但是临床试验的结果会受到多种客观因素的影响，其中至关重要的一点是试验患者 的匹配。患者的匹配是指将研究对象按照一定的标准进行分类，以挑选出最适合特 定临床试验的患者。每个临床试验都会有不同的纳入标准和排除标准，患者自身的 情况也需要达到一定的门槛，才可以参加。 招募合适的患者这一过程是非常耗时且困难的。这个过程需要仔细分析患者的病 历，根据临床试验的纳入标准和排除标准判断患者和试验的匹配度。据统计有50% 的临床试验由于招募不 试验由于患者不足 而完全无法开展。据估算每招募一名患者约花费6000至7500美元，成本可谓十分 高昂。因此如果进行高效的临床试验-患者匹配，是药物研发中急需解决的一个难 题。 传统的临床试验患者匹配方法及局限性 传统情况下，患者和试验的匹配是人工进行的。主要包含两大方向：TO B（找医 生）和TO C（找患者）。早期的患者招募机构多采取线下招募的方式，即项目人员 前往不同的 • 数据利用不充分：人工匹配的方法难以充分利用患者的历史医疗记录和其他 相关信息来进行更精细化的匹配。 • 复杂性和多变性不足：临床试验可能没有考虑到患者病情的复杂性和多变 性，例如患者可能同时患有多种疾病，这在传统的匹配方法中难以体现。 • 统计功效问题：由于传统匹配方法可能导致样本数量不足或样本选择存在偏 差，这可能

.........................................................................................23 4.1 岗位匹配与推荐................................................................................................ 技术进行岗位推荐的方案，正逐渐成为人力资源技术创新的一个重 要方向。 深度探索技术通过分析海量的员工数据和职位信息，能够精准 预测和推荐最适合的岗位人选，这不仅提高了招聘的效率，还能显 著提升员工与岗位的匹配度。这种技术通过以下几个关键维度来实 现优化：  数据整合与分析：整合来自不同渠道的员工绩效数据、技能评 估、职业发展历史等，通过深度学习算法分析这些数据，以实 现更精准的人才预测。  依赖人工筛选 和简单的关键词匹配，这不仅耗时耗力，而且难以满足企业对人才 需求的多样性和复杂性。随着人工智能技术的不断进步，深度学习 模型在自然语言处理和推荐系统中的应用逐渐成熟，为人力资源管 理带来了新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的深度学习推荐 系统，能够通过分析大量的职位描述和候选人简历，自动匹配最合 适的岗位和人才，提高招聘效率和匹配精度。 具体而言，DeepSeek

......................................................................................18 2.2.2 候选人匹配................................................................................................... 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 HR 的反馈不断调 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek

规模增长迅速，2023-2028 年年复合增长率预计达 12.7%，AI 在其中的应用将不断深 化。 ⚫ 北京国际人力多维度应用 AI，赋能人力资源全流程。“京企直聘”平台借助 AI 技术整合 分析求职数据，精准匹配人才与岗位，提高招聘效率，节省人力成本；在服贸会现场的 AI 业务体验区，“数字伙伴联盟”成员模拟面试场景，多维度评估候选人。“易北京” APP 智能客服系统利用自然语言处理技术提供多语种 24 后，在效率提升、成本降低和服务模式创新上潜力巨大。其在 AI 技术研发与应用成果丰 富，已推出行业级预训练语言模型 CRE 和匹配系统，还计划 2025 年推出 PC 端寻访自动 化 Agent 和具备关系图谱预测功能的 CRN，进一步提升智能化水平。 ⚫ BOSS 直聘借 AI 全面升级招聘服务，南北阁大模型获权威认可。 “智能匹配”功能借助 人工智能，依据求职者多维度数据精准推荐职位并反向筛选，提升招聘效率；“直聊”模 式中的智能客服减轻企业招聘人员负担。自主研发的百亿参数规模南北阁大模型，面向求 职招聘垂类场景，有效提升人岗匹配精准度，其 V1.0.0 版顺利通过中国信通院大语言模 型专项验证并获 4+评级。 ⚫ 同道猎聘巧用 AI，革新人才评鉴、服务与趋势洞察。多面・AI 面试基于冰山模型等理论 构建庞大数据库，精准甄别候选人，节约人才甄选成本，应用已拓展至人才管理多环节。 自主研发的“同道汇才”AI

