关键词： 人工智能   招聘流程   人力资源管理   效率提升   算法偏见  

摘要： 伴着人工智能技术的迅猛演进,其在人力资源管理方面的应用日益普及。本文聚焦人工智能在招聘流程中的应用情形,审视其长处与弊端,当前人工智能借助智能简历筛选、人才匹配算法以及虚拟面试助手等途径未来,有效增进了招聘流程的自动化水平和决策有效性,有效降低了人力成本跟时间成本。然而仍有一些挑战要面对,诸如算法偏见出现的状况、数据隐私保护以及人机协作协调的相关事宜情况等,认真分析这些挑战对人力资源管理效率的负面干扰,强调在采用智能技术时,企业应留意算法公平比例、加大数据安全维护,并合理管控人机协作关系。进一步搞明白人工智能在招聘中的应用不只是一次技术革新,更是对传统人力资源管理模式的实质调整,为企业数字化转型添加了新的动力,文章目的是为企业在招聘流程中合理利用人工智能技术、提高人力资源管理效率给出理论依据与实践指引。

关键词： 无人机   人工智能   测绘自动化   数据处理   机器学习  

摘要： 无人机与人工智能的结合已被广泛应用在测绘领域,实现了数据采集和处理作业的自动化。本研究采用文献研究法,深入探讨无人机和人工智能在测绘自动化中的发展趋势。通过分析无人机的高效率、高精度优势,以及人工智能在数据处理、图像识别等方面的潜力,发现这种结合具有极高的应用价值。结果 显示,在测绘作业自动化中,无人机和人工智能的结合可以提高测绘的效率和精度,大大提高了工作效率和准确性。此外,通过机器学习和深度学习技术,可以实现地理信息自动提取和识别,解决传统地图制图中的诸多问题。未来,随着无人机和人工智能技术的不断改进和优化,其在测绘自动化中的应用将进入更深层次,更高阶段。本研究的发现为无人机和人工智能技术在测绘领域的进一步开发和应用提供了有利的理论依据和参考。

关键词： Artificial intelligence   Cervical cancer   Cytopathology   Meta-analysis  

摘要： Objective To systematically evaluate the application of artificial intelligence (AI) in cervical cytopathology diagnosis. Methods A systematic search was conducted using the keywords ′′cervical cancer′′ ′′cytology′′ ′′artificial intelligence′′ ′′sensitivity′′ and ′′specificity′′ (in both English and Chinese) across databases including PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, IEEE Xplore, CNKI, Wanfang, VIP Chinese Science and Technology Journals, and SinoMed. The search covered literature from inception until January 1, 2024, on the application of AI in cervical cytopathological diagnosis. Data were extracted using a predefined data extraction form to compile the contingency table data, from which sensitivity, specificity and area under the curve (AUC) were calculated. Results A total of 1 616 articles were initially retrieved, and 27 articles were finally included in this study according to the inclusion and exclusion criteria. Five researches were conducted on the diagnosis of cytopathology slides, with pooled AUC, sensitivity and specificity of 0.92 (95%CI: 0.89-0.94), 0.91 (95%CI: 0.77-0.97) and 0.84 (95%CI: 0.77-0.90), respectively. About 22 researches were conducted on the diagnosis of cytopathology images (individual cells or cell clusters), with pooled AUC, sensitivity and specificity of 1.00 (95%CI: 0.99-1.00), 0.98 (95%CI: 0.97-0.99) and 0.98 (95%CI: 0.97-0.99), respectively. Conclusion The application of AI in the field of cervical cytopathology shows certain diagnostic performance and potential clinical application value. © 2025 Chinese Medical Journals Publishing House ***. All rights reserved.

关键词： 事业单位   员工培训   体系构建与优化   人工智能  

摘要： 本文主要结合人工智能的发展,对事业单位员工培训体系的构建及优化进行研究。首先,文章概述了员工培训体系构建的理论基础,并明确了事业单位员工培训体系构建的重要性,接下来文章进一步归纳总结出事业单位员工培训体系构建存在的问题如培训流于形式、内容单一、培训资源投入不足及培训反馈机制不完善等问题,并在文章的结尾针对存在的问题提出基于人工智能的培训优化策略,以期为事业单位员工培训体系的持续改进和发展提供有益的参考。

