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对人力资源管理中人工智能机会的不切实际的乐观
人工智能 (AI) 在汽车和金融等领域或人力资源管理 (HRM) 等业务部门中有许多用途。本研究对德国中小型企业人力资源管理人员进行了一项调查，调查内容是 AI 对他们自己和其他公司的预期影响。调查发现，存在不切实际的乐观迹象，即认为负面影响更有可能发生在他人身上而不是自己身上。AI 将发挥越来越重要的作用，其中降低成本和提高效率是最高动机，而缺乏 AI 专家是最大的阻碍因素。参与者认为 AI 将减少其他公司的员工数量，同时让他们自己的员工数量增加。他们预计 AI 将接管其他公司的更多任务，并相信 AI 将对其他公司的人力资源管理产生更大的影响，尤其是在行政处理方面。未来的研究应包括对其他业务部门的（重复）调查。
密苏里河流域水资源管理西北分部
NWO - USBR 第 7 部分项目 台伯河大坝 2993.0 3012.5 918,394 1,323,068 2979.74 -0.05 705,835 59 407 76.9 0 0.0 克拉克峡谷大坝 5546.1 5560.4 174,300 251,435 5535.53 0.07 124,286 201 50 71.3 0 0.0 峡谷渡口大坝 3797.0 3800.0 1,886,950 1,993,036 3784.31 -0.02 1,474,253 2,747 3,363 78.1 0 0.0 博伊森大坝4725.0 4732.2 741,594 892,226 4712.99 -0.03 535,409 331 702 72.2 0 0.0 布法罗比尔水坝* 5393.5 -- 646,565 -- 5355.96 0.01 374,092 262 198 57.9 -- -- 黄尾鱼水坝 3640.0 3657.0 1,011,052 1,263,682 3627.55 -0.13 874,467 1,537 2,103 86.5 0 0.0 詹姆斯敦水坝 1431.0 1454.0 30,488 220,990 1429.19 0.01 26,543 23 13 87.1 0 0.0 Heart Butte 大坝 2064.5 2094.5 67,142 214,169 2060.52 0.05 54,697 95 10 81.5 0 0.0 Keyhole 大坝 4099.3 4111.5 188,671 329,134 4089.48 0.00 112,468 -31 0 59.6 0 0.0 Pactola 大坝 4580.2 4621.5 55,975 99,038 4569.21 -0.07 47,133 9 32 84.2 0 0.0 Shadehill 大坝 2272.0 2302.0 120,172 350,176 2262.66 -0.03 79,224 -37 19 65.9 0 0.0 Glendo 大坝 4635.0 4653.0 492,022 763,039 4604.93 M 214,485 MM 43.6 0 0.0
西北地区，密苏里河流域水资源管理
蒙大拿州纳舒厄附近的米尔克河 -- 2027.8 20.0 1.9 0.0 226 -- -- -- -- 蒙大拿州沃尔夫波因特的密苏里河 1701.4 1958.6 19.0 11.1 0.1 M -- M M M 蒙大拿州卡尔伯森的密苏里河 1621.0 1883.4 19.0 4.8 -0.2 M -- -- -- -- 蒙大拿州科温斯普林斯的黄石河 -- 5079.1 11.0 0.8 0.0 719 -- -- -- -- 黄石河蒙大拿州利文斯顿附近的黄石河 -- 4542.5 9.5 M M M -- M M M 蒙大拿州比林斯的黄石河 -- 3081.4 13.5 2.4 -0.0 2,271 -- M M M 比格霍恩河蒙大拿州 Bighorn 附近 -- 2700.0 9.0 1.7 -0.1 2,544 -- -- -- -- 蒙大拿州 Miles City 的 Tongue R -- 2351.4 10.0 M M M -- -- -- -- 蒙大拿州 Miles City 的 Yellowstone R -- 2333.3 13.0 3.0 0.0 5,014 -- M M M Powder R 蒙大拿州 Locate 附近 -- 2384.7 9.0 1.8 0.1 549 -- -- -- -- Yellowstone R 蒙大拿州 Sidney 附近 -- 1881.3 19.0 4.4 -0.1 9,445 -- M M M 北达科他州 Williston 的 Missouri R 1553.0 1831.8 22.0 15.4 -0.1 -- -- M M M L ND -- 1930.8 20.0 1.0 0.1 0 -- -- -- -- 加里森至奥阿希河段
用于安全和交易的分布式能源资源管理解决方案（快速DERMS）的联合体系结构
