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

.........................................................................................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。

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

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