


KI und Cloud-Technologie erleichtern den Anspruch auf Arbeitslosenversicherung
Laut einer Umfrage unter US-amerikanischen Chief Information Officers auf Bundesstaatsebene aus dem Jahr 2021 hat die Epidemie den Wert der Technologie und ihre Bedeutung für die Bereitstellung staatlicher Dienstleistungen und die Produktivität von Staatsbediensteten hervorgehoben. Die Umfrage ergab auch, dass der größte Treiber für die Landesregierungen die Notwendigkeit der Digitalisierung ist: „um den Bürgern ein besseres Online-Erlebnis zu bieten.“
Viele Bundesstaaten haben während der Pandemie große Probleme bei der Bearbeitung von Arbeitslosenanträgen. Die Gründe dafür sind vielfältig, darunter die Unfähigkeit, die erforderlichen Arbeiten von entfernten Standorten aus durchzuführen, veraltete Legacy-Systeme, die nicht in der Lage sind, eine beispiellose Menge an Ansprüchen zu verarbeiten, überlastete Telefonsysteme, die Unfähigkeit, große Mengen betrügerischer Anträge zu erkennen, und mangelndes Personal und Finanzierung für System-Upgrades.
Seit Beginn des Ausbruchs im Jahr 2020 haben die Staaten hart daran gearbeitet, aufzuholen und sich auf die Zukunft vorzubereiten, aber es bleibt eine Herausforderung. In einem Kommentar in einer Zeitung aus Nevada wurde darauf hingewiesen, dass der Staat die Bearbeitung der Ansprüche von vor fast einem Jahr noch nicht abgeschlossen habe.
Der Bedarf ist dringend, da eine neue Runde von Arbeitslosenanträgen mit der Angst vor einer Verschärfung der Rezession einhergehen könnte.
Staaten versuchen, notwendige Verbesserungen vorzunehmen, aber Talent und Finanzierung stellen oft Hindernisse dar. Dies stellt eine große Herausforderung dar, da staatliche Arbeitsämter von traditionellen Systemen auf neue Modelle umsteigen müssen, die auf der Cloud basieren und durch disruptive Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) angetrieben werden.
Moderne Systeme können der Arbeitslosigkeit und anderen Behörden des öffentlichen Sektors helfen, indem sie Cloud-, künstliche Intelligenz-, Blockchain- und Datenverwaltungstechnologien nutzen. KI-gesteuerte Systeme sind für Regierungsbehörden besonders wichtig, um den Bedürfnissen der Menschen bestmöglich gerecht zu werden, Benutzerfragen automatisch in Echtzeit zu beantworten, Schecks schneller zu verteilen und komplexe Ansprüche zu identifizieren, um die menschliche Überprüfung zu erleichtern. Fortschritte in der Software für künstliche Intelligenz sind nun in der Lage, die Arbeitslosenversicherungserfahrung zu verändern – von der Einreichung eines Antrags bis zum wöchentlichen Hochladen eines Nachweises über eine aktive Beschäftigung – unabhängig davon, von welchem Gerät aus sich ein Antragsteller verbindet. Diese Systeme der nächsten Generation können auch Arbeitslosen dabei helfen, einen neuen Arbeitsplatz zu finden. New York hat kürzlich eine neue Plattform für künstliche Intelligenz eingeführt, um eine schnelle Wiederbeschäftigung zu ermöglichen und eine langfristige Karriereplanung zu ermöglichen.
Obwohl die eigentliche Lösung darin besteht, das bestehende System durch moderne Technologie zu ersetzen. Aber es gibt auch Dilemmata, denen man sich stellen muss. Einige Bundesstaaten entscheiden sich vielleicht dafür, ein eigenes Projekt aufzubauen, aber es mangelt ihnen an Talent und Zeit. Daher lassen sich einige Ziele am besten mit kommerziellen Anwendungen erreichen, die in der öffentlichen Cloud laufen und von Personen entwickelt werden, die Erfahrung in der Konzeption und Implementierung staatlicher Arbeitslosenlösungen haben. Durch den nativen Betrieb in der Cloud sind diese Systeme praktisch zukunftssicher und können bei künftigen Extremereignissen verwaltet werden. Die Ausweitung des Einsatzes künstlicher Intelligenz und Automatisierung in diesen neuen Arbeitslosensystemen wird es den Staaten ermöglichen, Personalengpässe besser zu bewältigen, die Effizienz zu verbessern und die Dienstleistungen und Unterstützung für Interessengruppen zu verbessern.
Bevor das aktualisierte Arbeitslosensystem Menschen bei der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz hilft, benachrichtigt und aktualisiert es die Antragsteller proaktiv, um sicherzustellen, dass sie immer über den aktuellen Status ihres Antrags informiert sind: Fortschritte im Antragsprozess und Fristen für Entscheidungen und Zahlungen. Moderne Systeme bieten zudem einen hohen Grad an Self-Service, sodass Bewerber Anträge nicht nur online einreichen können. Sie können außerdem jederzeit den Status ihres Anspruchs überprüfen und per Chat oder anderen Ressourcen Antworten auf Fragen erhalten, um Verwirrung und Sorgen zu vermeiden. Gleichzeitig werden diese Systeme künstliche Intelligenz nutzen, um betrügerische Anträge zu erkennen, um die Bearbeitung berechtigter Ansprüche zu erleichtern und Verschwendung zu reduzieren.
Es ist jetzt möglich, die neueste Technologie zu nutzen, um ein modernes, skalierbares, reaktionsfähiges und zukunftssicheres Arbeitslosensystem zu schaffen. Der Ersatz veralteter Hardware und Software durch moderne, KI-gestützte cloudnative Anwendungen wird von großem Nutzen sein, wenn die Gesellschaft den durch die Pandemie verursachten Systemzusammenbruch mit Arbeitsplatzverlusten verhindern will. Es wird berichtet, dass der US-Kongress den „American Rescue Plan Act“ von 2021 verabschiedet hat, um dem Arbeitsministerium 2 Milliarden US-Dollar an „Epidemie“-Hilfsmitteln zur Verfügung zu stellen, um Staaten bei der Verbesserung ihrer Arbeitslosenpläne zu unterstützen. Es besteht die Sorge, dass es vor der Umsetzung dieser neuen Pläne zu einer tieferen Rezession kommt, die den Druck auf die bestehenden Systeme erhöht.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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