快到2018年时,我已经为企业买家们固化了一个产品选择:一个用于测量、分析、定价和减少碳排放的软件。 经过几十次的交谈,世界上最大的钢铁制造商安赛乐米塔尔同意成为SINAI的第一个客户。
这种新原料制成的纸尿裤不仅使用起来更加舒适,同时也更加绿色环保。此外,数据分析还揭示了消费者希望有更大包装的产品,以减少下订单或者到店购买纸尿裤的次数。。基于此,好奇纸尿裤设计了新的更大容量的纸尿裤包装来满足消费者的这一需求。
从年度审核切换到此“日常绩效管理”系统后,公司近70%的员工表示他们感到很有价值,并认为反馈是有用的。 行动步骤: “拉动”杰出表现
一份新报告发现,过去几年全球青年就业状况有所改善,但仍然有6500万年轻人失业。 所获学历和当今所需的工作技能之间不匹配是年轻人难以找到工作的原因之一。
这并非是争取更有利的商业政策或减税,而是为了找到满足所有利益相关者的解决方式——包括你的企业、股东、顾客以及社区。 一些企业的董事会已经开始重视处理此事,现在,企业内的其他管理者也有机会参与其中。
学习者可能需要两到三个月的时间来扩展他们在产品开发、数据和人工智能方面的技能。 为期四个月的学习计划则可以帮助人们进入云计算和工程领域。
这家澳大利亚公司花费了十数年研究如何利用老旧墨盒以及软质塑料创造更多价值。该公司的创新之处在于,将这些材料运用在了道路之中。这些废旧原料加入沥青和循环利用的玻璃,生产出的新型高质量路面材料的耐用性比普通沥青高65%。
报告预测未来五年,近四分之一的工作将发生变化,技术应用和数字化将推动新的工作岗位出现,但也会导致更多岗位消失。报告分析了未来就业的机遇和挑战,提出了支持向未来就业转型的政策和建议。
到2030年,绿色转型将在全球的清洁能源、高效和低排放技术领域创造3000万个就业机会。但是,虽然在过去的四年内绿色转型工作持续发展,但绿色技能的重塑和提升却没有相应地跟上步伐。
以通过调查来收集消费者需求或意见信息的工作人员为例:“虽然进行调查可能是一个高度自动化的过程……但调查问题的制作和措辞仍然需要收集数据的人高度关注和许可。 受人工智能影响较小的工作. 需要更频繁人际交往的工作被大语言模型颠覆的可能性更小,医疗保健人员、教师、社会工作者、职业顾问和人力资源经理等都属于这一类工作。 白皮书认为,人力资源经理的工作任务中,只有16.1%有可能实现自动化,22.2%的工作有可能得到增强。 前者包括“确定项目或运营的资源需求,管理预算或财务”,而后者主要涵盖“解释法规、政策或程序,并培训他人进行运营或熟悉工作程序”。 相比之下,大语言模型可以将软件开发人员28.7%的任务实现自动化,使43.2%的任务得到增强。
德勤称, 芯片制造商已经开发出了人工智能设计工具 并投入生产过程中,这些芯片的每年潜在价值约为数十亿美元。 德勤指出:“虽然人工智能工具不会取代人类设计师,但它们在速度和成本效益方面的额外优势,将使芯片制造商的设计能力大大增强。 人工智能可能创造的其他训练岗位工作包括构建服务器基础设施的系统管理员。 世界经济论坛表示,确保这些系统拥有所需的能源也将至关重要,因此电力系统工程方面的职位也可能会增加。 人工智能解释. 人工智能训练负责的是幕后工作,而人工智能解释则是让公众能够轻松使用人工智能。 人工智能解释员将设计人与人工智能的交互界面。 论坛认为,这些专业人员可以被视为大语言模型的“用户体验设计师”。
精准医疗:为患者提供个性化的治疗,提高治疗效率,降低医疗成本; 无人机 :取代人工运输,更有效地将重要物资投放到偏远地区;农业应用:通过精准灌溉提高农作物收成;也能辅助高风险的灾区求援工作;
ChatGPT等平台凸显了命令式自然语言处理的潜力。 ChatGPT由OpenAI开发,利用深度学习模型来理解和生成类似人类的文本,帮助用户完成从起草电子邮件到复杂的数据分析和内容创建等任务。
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根据OECD数据,墨西哥、哥斯达黎加和韩国的工作时长最长,德国、丹麦和挪威的工作时长最短。文章分析了工作时长与生产力、质量、创意力的关系,以及缩短工作时长的利弊。
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本文介绍了如何克服亲密沟通偏差,提高与不同人群和个人的沟通效果。文章提供了八个具体的技巧,包括聆听、问题提出、情感联系等,以及相关的研究和案例。
报告称,这是过去50年里材料使用量增长了三倍多之后的后果。 资源包括粮食作物、能源木材、化石燃料、铁、铝和铜等金属、非金属矿物以及土地和水。
Synbio实验依靠先进的机器人平台来完成重复移动大量样本的工作,另外还要使用机器学习来分析大规模实验的结果,而机器学习本身又会产生大量的数字数据。
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