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我们的知识库包罗有关人力资源和人才招聘、职业(大)数据与本体、职业分类、简历解析、技能和工作匹配的信息、有趣事实与关于全球劳动力市场和语义技术领域的最新趋势与发展现状的精选文章等。

印度如何利用其人口红利

当世界上许多的发达国家正在通过提高退休年龄和欢迎移民来对抗人口老龄化时,一些其他国家却担心如何安置大量的年轻人能让他们有一份工作。德勤的“亚洲之声”系列报道称,亚洲许多国家的劳动力人口稳步增长,每年都有越来越多的年轻男性和女性进入劳动力市场。印度是名单上排名第一的国家。  » 了解详情: 印度如何利用其人口红利  »

现在是采取行动的时候了

Eric D. Beinhocker在财富的起源一书中写道: “超过97%的人类财富是在人类历史的最后0.01%中创造的。” 也就是说,直到250年前人类社会才开始步入繁荣,充满活力,并提供各种各样的服务。 [1] 今天,我们的经济财富仍在增长,21世纪的数字化和自动化更加速推动了这一进程。  » 了解详情: 现在是采取行动的时候了  »

如何升级令人失望的申请人跟踪系统(ATS)

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听起来耳熟吗? 这是一些可以帮助简历通过申请人跟踪系统(ATS)的技巧,这些技巧承诺将简历通过筛选最后送达到招聘经理的眼前。 然而,当最新的AI技术融入到招聘过程中时,这些小把戏便不能再保证简历顺利通过ATS了。  » 了解详情: 如何升级令人失望的申请人跟踪系统(ATS)  »

世界上最同质的社会正在打开大门

日本社会是世界上最古老,最同质的社会之一,但这一切即将改变。 2018年12月,日本议会通过了一项移民法案,旨在促进经济发展并解决该国的劳动力短缺问题。
更确切地说,该法律旨在吸引外国“半熟练工人”。这些工人将受雇于各个行业,包括建筑,酒店业,农业和护理; 其中护理行业的短缺是最严重的。尽管有来自反对党的一些抗议,日本首相安倍晋三和他的政府以161票对76票通过了该法案。该移民法案将于2019年4月生效,其目的是吸引345,000外国工人到日本工作生活。 [1]  » 了解详情: 世界上最同质的社会正在打开大门  »

请不要再把ontology和taxonomy相提并论

对大多人来说,“本体(ontology)”这个词可能听起来很抽象。要了解本体,就要从万维网的发明者伯纳斯∙李(Berners-Lee)的梦想谈起。 他梦想有一天不仅是人类,机器也能读懂整个计算机网络上的数据,包括内容,链接和计算机人员交易(目前网络上的内容只有人类可以读懂,而计算机无法理解和处理),他把这样一个网络叫做语义网(Semantic Web)。为了实现语义网,RDF(资源描述框架)和OWL(Web本体语言)被开发为用于数据和知识的共享及集成的标准格式,其中,有丰富的概念模式的Web本体语言就是我们想要说的本体。[1] 但值得一提的是,在当今的IT世界中,“知识图谱(knowledge graph)”这一术语也广泛用于指代本体这一概念。  » 了解详情: 请不要再把ontology和taxonomy相提并论  »