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

点。 报告认为，高质量灵活就业包括高质量的就业信息、高效率的就业匹配、高水平 的就业保障与低的劳动力市场运行成本。 二是关注在就业领域中发挥越来越重要作用的新型平台，这一类平台相当于 是一种“平台的平台”，将大量与就业相关的平台、服务主体等聚合在平台上，形 成一个就业生态。在这个生态系统内，从招工信息的发布、用工需求的匹配，到 职业技能的培训、薪资报酬的支付，乃至劳动权益的保障，各个环节都能得到高 对就业市场的影响主要集中在就业匹配效率方面。当前，我国就业的主要矛盾是 结构性矛盾。通过人工智能技术的运用，能够在更大范围内进行更高质量的匹配， 从而有助于缓解就业市场的摩擦，缩小结构性矛盾。 四是本项研究报告关注平台所带来的高质量充分就业助力。报告认为，依托 平台的平台，利用平台在技术、数据、信用服务等方面的综合能力，能够推动就 业市场的信息更高质量、更透明、更可信；推动就业市场的匹配更为高效与精准； 推动就业保障水平更高，从而提高灵活就业的就业质量。 五是本报告关注数智化平台服务于蓝领灵活就业高质量发展。当前，蓝领就 业存在三重失衡：总量失衡、技能结构失衡、信息匹配失衡。现有的招聘平台门 槛较高，难以服务于蓝领就业与下沉市场。而报告所调研的支付宝平台，通过打 造平台生态，降低数智化平台的使用门槛，推动就业生态中的各主体协同，全方 位服务于蓝领高质量就业。 本报告在上述创新的基础

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。

3-1 三种 5G 行业专网模式 05 图 3-2 精准业务保障需要的六大能力 08 图 3-3 垂直行业 5G 应用网络精准规划流程 11 图 3-4 业务流识别与 QoS 模板匹配 12 图 3-5 包特征识别 13 图 3-6 动态保守调度流程图 13 图 3-7 基于时延调度流程图 13 图 3-8 调度编排分类 14 图 3-9 时延分布和时延抖动分布图示 源利用效率，使 5G 行业专网具备必要的商用竞争力。 图 3-2 精准业务保障需要的六大能力 5 精准规划 行业应用场景广泛，业务种类繁多，对网络性能指标提出了超高的标准，需要针对性地进行网络能力的设计和匹配。 网络能力设计 极致的可靠性和时延能力对应无线网络的物理层增强设计，是以整个无线频谱的效率下降为代价的，可靠性、大带宽、低时延三者 是一个可以资源互换的关系，也就是网络的能力在时延 / 可靠性 个切片的资源占用以外，运营商还可以灵活定义每个切片可以使用 的业务类型及数量，我们可通过 QoS 模板来定义业务类型，每个 QoS 模板主要包括业务描述和无线功能描述： 业务流识别包括静态匹配和动态匹配两种方式： 切片业务编排 业务流识别 业务的描述 业务流 QoS 属性和需求的参数； 标识业务流的信息，比如特定的 5QI，或 IP 五元组以及应用类型，例如视频业务，AR/VR

案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 案例三：西门子 AI 视频面试 （3）学习与发展 案例一：诺华智能匹配 案例二：掌上高考“岗位知识库”应用 案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱” （4）绩效提升 案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效 案例二：某新能源产业公司的「OKR 目标 AI 智研究院发起了“AI 在企业人力资源管理中的应用”的调研，具体调研情况如下。 人工替代 决策自动化 流程自动化 沉浸式体验 个性化服务 智能客服、AI 视频面试、外呼机器人…… 人才画像、人才扫描、人岗匹配、离职预测、组织活力 度/健康度分析、舆情分析、职业发展轨迹及趋势分析...... OCR、RPA、简历解析、智能推荐…… VR，AR、虚拟形象、游戏化测评、战略沙盘模拟…… 千人千面的员工交互体验、个性化课程推荐、 项目借助薪智以 AI 赋能诸多产品与服务，实现基于薪酬管理的 一系列人才管理体系优化与质效提升，例如： 1）人才需求和薪酬趋势：利用 AI 技术完成同类企业的人才需求 识别、行业内同类岗位的匹配。通过对小家电行业市场数据挖掘和 分析，帮助企业了解行业未来整体趋势以及重点岗位类型的人才需 求和薪酬水平； 2）职务梳理：利用自然语言处理等 AI 技术将企业内部岗位对齐 至职务并进行部门

