AIとクラウド技術で失業保険の請求が簡単に
米国の州レベルの最高情報責任者を対象とした 2021 年の調査によると、この感染症の流行により、政府サービスの提供と州職員の生産性に対するテクノロジーの価値とその重要性が浮き彫りになりました。この調査では、州政府にとっての最大の推進力は「国民により良いオンライン体験を提供すること」というデジタル化の必要性であることも明らかになった。
#多くの州では、パンデミックの最中に失業保険申請の処理に大きな問題を抱えています。その理由は、遠隔地から必要な作業を実行できないこと、前例のない量の請求を処理できない旧式のレガシー システム、過負荷の電話システム、大量の不正申請を検出できないこと、人員不足など、さまざまです。システムのアップグレードのための資金も提供します。
2020 年に流行が始まって以来、各州は遅れを取り戻し、将来に備えるために懸命に取り組んできましたが、依然として困難は続いています。ネバダ州の新聞の論説は、州がほぼ1年前からの請求処理をまだ完了していないと指摘した。
新たな失業保険申請は景気後退の深刻化への懸念を伴う可能性があるため、その必要性は緊急です。
各州は必要な改善を図ろうとしていますが、人材や資金がしばしば障害となります。州の失業支援機関は従来のシステムからクラウドを活用し、人工知能 (AI) などの破壊的テクノロジーを活用した新しいモデルに移行する必要があるため、これは大きな課題です。
最新のシステムは、クラウド、人工知能、ブロックチェーン、データ管理テクノロジーを活用することで、失業やその他の公共部門の機関を支援できます。 AI 主導のシステムは、政府機関にとって、人々のニーズに最適に応え、ユーザーの質問にリアルタイムで自動的に回答し、小切手をより迅速に配布し、複雑な請求を識別して人間による審査を支援するために特に重要です。人工知能ソフトウェアの進歩により、申請者がどのデバイスから接続したかに関係なく、失業保険の申請から毎週の在職証明書のアップロードまで、失業保険のエクスペリエンスを変革できるようになりました。これらの次世代システムは、失業者が新しい仕事を見つけるのにも役立ちます。ニューヨーク市は最近、迅速な再雇用を生み出し、長期的なキャリア計画を可能にする新しい人工知能プラットフォームを導入しました。
ただし、本当の解決策は、既存のシステムを最新のテクノロジーに置き換えることです。しかし、直面すべきジレンマもあります。一部の州は独自に建設することを選択するかもしれませんが、利用できる人材と時間が不足しています。したがって、州の失業対策の設計と実装の専門知識を持つ人が設計した、パブリック クラウドで実行される商用アプリケーションを使用するのが最適な場所もあります。クラウドでネイティブに実行することで、これらのシステムは実質的に将来も保証され、将来の極端なイベントでも管理できます。これらの新しい失業制度における人工知能と自動化の利用を拡大することで、州は労働力の制約をより適切に管理し、効率を改善し、関係者のサービスとサポートを改善できるようになります。
人々が新たな仕事を見つけるのを支援する前に、更新された失業システムは援助申請者に積極的に通知し、最新情報を提供して、申請プロセスの進捗状況やタイムラインなど、申請の現在のステータスを常に把握できるようにします。決定と支払いのため。最新のシステムは高度なセルフサービスも提供しているため、申請者はオンラインで申請を提出するだけではありません。また、いつでも請求のステータスを確認し、チャットやその他のリソースを通じて質問への回答を得て、混乱や心配を解消することもできます。同時に、これらのシステムは人工知能を使用して不正なアプリケーションを特定し、正当な請求の処理を促進し、無駄を削減します。
最新のテクノロジーを活用して、スケーラブルで即応性が高く、将来も使い続けられる最新の失業システムを提供することが可能になりました。社会がパンデミックによる雇用喪失システムの崩壊を回避したい場合、従来のハードウェアとソフトウェアを最新の AI を活用したクラウドネイティブ アプリケーションに置き換えることは非常に有益です。米国議会は、各州の失業計画の改善を支援するために労働省に20億ドルの「流行」救済資金を提供する2021年の「米国救済計画法」を可決したと報じられている。懸念されるのは、これらの新たな計画が実施される前に景気後退がさらに深刻化し、既存のシステムに大きな圧力がかかるのではないかということだ。
以上がAIとクラウド技術で失業保険の請求が簡単にの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
