51、深度学习与谱元法在资产与结构监测中的应用

深度学习与谱元法在资产与结构监测中的应用

深度学习在可持续资产与人力管理中的应用

在当今科技飞速发展的时代，深度学习正逐渐渗透到各个领域，为可持续资产与人力管理带来了新的变革。

人力资产的可持续性管理

AI在人力资源管理中发挥着重要作用。它可以利用面部识别算法面试候选人，通过语义软件评估绩效或预测异常。如今，入门级招聘流程借助智能手机应用程序筛选视频和音频数据，实现了自动化推荐，这有助于更谨慎地选择员工，鉴于入门级岗位较高的人员流动率，这种方式能支持更可持续、更具成本效益的人员选拔。

同时，深度学习还能优化运营并解决系统瓶颈。例如，多伦多的亨伯河医院利用深度学习，通过实时的入院、转诊、等待时间和出院数据，准确预测患者到达流量，大幅节省了资源，如昂贵的外科手术人员、医疗设备和病床，使更多患者能够得到护理。

随着技术的进步，培训计划对于留住有价值的员工变得与薪资同样重要。深度学习简化了现场培训和发展流程，最逼真的数字人依赖深度神经网络，通过虚拟神经系统和面部动画革新了人机交互，重新定义了用户体验。未来，深度AI和计算模型将成为体验式学习的常态，如开创性的Digital DNA™更具成本效益且可复制，能在短时间内大规模创建真实界面。这种技术的互动性加速了人类和数字人的学习，持续收集的数据可用于进一步构建人力资产。

深度学习对可持续资产管理决策的支持

深度神经网络能够支持管理决策，因为它可以解决黑盒问题，将复杂、高维、异构的数据连接和分析起来。预测和预报在每个组织中都起着至关重要的作用，在动态的商业环境中需要智能方法。使用极限学习机的应用程序极大地降低了计算复杂度，因为网络参数是随机的，且采用无需调优