目标：►开发和演示异质分布式能源资源（DER）的控制架构，以规模为批量电力系统提供网格服务，并支持聚合和交易管理。►通过简化传输和分布（T＆D）交互以及汇总资源响应的可靠性提高，对大规模服务的贡献。
绿色人力资源管理和可持续发展研究趋势的文献计量分析
联合国在2015年采用可持续发展目标，导致人们越来越关注学者和私人行业专业人员之间的可持续发展和绿色实践。本研究旨在探索“绿色人力资源管理”和“可持续发展”的研究格局。尽管近年来注意力越来越多，但该领域仍处于起步阶段。为了获得见解，使用描述性和网络分析提出并解决了五个研究问题。应用描述性统计数据表明，关于“可持续发展”和“绿色人力资源管理”的研究领域涵盖了八个不同的主题领域，表明这些主题的多方面和广阔性质。在2020年以后，出版物中的一个值得注意的上升趋势。自从该领域成立以来就撰写了22篇文章，《清洁生产杂志》是主要出版物。马来西亚，中国和印度等发展中国家在研究贡献方面领导着，表明对可持续实践的强烈倾向。巴西以最高的引用数量脱颖而出，这归因于其重大的环境挑战。网络分析确定了突出的主题及其互连。主题演化分析显示，从2015年到2023年，文献的实质增长，近年来组织可持续性绩效和供应链管理作为重要主题。这是了解绿色人力资源管理和可持续发展文献不断发展的景观的全面参考。值得注意的是，作者Jabbour CJC，de Sousa Jabbour和Latan H.因其多产的贡献而被强调，尤其是在``绿色的人力资源管理''和'可持续发展'文献的早期阶段。这项研究通过强调有影响力的文章，作者，来源，国家和隶属关系为管理专业人员和研究人员提供了宝贵的见解。此外，它强调需要进行持续研究和协作，以应对环境挑战并在全球范围内促进可持续的商业实践。
人力资源管理中的人工智能......
随着技术的稳步发展，竞争也愈演愈烈。为了维持业务，组织开始依赖许多领域的技术进步，包括人力资源管理。聘请具有强大商业头脑的员工比以往任何时候都更加重要，尤其是在这个大数据时代。候选人库正在迅速扩大，传统程序已不再适用。由于数字化转型，企业应该在组织层面协助其人力资源部门。本研究将研究人工智能技术在人力资源部门的使用情况。在这项关于人力资源领域人工智能应用使用情况的研究中发现，人工智能通常用于招聘领域。然而，在调查过程中发现，人力资源还用于其他几个学科，包括入职培训和教育。这项研究的重点是强调这一差距，因为人们发现人工智能实施尚未应用于其他人力资源领域，而且存在差距。这项研究的目的是考察人力资源专业人士的期望，并确定人工智能在人力资源管理的几个领域使用的差距。本研究结果对未来人力资源的人工智能应用和心理学研究具有启示。
学期2：MSC人力资源管理时间表
TIME MONDAY TUESDAY WEDNESDAY THURSDAY FRIDAY 17/02/2025 18/02/2025 19/02/2025 20/02/2025 21/02/2025 9.00 – 10.00 10.00 – 11.00 11.00 - 12.00 MK5116 Negotiations MY243 12.00 - 1.00 MK5116 Negotiations MY243 1.00 – 2.00 MK5116 Negotiations MY243 2.00 - 3.00 MK5116谈判MY243 3.00-4.00 4.00-5.00 5.00 -6.00 6.00-7.00-7.00
人类分析和生成人工智能的文凭，现代人力资源管理
这些工具在人力资源管理中的应用可以为公司提供巨大的竞争优势，从而根据精确和相关的数据提供更明智的决策。 div>通过数据分析，公司可以确定趋势，模式和机会，以优化人才管理，提高员工保留，降低成本并提高生产率
2024 年信息资源管理战略计划
目标 1：优化 IT 运营模式 ................................................................................................ 9 目标 2：实现产品和服务交付现代化 .................................................................................. 12 目标 3：投资于强大的员工队伍和文化 .............................................................................. 15 目标 4：增强企业安全性、隐私性和威胁缓解能力 ................................................................ 17 目标 5：加速云采用 ...................................................................................................... 20 目标 6：利用创新和新兴技术 ...................................................................................... 23