光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 ................... 47 5.1.1 系统复杂性，算电协同的纳管挑战..................................... 47 5.1.2 资源动态匹配，协同控制的核心难题................................. 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................... .................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据

化，最终达成“数据高利用，算力不等待，协同效率佳”的目标。 2�数网协同：支撑数据流通的精准匹配和路径可控 可信高速数据网基于APN6技术，通过数据分类分级等属性与APN-ID网络标识 映射，可实时感知数据分发需求，并根据差异化需求自动调整带宽和路径，实现按 需匹配与动态调度。借助SDN控制器，构建“数据需求-算力资源-网络路径”的智 能匹配体系，优先保障模型训练、实时交易等高优先级任务所需的低时延与高带 宽 案》，要求政府数据开放需匹配高速网络支撑能力，通过Data gov平台搭建“高速 访问-API调用-可视化分析”的网络服务体系，确保近30万个跨机构数据集可通过 低延迟网络被高效调用，为数据开放提供可信、高速的网络底座。三是明确数据交 易的网络合规。通过《数据经纪人责任制与透明法案》等法规，要求数据经纪商的 “需求-中介-供给”交易链条需依托可信网络实现，强制数据匹配、脱敏、评估等 环节的 10 测准确率达92%；部署区块链网络审计平台，实现所有网络操作上链存证，审计效 率提升70%。三是推动跨领域高速数据协同。通过“数据银行”模式整合分散数据 资源，依托高速网络实现跨主体数据高效匹配；DSA主导的“DATA-EX”平台，依 托低延迟网络连接教育、医疗等领域，促进多领域数据高速且可信的交换。 综上，日本通过“政府统筹+企业创新”，以可信技术为核心、以高速网络为 支撑，在关键

标割 裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。 企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理 与实际业务产出脱节，人才激励与发展难以精准匹配组织战略目标。 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛 严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产 业务决策、流程操作和人才协作都能 够直接利用组织沉淀的知识。 岗位技能智能化 • 通过AI驱动的人才画像、能力测评、 学习路径推荐和协作助理，智能化识 别岗位所需技能和员工现有能力，并 提供个性化学习和任务匹配方案。 • 将人才能力与业务流程直接关联，确 保关键岗位人员在业务操作和决策中 发挥最大价值，支持组织整体协同与 效率提升。 业务流程智能化 • 通过流程挖掘、智能决策支持和工作 流编排，将企业核心业务流程数字化、 主要关注薪资计算与合规发放，缺乏与绩效、假勤、激励挂钩的智能 联动。数据割裂，导致薪酬与人才贡献感知脱节，难以发挥薪酬激励 的战略价值。 解决单点管理 缺乏动态匹配 假勤系统 解决的是单点的时间管理，通常只起“记录作用”。缺乏与产出、绩效、 业务需求动态匹配的能力，导致“有人但效率未必可见”。 单一环节 难以支撑后续流程 招聘系统 只解决简历筛选、面试流程等单一环节，无法与培训、绩效、用工成 本管

灵活性资源 配比 弹性负荷占比 储能占比 储能时长 V2G功率 保供能力 装机备用率 系统备用率 智能化水平 智能终端率 信息专网率 规划进度 友好性 源荷匹配度 容量匹配度 电量匹配度 网源匹配度 并网点负载率 并网点间隔利用率 组织管理 友好性 管理一致性 源网荷储投资主体一致性 运营期法人一致性 五、友好性评估方法-指标构建 源网荷储一体化友好性评估方法 0.169 D5 智能终端率 0.103 0.074 0.083 D6 信息专网率 0.053 0.079 0.071 规划进度 友好性E 0.190 E1 容量匹配度 0.217 0.330 0.296 E2 电量匹配度 0.425 0.329 0.358 E3 间隔利用率 0.358 0.341 0.346 组织管理 一致性F 0.133 F1 主体一致性 0.822 0.707 率） 1.交互方式友好性（电量交换率>功率交换率>调度可控率） 1.系统接入友好性（并网方式>电能质量） 1.内部配置要求（灵活性资源>保供能力>智能化水平） 1.规划进度友好性（源荷匹配度>网源匹配度） 1.组织管理友好性（源网荷储主体一致性>运营期法人一致性） 五、友好性评估方法-指标构建 源网荷储一体化友好性评估方法 3、源网荷储一体化友好性评估结果 03 园区级源网荷储一