月 30 日通过自愿面对面访谈进行了一项横断面研究。该研究评估了学生对人才流失及其影响因素的看法。问卷包括社会人口统计数据、从文献中确定的原因和障碍以及“对人才流失的态度量表”。结果：在 236 名最后一年的医学生中，32.6%（n=77）表示希望出国工作。其中，75.3%（n=58）计划最终返回土耳其。在计划出国工作的人中，75.3% 表示他们打算返回土耳其，而 24.7% 计划永久移民。对人才流失态度量表的平均得分为 53.2±8.92。移民的主要动机包括土耳其工作条件差（16.6%）、医疗环境中暴力事件频发（16.1%）、国外生活水平更高、收入机会更多（14.6%）以及对土耳其医疗政策不满（12.3%）。结论：三分之一的学生表示有兴趣在国外生活或工作，这凸显了失去熟练专业人员的风险。通过有针对性的政策解决导致人才流失的根本因素可以缓解这一问题并留住未来的医疗人才。关键词：人才流失；医学生；观点
第 11 次特许权流失最终报告。......
Balkwill 先生获悉，对于市政排水管道上方的新涵洞，100% 的施工和工程费用由提出申请的土地所有者承担。以前类似申请的排水工程费用在 25,000 至 30,000 美元之间（施工和工程）。 讨论了以下设计方面： o 涵洞位置应位于新地块正面的南侧四分之一处。Balkwill 先生可以在施工现场放置一个桩来确定涵洞的中心线。新涵洞和位于拟建地块南边界附近的现有消防栓入口涵洞之间必须保持足够的空间。 o 车道材料应为粒状“A”（碎石灰石）。 o 端墙将为倾斜的石头。 o 除非另有要求，顶部宽度将为 6.1 米 (20 英尺)。6.1 米的顶部宽度是市政排水管道上方住宅通道涵洞的标准顶部宽度。 Balkwill 先生要求对额外 5 到 10 英尺顶部宽度进行成本估算。他被告知，与标准 6.1 米以外的额外涵洞长度相关的未来维护成本将不会与上游土地分摊。 镇政府告知 Balkwill 先生，施工工作可以由他们选择的承包商进行，但必须完成一系列先决条件，并出示先前施工经验的证据。o Balkwill 先生有一位承包商，他想考虑完成这些工程。 Balkwill 先生要求报告尽快进行。 由于这些工程与住宅开发/非农业有关，因此无法通过 ADIP 为该项目提供拨款。 狄龙将提供部分时间的施工观察并完成最终检查。
利用机器学习和深度学习模型，用于主动流失客户保留
抽象客户损耗尤其是诸如零售，银行和电信的行业中的一个问题，在零售，银行和电信中，客户获取成本大大高于保留重复客户的成本。现在，通过Ma-Chine学习模型可以预测客户缺乏兴趣，而深度学习已经在早期干预措施中发挥了重要作用。In order to assess the quality of churn prediction, the study tests six basic machine learning techniques: random forest, logistic regression, and the k-nearest neigh- bors method, as well as four deep learning techniques: long short term memory (LSTM), bidirectional LSTM, convolutional neural networks (CNN), and artificial neural networks (ANN).然后，通过评估矩阵评估模型的性能，包括从大型数据集中提取功能后，从客户的行为数据中的准确性，精度，回忆和F1得分进行评估。该研究表明，DL模型可改善对搅拌和非束缚客户分类以及随机森林以及其他ML模型可比精度的处理。这项研究可以得出结论，LSTM和ANN模型在实际世界的搅动预测情况下取消了模型，尤其是在需要长期消费者行为评估时。为了增强给定预测模型的当前结果，这项研究重点是数据预处理和引导，特征提取和多个模型组合的效果。该研究的含义为公司提供了特定的实用建议，以通过采用数据交易技术有效地管理客户流失并增加客户保留率。