weixin_45278215的博客

旨在减少NEET人口的措施应包括解决NEET预防的政策、针对最难接触到的群体的重新参与策略，以及针对年轻失业者的积极劳动力市场政策。这应该得到资源充足的跟踪系统的支持。零敲碎打的方法，只关注快速解决方案，不会促进和维持有意义的成年过渡。此外，提供类似方案以实现往往是短期目标的机构之间的竞争，以及缺乏解决NEET年轻人面临的根本问题的战略，都可能抑制干预措施。因此，总体战略应由政府主导。

从哈佛大学回顾2024年上半年全球ESG趋势看全球反对ESG的浪涛究竟是回归理性还是ESG自身基因欠缺？从ESG尽职调查看CSDD多样性如何被系统兼容？英国绿色政策法规将如何影响整个欧盟乃至整个世界工业品的营销......读完此文，或许您能找到一些简单的答案。

AI指数是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所（HAI）的一项独立倡议，由AI指数指导委员会领导，该委员会是一个来自学术界和工业界的跨学科专家小组。它跟踪、整理、提取和可视化与人工智能相关的数据，使决策者能够采取有意义的行动，以负责任和合乎道德的方式推进人工智能的发展。斯坦福大学人工智能研究所从商业技术和商业伦理的角度，发现了哪些问题，提出了哪些观点，非常值得我们思考和学习及借鉴。

本文原文发表于2021年。在Frost&Sullivan最近发表的一份白皮书中，他们讨论了制造业的质量投资。质量是制造过程的关键要素，但似乎比其他KPI（包括周期时间、交付周期和生产效率）的优先级更低。尽管质量的价值是一个已知的因素，但其成本并不总是得到适当的管理。此外，避免质量管理并不是一个有意的决定，但解决成本和过渡问题以实现适当的CLQ往往是一个挑战。因此，尽管质量的属性被广泛认可，但其深度尚未被探索。本白皮书对制造业的质量范式进行了深入分析。原文链接已经至于文章方便读者后续仔细阅读。

三大看点1. Salesforce管理员和开发人员现在可以在每个Salesforce应用程序和工作流程中构建、定制和嵌入人工智能，包括Einstein Copilot。2. Einstein 1 Studio与数据云深度集成，通过对客户数据和元数据的全面理解，解锁并统一被捕获的数据和基础人工智能模型3. 新的开拓者人工智能课程——包括Einstein Copilot和Prompt Builder——在Salesforce的免费在线学习平台上为600多万开拓者介绍职业道路和技能

早在2023年初，在Microsoft Build上，微软在公开预览中介绍了Microsoft Fabric，这是一个新的统一SaaS平台，结合了Azure Data Factory、Azure Synapse Analytics和Power BI的所有功能。Fabric是一个完整的分析平台，有七个核心工作负载，针对特定的人物角色和相关任务，所有这些都在一个架构下。这些功能将使系统集成商（SI）合作伙伴和解决方案构建者能够以更安全、更合规、更具成本效益的方式简化和统一客户的数据资产。

数据管道的工具、技术和主要概念问：我们需要采集使用哪些数据？问：如何收集企业数据？问：什么是流数据管道？问：我们需要建立怎样的数据平台？

Microsoft Fabric中的数据工程使用户能够设计、构建和维护基础架构和系统，使其组织能够收集、存储、处理和分析大量数据。Microsoft Fabric提供了各种数据工程功能，以确保您的数据易于访问、组织良好且具有高质量。从数据工程主页，您可以：1. 使用lakehouse创建和管理您的数据2. 设计管道，将数据复制到你的湖边小屋3. 使用Spark作业定义向Spark集群提交批处理/流式作业4. 使用笔记本编写用于数据接收、准备和转换的代码

调查显示，2024年将5.8%的平均供应链预算分配给生成式AI技术。根据Gartner，股份有限公司的一项调查，一半的供应链领导者计划在未来12个月内实施生成型人工智能（GenAI），另有14%的领导者已处于实施阶段。调查数据还显示，首席供应链官（CSCO）平均将其职能预算的5.8%用于生成型人工免疫。

“在运营创新和效率方面进行了大量投资——以及技术无法实现的原因”许多公司投资了多种技术来实现运营数字化。云（62%）和人工智能（包括机器学习（55%））是明显的领导者，而ERP增强（27%）和数据生态系统（33%）的投资最少。在不同的运营领域中，质量控制使用技术最多，以人工智能、运营可见性和分析为首。服务和维护是最少的，规划、采购、制造和分销都处于相似的水平。

机器视觉下的AI工程是指什么？文科生今天花了一个下午学习了一下人工智能工程这个理念，提一些困惑，请专家同行指正。 关于软件工程优化，debugging, tuning，软件工程化管理，之前有很多专家分享。 这是百度软件工程的定义 -正在上传…重新上传取消​网页链接软件工程/16352442?fr=aladdin。 从工程的角度来看，始终贯穿了PDCA四个环节。当机器视觉与AI（deep learning)结合在一起的时候，AI工程的范围也变化，除了软件本身的工程化管理，机器视觉中涉及到的电子，电气和机械化.

结合美国Martech公司数字化营销年度报告以及个人软件销售经历，与制造业企业销售负责人分享如何在工厂推动数字化销售体系，搭建销售平台和销售APP。增加数字销售体系搭建，短期内需要一定的成本以外，还需要营销人深入了解销售体系本身以及数字化技术的技术含量，是否真的适合自己的企业当前和未来的需要。这需要耐心。纯属个人自学笔记，非专业人士，不要过于较真就行。如果对您有所启发，请一起参与探讨，是我最大的快乐。

然后利用数据集来训练神经网络并测量结果模型的性能。由于暴力通常被用作回避类别，因此对神经网络的性能进行了调整，以满足召回阈值，同时最大限度地提高精度。【一些思考】

如何选择一个人工智能公司帮助我们做营销创意创新工作？1.创新专注于生成人工智能的开创性进展，特别是在机器学习模型和自然语言处理方面。强调开发和应用先进的人工智能工具，特别是大型语言和扩散模型。2.项目成功检查这些公司在跨不同行业的成功业绩记录。评估这些解决方案对业务流程、创造力和客户投资回报的影响。3.客户反馈分析客户的证明和评论，衡量人工智能系统的有效性和影响，进行验证。4.适应性和进化评估这些公司如何跟上不断发展的人工智能技术，尤其是生成式人工智能模型和技术。

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仅仅获取数据是不够的。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他们伸出援手之前，他们必须确保自己的数据“为人工智能做好了准备”，结构良好，适合未来用例的数量、速度和多样性。