关键词： 人工智能时代   企业会计   转型  

摘要： 人工智能时代下,AI技术的发展与普及,对各行各业的生产运作模式产生了深刻影响。企业会计必须具备与时俱进精神,顺应时代背景,基于人工智能特点促进会计转型,为企业的财务工作开展提供会计支撑。基于此,本文从实际情况出发,首先阐述了人工智能时代企业会计转型的意义,进而分析了人工智能会计的应用场景,最后针对性提出了人工智能时代企业会计的转型路径以供参考。

关键词： 金融服务   顶层设计   质量   科技革命   效率   产业变革  

摘要： 4月25日,习近平总书记在二十届中共中央政治局第二十次集体学习时指出:“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,深刻改变人类生产生活方式。党中央高度重视人工智能发展,近年来完善顶层设计、加强工作部署,推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。”人工智能具备典型的通用技术特征,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,能够在几乎所有经济活动中发挥作用,金融领域就是其中之一。

关键词： 欧洲人造板研讨会   2024年   人工智能  

摘要： 欧洲人造板研讨会于2024年10月在德国汉堡(Hamburg)举行,来自30个国家的375名与会者,就人工智能、废旧木材回收利用和创新等广泛主题进行研讨,为人造板行业可持续发展提供了宝贵见解。1人造板生产中的人工智能人工智能(AI)正在积极改变如今的人造板制造业。传统人造板设备制造企业迪芬巴赫(Dieffenbacher)公司和辛北尔康普(Siempelkamp)公司围绕人工智能展开演讲。

关键词： 生成式人工智能   数字市场   创新发展   反垄断   促进型监管  

摘要： 由于大型科技企业的双轮垄断进程消除了数字市场的竞争,强化反垄断的主张在全球范围内兴起,并向生成式人工智能领域扩张。然而,生成式人工智能与数字平台在核心竞争优势、竞争方式和生态方面存在显著不同,具有较为明显的创新发展逻辑。不仅初创企业拥有凭借技术研发跻身行业前列的更多机遇,大型科技企业的相关投资与研发对于生成式人工智能的创新发展也具有重要的促进作用。强化反垄断的主张未能给市场提供充分自由,极有可能扼制生成式人工智能的颠覆式创新、破坏新兴市场正常形成的交易机制。因此,相较于一味地强化反垄断,当前中国更宜采取“创新发展”的促进型监管思路,通过产业法移除新进入者的进入壁垒,落实反垄断法鼓励创新的立法目标,探索对生成式人工智能模型训练友好的数据使用规则,为生成式人工智能的创新发展提供恰如其分的经济法保障。

关键词： 医疗保健   远程医疗   医疗行业   协同创新   数据集成   健康数据   敏捷性   数字鸿沟  

摘要： JAMA于2025年2月24日在线发表《How AI Could Reshape Health Care--Rise in Direct-to-Consumer Models》一文,探讨了人工智能(AI)在医疗保健中的应用前景,分析了直接面向消费者(DTC)模式的机遇与挑战,为医疗行业的未来发展提供了洞察。AI正在重塑医疗保健,尤其是DTC模式的兴起,为患者提供了更便捷、个性化的服务。传统医疗保健组织(HCO)在整合AI时面临数据集成、公平性等挑战,而DTC模式凭借敏捷性迅速占领市场。大型科技公司如亚马逊、谷歌通过整合远程医疗和AI辅助护理,推动了这一趋势。然而,DTC模式也带来风险,如激励机制不协调、隐私安全问题及数字鸿沟。患者对健康数据的控制需求增加,要求更严格的监管和透明度。未来,传统HCO需与DTC模式协同创新,以在技术驱动的医疗市场中保持竞争力。

关键词： 拓扑识别   人工智能算法   配电网   线损率  

摘要： 为提高配电网线损率计算的精度,设计基于拓扑识别与人工智能算法的配电网线损率计算方法。根据配电网特性,采集配电网运行状态数据,得到配电网原始数据矩阵。对数据进行标准化处理,利用拓扑识别提取出配电网数据的多个特征,并计算出对应的特征权重值。据此分类配电网数据特征,并计算出数据的适应度函数,由此计算出更为精确的配电网线损率。实验结果表明,和以往的配电网线损率计算方法相比,设计的基于拓扑识别与人工智能算法的配电网线损率计算方法在实际应用中计算结果与实际结果基本吻合,说明该方法计算精度较高。