HR 开启数字化变革之门！在这里，HR 们可以得到前沿技术思考、行业技术干货、全球 AI 好物、HR+AI 创新应用等。 目录 第一部分 人岗匹配 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 第一部分 | 场景：人岗匹配 内容： 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 AI 黑科技： Embedding、知识图谱（KG）方法、自然语言处理（NLP）、非线性树模型、deep 模型、 BERT、 Word2Vec 模型等 本期和大家讨论下 “人岗匹配排序的探索与实践”。从人力资源管理的发展来看，人岗匹配大致 经历了三个阶段 经历了三个阶段，“三历对照法”、“冰山挖掘法”、“全人匹配法”，而 AI 技术的引用将为企业迎 来第四个——“数据解剖法”。 AI 技术实现人岗匹配，离不开数据的处理和模型的选择与训练，看似高深、复杂的人岗匹配算 法模型背后，这一切是怎么实现的呢？本期院长就和大家探讨下不同模型在人岗匹配实践中的 创新应用。 “人岗匹配” 是企业人力资源管理的核心问题，更是所有 HR 追求的目标。毫不夸张地说，“人 岗匹配” 是人力资源的起点，也是人力资源的核心目标之一。

服务能力评估难 单一事项多次跑动，多部门业务串联申报等 业务办理用时长 缺少有效数据和分析手段来挖掘优化方向和优化点 汇总数据利用难 部分事项审批流程长，审核岗位多，审批时间跨度大 数据供需不匹配，汇总数据无法支撑实际场景和应用 关键痛点 服务体验待提升 业务协同缺支撑 数据共享使用难 服务使用受限制 省市区各级事项标准不统一，线 上办事比例低、线上线下融合难 业务系统烟囱化，综合类业务缺 大厅申报 ② 审查要 点知识库 智能提醒 数字平台：统一事件服务 （流程调度） 分拨 分拨 … 分拨流程拖 拽式编排， 统一办结 A 部门系统 B 部门系统 N 部门系统 快速灵活匹配 多事项审批各 种流程模式 统一结办 14 ③“ ” 一件事 精细化事项梳理：四减、提升效率 “ ” 进行套餐主题梳理，以用户视角为中心，以办 一件事 的角度，将多个政务服务事项进行优化 最后一公里 联接办事人和服务事项的桥梁，通过精准匹配、精准推送，引导企业和群众享受 ① 人找事项 事项找人，提升企 优惠政策带来的实惠，将政策落到实处。 业、个人满意度 • 一人一档、一企一档 • 人口 / 法人画像，精准匹配政策事项 • 主动服务，提升用户体验 个人数据与企 业数据 ② 标签体系，数据赋能，政策 & 条件 匹配 消息 推送 推荐事项 服务实时推送 政策 事项

3. 平台的建设方案 3 采购管理的本质是满足业务对物资和服务的需求与供给匹配，达到多快好省稳 寻配货源 履约交付 结算记账 确定需求 入口 出口 本质要素 • 真实 • 合理 • 规范 • 合规 • 适配 • 高效 • 物美 • 价廉 • 满意 合理明确的 采购需求 可执行的供需 匹配标准 合格的物资 服务供应 11 22 33 核心活动 本质目标 • 满足更多用户需求 正 • 采购员线下寻源，寻源过程无法监管 • 同类型需求众多，采购员按单处理效率低下 确定 需求 寻配 货源 履约 交付 结算 记账 影响 • 线下结算周期长，重复劳动多，各类单据需手工匹配，容易出错 • 供应商无法在线对账，开票信息需要手工记录 • 结算单据审核时如需查看业务单据需手工查找，效率低 • 结算单据真实性需要靠人工追查 •手工结算费时费力 •结算单据溯源复杂 •结算流程监管 • 商品采购价格波动频繁，引用户投诉 • 用户拆单规避限额，管理规则出现风险 • 工具缺失，靠人工处理，耗时长、易出错 模式与业务脱节 • 传统事务型采购跟不上业务发展的速度 • 分散采购不匹配业务扩张，规模效应难发挥 • 保姆式采购专职，吃力不讨好 采购管理的痛点 根本原因 缺乏统一数据基础 信息不对称 人员专业技能不足 信息化不足 技术手段落后 管理理念落后 管理模式落后

