


AI dan teknologi awan menjadikan insurans pengangguran lebih mudah dituntut
Menurut tinjauan 2021 terhadap ketua pegawai maklumat peringkat negeri A.S., wabak itu telah menyerlahkan nilai teknologi dan kepentingannya terhadap penyediaan perkhidmatan kerajaan dan produktiviti kakitangan kerajaan. Tinjauan itu juga menunjukkan bahawa pemacu terbesar bagi kerajaan negeri ialah keperluan pendigitalan: "untuk menyediakan rakyat pengalaman dalam talian yang lebih baik."
Banyak negeri menghadapi masalah besar memproses tuntutan pengangguran semasa pandemik. Sebabnya adalah pelbagai, termasuk ketidakupayaan untuk melaksanakan kerja yang diperlukan dari lokasi terpencil, sistem warisan lapuk yang tidak dapat mengendalikan jumlah tuntutan yang tidak pernah berlaku sebelum ini, sistem telefon yang terbeban berlebihan, ketidakupayaan untuk mengesan jumlah aplikasi penipuan yang tinggi dan kekurangan kakitangan. dan pembiayaan untuk naik taraf sistem.
Sejak wabak itu bermula pada 2020, negeri-negeri telah bekerja keras untuk mengejar dan membuat persediaan untuk masa depan, tetapi ia tetap mencabar. Sebuah op-ed dalam akhbar Nevada menyatakan bahawa negeri itu belum menyelesaikan pemprosesan tuntutan sejak hampir setahun lalu.
Keperluan adalah mendesak kerana pusingan baharu tuntutan pengangguran mungkin datang dengan kebimbangan kemelesetan yang semakin teruk.
Negeri sedang cuba membuat peningkatan yang diperlukan, tetapi bakat dan pembiayaan sering menjadi halangan. Ini adalah cabaran besar kerana agensi pengangguran negeri perlu beralih daripada sistem tradisional kepada model baharu yang dikuasakan oleh awan dan didorong oleh teknologi yang mengganggu seperti kecerdasan buatan (AI).
Sistem moden boleh membantu pengangguran dan agensi sektor awam yang lain dengan memanfaatkan teknologi awan, kecerdasan buatan, rantaian blok dan pengurusan data. Sistem dipacu AI amat penting bagi agensi kerajaan untuk memenuhi keperluan rakyat dengan sebaik-baiknya, menjawab soalan pengguna secara automatik dalam masa nyata, mengedarkan cek dengan lebih pantas dan mengenal pasti tuntutan kompleks untuk membantu semakan manusia. Kemajuan dalam perisian kecerdasan buatan kini mampu mengubah pengalaman insurans pengangguran—daripada memfailkan tuntutan kepada memuat naik bukti pekerjaan aktif setiap minggu—tidak kira peranti mana yang disambungkan oleh pihak yang menuntut. Sistem generasi akan datang ini juga boleh membantu orang yang menganggur mencari pekerjaan baharu. New York baru-baru ini melaksanakan platform kecerdasan buatan baharu untuk mewujudkan pekerjaan semula yang pantas dan membolehkan perancangan kerjaya jangka panjang.
Sedangkan penyelesaian sebenar adalah menggantikan sistem sedia ada dengan teknologi moden. Tetapi ada juga dilema yang perlu dihadapi. Sesetengah negeri mungkin memilih untuk membina sendiri, tetapi kekurangan bakat dan masa yang ada. Oleh itu, sesetengah tempat paling baik dicapai dengan aplikasi komersial yang dijalankan dalam awan awam, yang direka oleh mereka yang mempunyai kepakaran dalam reka bentuk dan pelaksanaan penyelesaian pengangguran negeri. Dengan berjalan secara asli dalam awan, sistem ini hampir kalis masa hadapan dan boleh diuruskan semasa acara melampau masa hadapan. Memperluas penggunaan kecerdasan buatan dan automasi dalam sistem pengangguran baharu ini akan membolehkan negeri mengurus kekangan tenaga kerja dengan lebih baik, meningkatkan kecekapan serta perkhidmatan serta sokongan pihak berkepentingan.
Sebelum membantu orang ramai mencari pekerjaan baharu, sistem pengangguran yang dikemas kini akan secara proaktif memberitahu dan mengemas kini pemohon bantuan untuk memastikan mereka sentiasa mengetahui status semasa permohonan mereka: kemajuan dalam proses permohonan dan garis masa untuk keputusan dan pembayaran. Sistem moden juga menawarkan tahap layan diri yang tinggi, jadi pemohon bukan sahaja boleh menghantar permohonan dalam talian. Mereka juga boleh menyemak status tuntutan mereka pada bila-bila masa dan mendapatkan jawapan kepada soalan mereka melalui sembang atau sumber lain untuk menghapuskan kekeliruan dan kebimbangan. Pada masa yang sama, sistem ini akan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti aplikasi penipuan untuk memudahkan pemprosesan tuntutan yang sah dan mengurangkan pembaziran.
Memanfaatkan teknologi terkini untuk menyampaikan sistem pengangguran yang moden, berskala, responsif, dan kalis masa hadapan kini boleh dilakukan. Menggantikan perkakasan dan perisian legasi dengan aplikasi asli awan dikuasakan AI moden akan sangat bermanfaat jika masyarakat berharap untuk mengelakkan sistem kehilangan pekerjaan runtuh yang disebabkan oleh wabak itu. Dilaporkan bahawa Kongres A.S. meluluskan "Akta Rancangan Penyelamat Amerika" 2021 untuk menyediakan dana bantuan "wabak" $2 bilion kepada Jabatan Buruh untuk membantu negara meningkatkan rancangan pengangguran mereka. Kebimbangannya ialah sama ada kemelesetan yang lebih mendalam akan berlaku sebelum rancangan baharu ini boleh dilaksanakan, memberikan tekanan yang lebih besar kepada sistem sedia ada.
Atas ialah kandungan terperinci AI dan teknologi awan menjadikan insurans pengangguran lebih mudah dituntut. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
