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

1 匹配低空应用场景的重庆大数据湖一体化平台建设探索与实践 【摘要】低空数据交易呈现“政策+技术+场景”协同发展态势。国家层面目前在加 速推进数据确权与交易标准制定，明确低空数据作为新型生产要素的战略定位，福 建、广东等试点地区探索跨境流通机制。技术层面依托区块链存证、智能合约等技术 实现飞行轨迹、气象信息等实时数据的脱敏处理与秒级交易，数智低空大脑系统推动 数据清洗效率提升 60%。 行业应用智能化形成巡检路径自优化能力，根据实际场景和数据变化，自动调整 巡检路径，提高巡检的准确性和效率。 3.2 总体架构模型 "6+4+3+1"架构体系是平台建设的核心框架： 4 图 2：匹配应用场景的全域低空大数据一体化平台 3.2.1 六大基础平台 六大基础平台涵盖了数据处理的各个环节： 1. 多模态数据汇聚平台支持 Lidar、ADS - B 等多种数据接入方式，能够将来自 系，实现数据资产的价值最大 化。 3.2.4 统一服务门户 统一服务门户集成需求管理、资源目录等八大功能模块，为用户提供一站式的数 据交易服务，方便用户进行数据查询、分析和应用。 图 3：匹配应用场景的重庆低空大数据交易中心 6 3.3 数据架构设计 构建「六区三流」数据体系，实现数据的有序管理和高效流通。数据分区包括： 1. 多源采集区涵盖无人机、地面站等多种数据源，实现数据的全面采集。

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

佛山南海区政府引导基金（中科科创管理） 投资逻辑： • “以投促引”：基金核心任务是吸引优质企业落户。投资后，智布互 联将总部迁至佛山。 • 产业协同： 智布的布料信息化解决方案与佛山强大的纺织印染产业 基础完美匹配，驱动产业智能化升级。 • 区域贡献： 强调企业迁移后的税收贡献与对本地产业的提升作用。 投资标的必须与本地优势产业 高度契合，能补强、升级现有 产业链。 产业协同原则 不以财务回报为唯一目标，设 结合，客服人均处理订单行数同比提升 48%； • 汇通达的“千橙AI超级店长”可协助门 店自动完成60%的日常管理工作，有效 将员工从琐碎事务中解放出来。 供应链与物流 • 在寻源与匹配方面，齐心集团通过AI实 现商品自动去重，匹配准确率最高达 97%； • 在物流履约方面，卓尔智联旗下化塑汇 的TMS/WMS系统将物流流程端到端可 视化管控； • 密尔克卫的4PL系统可自动化调度运力、 分析成本； 电信等行业选择7B模型集成CRM、ERP等核心系统， 字节跳动、阿里均在内部部署多个7B模型。 • 30B+模型仅用于战略报告撰写、法律判决等需要跨知 识推理的复杂任务，但受限于成本与工程复杂性。 02 规模分级实现精准的成本效益匹配 • 厂商提供从推理框架、量化压缩到微调流程的完整工 具包：阿里Qwen-Agent提供文档问答/结构化填表/ 财报解析模块化插件，企业按需即插即用；腾讯混元 Lite+SaaS中台让企业无需MLOps团队即可部署。

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

................ 12 7.3 多主体协同与职责分配 ................................................. 12 7.4 数据供给侧匹配 ....................................................... 13 7.5 数据交易与合约管理 ........................ ............. 19 8.4.3 目录发布 ......................................................... 19 8.4.4 供需匹配与撮合 ................................................... 20 8.5 数据产品研发与封装 ........................ ................ 25 9.2.3 数据发布与目录管理 ............................................... 26 9.2.4 数据需求匹配 ..................................................... 26 9.2.5 供需撮合 .............................

区建设提供系统指导。 2 数字园区建设已涌现出大量实践探索，但仍存挑战。尽管已有大量园 区开展了数字化转型的实践探索，但整体效果仍参差不齐，部分园区面临 着园区数字化建设与产业高质量发展的需求不匹配的问题。部分园区在数 字化建设过程中，主要集中于信息化管理和基础设施建设，缺乏深度的产 业链协同、数据流通和数字化决策支撑。园区数字化转型的路径往往过于 单一，缺乏系统性的规划与实施，导致园区内的数字化程度不一，整体转 3：引入产业互联网平台，实现供需高效匹配，推动中小企 业规模化转型。为解决中小企业集聚园区在数字化程度低、响应速度慢以 及基础配套不足等问题，推动园区内链主企业打造产业互联网平台为有效 的解决方案。园区内中小企业通过相关产业互联网平台打通从产品原料采 购、设计研发、生产制造到销售流通的全流程，实现信息的实时共享与精 准流动，优化供应链管理，提高供需匹配的效率，提升生产与销售的协同 效率 化园区平台）的深度融合，园区内的 9 链主企业作为数字化转型的主力，能够带动产业链上下游企业共同进行数 字化改造。产业互联网平台的引入，打通了园区企业的研发、生产、销售 等全流程，实现了供需信息的高效匹配和协同作业，进一步强化了产业链 的协同能力，提升了研发、生产和销售环节之间的精准对接与快速响应能 力，从而大幅提升了整个产业链的协同效率。其次，通过建立“通用+定 制”双轨改造体系，园区能够同时推进普惠式改造和定制化改造，以低成