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陳劍:數(shù)據(jù)分析專家、信息化專家、IPMA認(rèn)證項目經(jīng)理、MCSE、MCDBA。十多年大中型外企、國企從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，IT上市公司從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，長期主持開發(fā)大型政府業(yè)務(wù)系統(tǒng)、銀行辦公系統(tǒng)、電信業(yè)務(wù)系統(tǒng)、工業(yè)自動化控制系統(tǒng)等，大型OA、ERP、BI系統(tǒng)的集成與實(shí)施，歷任項目經(jīng)理，技術(shù)總監(jiān)、數(shù)據(jù)中【點(diǎn)擊詳細(xì)】
在由數(shù)字科技推動的世界中，變革與轉(zhuǎn)型是持續(xù)的，并沒有終點(diǎn)。組織領(lǐng)導(dǎo)人必須緊跟脈動，不斷地調(diào)整策略，并努力讓員工持續(xù)學(xué)習(xí)新的技能，與組織一同進(jìn)化。想做到這些，「數(shù)字心態(tài)」必不可少，那么，究竟什么是「數(shù)字心態(tài)」？ 蒂埃里．布雷頓（
在人工智能時代，普通人可以這樣做： 一、不斷學(xué)習(xí)和提升自我，培養(yǎng)終身學(xué)習(xí)意識，通過在線課程、工作坊或在職培訓(xùn)掌握新能力，如數(shù)據(jù)分析、編程、人工智能知識等。 二、注重培養(yǎng)機(jī)器難以取代的能力，如創(chuàng)造力、批判性思維、人際溝通和解決復(fù)雜
在生成式 AI 時代，以下幾類人可能逐漸被邊緣化： 一、從事重復(fù)性勞動的工作者。生成式 AI 擅長自動完成標(biāo)準(zhǔn)化和重復(fù)性高的任務(wù)，這類人群可能面臨職業(yè)轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。 二、缺乏技術(shù)培訓(xùn)的人群。隨著 AI 技術(shù)普及，對相關(guān)知識和技能需求
在人工智能時代，避免失業(yè)可從以下幾方面入手： 一、不斷學(xué)習(xí)新技能。知識更新快，終身學(xué)習(xí)至關(guān)重要，可通過多種方式保持好奇心和學(xué)習(xí)能力，跟上時代步伐。 二、適應(yīng)并掌握人工智能技術(shù)。了解 AI 原理，學(xué)習(xí)與智能工具合作，利用它們提升工
家長朋友們，大家好，我是《少年正氣說——演講口才》的作者及課程研發(fā)者——馬克。作為兩個孩子的父親，我關(guān)注到孩子在成長過程中的種種問題。以下文字，是我的一些所思所想，希望能帶
如何利用 GPT 提高學(xué)習(xí)效率： 一、問題解答。遇到不懂的問題可直接詢問 GPT，它通常能給出解釋性強(qiáng)的答案，有助于快速理解難點(diǎn)。 二、概念梳理。通過向 GPT 提問，可讓它將復(fù)雜概念拆解為易理解的部分，或?qū)⑸y信息整理成結(jié)構(gòu)化
探討人工智能替代職業(yè)問題需從兩個角度：重復(fù)性規(guī)律性強(qiáng)的工作以及對創(chuàng)造性和情感交流要求不高的崗位。 一、機(jī)械化勞動，如流水線上的組裝工人、數(shù)據(jù)錄入員等，因高度標(biāo)準(zhǔn)化和可預(yù)測性易被自動化技術(shù)取代，人工智能和機(jī)器人在這類工作上有優(yōu)勢。僅依賴
大家都不喜歡心累內(nèi)耗無意義的重復(fù)，我們的解決方案開始大大降低心累的場景了。疲勞這件事情是分健康的，以及不健康的。身體的疲勞，可以讓我們一覺睡到到天亮，但是心理的疲勞會讓我們翻來覆去一整個晚上，這個就是大家都不喜歡的心累以及內(nèi)耗的狀態(tài)。在絕大
葉梓
黃桓
忻宏偉
許雄飛
李家貴
黨遠(yuǎn)南
蔣志偉
王旭
王長樂
張偉（AI）
陸平
向永清
梅松
趙興峰
李禹澄