对于关键物料的供应，由集团供应链统筹规划，物流统一负责到 客户的发运 重点环节： • 销售需求与客户 的衔接 • 销售需求和发货 需求以及排产需 求的衔接 • 排产需求和物料 需求的衔接 • 电池的供应和的 需求匹配度 • 物料供应与需求 匹配度 • 交付和销售需求 XX 供应链整体现状理解（ 2/2 ） XX 电池 - 供应链 电池 供应商 生产基地 电池生产基地 项目型 客户 （国 内） 项目型 客户 （国 求多样化，需求波 动，对供应链柔性 要求较高。 • 产品管理： • 计划运营：事业部层 面设置计划运营团队， 拉通营销、生产、采 购；主要进行 T+6/ T+3 供需匹配；目前， 在供不应求的大环境 下，更多聚焦于短期 资源匹配 , • 电池运营中心：目前 隶属于事业部，同时 具备完善的运营职能， 对进行持续的供应； 在保持协同的同时， 具备市场可拓展性。 • 其他：其他运营部门， 如质量、设备、外协 物料 库存 库存 区域 仓库 电池 营销 A A A M+6 月计划 W+4 （ W+12 ）周计划 详细执行 订单履行 双周订单评审 分布式客户 B&D 客户 项目客户 区域供需匹配 经销商 基地 IE XX 事业部已开展产销协同试运行，在月度计划基础上周度滚动更新 。 周日 周一 周二 周三 周四 周五 周六 2 日 3 日 4 日 5 日 6 日 7 日 8 日

人工智能自动对比评分 采购全程 智能管控 • 新一代电子商务平台 • 采购全流程线上管控 • 评标基地标准智能化建设 • 物流移动应用 • 合同单据电子化 • 业务操作移动化 • 先入库检测，后按需匹配 • 跨专业实物库存平台 • 智能联动配送系统 可视开放 调配平台 • 库存“资源池” • 全网资源分级可视调配 • 检测资源共享 • 标准化监造 • 差异化抽检 • 设备全寿命周期数据 利 用管理 报废物资线上交易 与规范管理 逆向物资管理 可视化 绿色逆向物流建设 标准化建设与统一 管理 采购策略优化与 匹配 需求预测精准化、 智能化管理 需求和采购计划 协同管控 协同平衡利库的 供需联动 计划联动 精准匹配 需求计划 管理 智选供应 多维评价 供应商 管理 供应链全息画像及 分级分类管理 供应链多维度、动 态评价 供应商统一线上 供应商统一线上 服务 供应商合作生态 供应链金融 LCC 精准分析 能源产业价值链 整合 构建绿色 供应链 " 走出去 " 跨国业务 仓库标准化、智能 化管理 供需匹配动态管理 物资配送智能化 管理 物流资源共享 数字物流 可视调配 仓储配送 管理 品控标准与品控策 略优化 品控过程统筹管理 全生命周期质量信 息分析与共享 全程品控 精确溯源 全过程 质量管理 生态协同

100Mbps 1000Mbps 支持内网 有线 4G 网桥 △ △ △ 人 云平台 网络 特色功能特点 ( 产品竞争力 / 技术亮 点 ) 1. 车辆三维重建，实现泊位精准匹配 ( 大多 竞品无法准确匹配泊位，造成入离位混乱， 无法离位引发投诉 ) 2. 停稳检测 ( 大多竞品有车辆正常行驶导致重 复入位的问题 ) 3. 人脸马赛克 ( 高清图片，人脸过于清晰， 1. 快速检测，快速响应 0.5TFOPS 算力下，相比一 线竞品只能处理 1 路 500 万视频， □ 二维到三维映射算法 1. 实现泊位的精准匹配 现了处理 4 路 500 万视频，管理 口无牌 车特征匹配算法 12-16 个泊位。降低建设成本， 1. 实现无牌车辆的入位和离位配对 提升运营效率。 针对各停车场景，提出并实 同侧对侧安装 大多为车尾模式，同侧安装 竞品安装模式的限制可能导致部分场景无法覆盖，仅支持一 侧 立杆，增加了建设成本；我方通过二维到三维映射算法很 好的 处理了此类问题 泊位匹配 精准匹配泊位 大多不准确匹配泊位 我方精准匹配泊位可实现泊位精细化管理，竞品易造成超长 不 离位持续计费的问题 停稳检测 支持 大多无 竞品无停稳检测，容易导致过路车重复入离，数据误报多 遮挡过滤 支持 大多无 / 弱