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人力资源管理中的技术干预 - ijrpr
近年来，技术进步对招聘流程产生了深远的影响，统计数据显示，74% 的美国大公司现在采用电子选拔方法来简化招聘流程（Cedar Crestone，2010 年）。这项技术进步带来了组织运营的革命，充分利用了人力资本和信息技术之间的协同作用。大约二十年前引入的管理信息系统 (MIS) 极大地改变了传统的工作方式，并有可能提高组织收集、存储和利用个人数据的能力。尽管人力资源信息系统 (HRIS) 在当代工业环境中得到广泛采用，但其全部潜力往往尚未得到充分发挥（D. Sharma，2011 年）。
组织人力资源管理中的人工智能伦理
在与组织的人力资源竞争领域中，人工智能（AI）是否会变得更强大。组织使用AI的主要问题是他们组织资源对职业道德领域的情报的精神歧义。在业务中使用AI需要熟悉AI问题的经理。不幸的是，许多人力资源经理仍然认为AI是一个神话，具有不科学的和某种想象力的期望，并且不知道AI可以将哪些转型带给他们的业务。本研究使用定性荟萃分析方法来探索和综合基于AI管理的组织人类伦理的作用的现有文献。根据研究的结果，基于职业伦理学的AI管理的组成部分是对道德的承诺，解释，公平，鲁棒性，透明度，透明度，隐私保护，国际使用，意识，使用良好数据卫生，良好数据的使用，良好数据收集的使用。控制用户并减少AI的算法偏见没有人类智能的位置，只能定义为助手，而不能替代人类和组织的人力资源。如果在计划人工智能的发展时，将同时考虑人类和道德问题，组织可以希望实现道德和企业家AI的梦想。
组织中的人力资源管理策略...
在迅速发展的数字时代，世界各地的组织在管理人力资本方面面临着新的挑战。数字化转型已大大改变了业务格局，影响了组织在竞争日益激烈的市场中运作，交流和竞争的方式。本研究旨在确定人力资源管理最佳实践，以帮助组织克服数字化转型的挑战并在采用新技术方面取得成功。这项研究的重点主要是定性的。收集数据的方法包括在查看和记录数据时密切关注细节，然后使用分析技术（例如减少数据，可视化和推断）来得出结论。该研究得出的结论是，组织数字化转型中的人力资源管理策略是公司在面对数字时代变化方面取得成功的关键。通过专注于提高员工的数字能力，文化和领导力的变化，适当的组织重组，人才管理，绩效衡量，有效的沟通，灵活性和良好的风险管理，组织可以最佳地利用数字技术来实现竞争优势，提高业务绩效，并为客户提供附加的价值。
阿姆斯特朗的战略人力资源管理手册
04 SHRM的演变43简介43开端 - 关注垂直整合或适合44个认识水平和垂直拟合的重要性45关于HR策略发展的观点45观点 - “最佳拟合”或“最佳实践”或“最佳实践”或“最佳实践”开发概念的概念框架shrm 50与SHRM 50的绩效54的绩效54的范围54的范围54 iS-iS-iS-iS-iS-IS-54 apection 54 apection 54 apection 54 a possiment 54 a striment a insime of 54 apkenthorde 54
Kubernetes 原生两级资源管理，适用于 AI 工作负载
• 优先级 • 服务类别 • 配额 • 任务、作业、用户、组织、服务……？ • 您在哪个级别排队、分配资源、抢占…… • 当 1000 个 POD 处于待处理状态时，您的调度程序会发生什么情况？
通过图神经网络学习弹性无线电资源管理政策
N. N. Naderializadeh，M。Eisen和A. Ribeiro，“学习具有图形神经网络的弹性无线电资源管理策略”，IEEE信号处理交易，3月。2023。
适应日益增长的量子云的作业和资源管理
摘要 — 随着量子计算的普及度不断提高，通过云高效访问量子机对全球学术和行业研究人员都至关重要。随着云量子计算需求呈指数级增长，资源消耗和执行特性分析是供应商端和客户端高效管理作业和资源的关键。虽然作业/资源消耗和管理的分析和优化在传统 HPC 领域很流行，但对于量子计算等新兴技术来说，它却严重缺乏。本文提出了优化的量子云自适应作业调度，注意主要特征，例如排队时间和跨机器的保真度趋势，以及其他特征，例如服务质量保证和机器校准约束。该提案的关键组成部分包括 a) 基于编译电路特征（例如电路深度和不同形式的错误）预测跨机器保真度趋势的预测模型，以及 b) 基于执行时间估计的每台机器的排队时间预测。总体而言，该提案在模拟 IBM 机器上针对多种量子应用程序和系统加载场景进行了评估，与传统作业调度程序相比，它能够在特定用例中将等待时间减少 3 倍以上，并将保真度提高 40% 以上。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。
如何利用生成式人工智能作为人力资源管理助手 ☆
人力资源管理 (HRM) 专业人员经常工作过度，他们的工作也越来越复杂。因此，许多人患有工作倦怠，只有一些人可以将必要的时间分配给战略问题。我们展示了生成人工智能 (AI)，特别是 ChatGPT，如何成为战略和运营任务的有用 HRM 助手。但是，为了实现这一点，我们展示了创建有价值的提示的必要性，这些提示会产生具体、有用且可操作的 HRM 建议。因此，我们提供了创建高质量和有效提示的八条准则，并说明了它们在八个关键 HRM 领域的普遍实用性，以及在劳动力多样性和战略 HRM 的特定领域更深入地说明了它们。我们还提供建议并演示如何实施关键验证流程来检查 ChatGPT 的建议。我们最后列出了一份“应该做和不应该做的事情”清单，如果由经过充分培训的人力资源管理专业人士使用，这是一个非常有用的工具，因为它有助于更快地完成任务，希望能够减少他们的工作倦怠，并让他们有更多时间处理战略和长期问题。反过来，这些好处可能会帮助实现尚未实现的“在谈判桌上占有一席之地”的愿望。”