人才预测

摘要： 过去十年,长三角一体化对地区产业的整合引致了人力资源的流动,人才流动则进一步提升区域高质量发展.本文以浙江省为例,基于一体化以来的人才结构规模数据与产业发展状况,对浙江省未来人才供给规模进行了预测.在人才变动研判之上,通过分析影响浙江省人才供给的因素,提出了强化人才培训、提高科研投入、利用金融产业聚集效应吸纳人才资源、重点培育产业新型专业人才与数字农业人才等对策路径,以期在一体化背景下为长三角地区人才与产业发展的互动研究范式提供思路.

摘要： 过去十年,长三角一体化对地区产业的整合引致了人力资源的流动,人才流动则进一步提升区域高质量发展。本文以浙江省为例,基于一体化以来的人才结构规模数据与产业发展状况,对浙江省未来人才供给规模进行了预测。在人才变动研判之上,通过分析影响浙江省人才供给的因素,提出了强化人才培训、提高科研投入、利用金融产业聚集效应吸纳人才资源、重点培育产业新型专业人才与数字农业人才等对策路径,以期在一体化背景下为长三角地区人才与产业发展的互动研究范式提供思路。

摘要： 为探析应用型本科市场营销人才培养趋势,借助灰色生成序列改进的GM(1,1)模型对桂林A高校市场营销专业人才培养数量进行预测.通过弱化算子和强化算子与实际数据的对比分析,发现基于弱化算子的灰色生成序列的预测误差小于强化算子,基于强化算子的预测误差小于实际数据.相比传统的GM(1,1)模型,将基于灰色生成序列的改进GM(1,1)模型应用与应用型本科院校的市场营销人才预测,预测精度较好,误差较小,特别是基于弱化算子的灰色生产序列的预测,其发展系数最小,说明模型精度最优.

摘要： 加快补齐卫生人力资源供求中的短板和弱项是我国在后疫情时代的主要战略举措.采用灰色预测模型预测我国医学院校毕业生规模和我国卫生技术人员规模,可以探明2021-2030年我国卫生人才资源的供求状况,为制定卫生人才队伍培养发展规划提供依据.研究显示:从总供给和有效供给角度来看,2021-2030年我国卫生人力资源供给与需求不匹配,人才过剩与人才缺口并存,存在"假过剩"现象.后疫情时代我国卫生人力资源工作的重点不应放在扩大医学院校招生规模上,而应全力延续疫情期间"尊医重卫、回归专业"的医教研环境,不断完善我国卫生人才培养体系,确保卫生人才质量,调整专业结构、培养层次,并着重完善我国医疗行业人才流动机制,引进人才、留住人才,全面提高医疗机构工作人员的整体质量.

摘要： 加快补齐卫生人力资源供求中的短板和弱项是我国在后疫情时代的主要战略举措。采用灰色预测模型预测我国医学院校毕业生规模和我国卫生技术人员规模,可以探明2021-2030年我国卫生人才资源的供求状况,为制定卫生人才队伍培养发展规划提供依据。研究显示:从总供给和有效供给角度来看,2021-2030年我国卫生人力资源供给与需求不匹配,人才过剩与人才缺口并存,存在“假过剩”现象。后疫情时代我国卫生人力资源工作的重点不应放在扩大医学院校招生规模上,而应全力延续疫情期间“尊医重卫、回归专业”的医教研环境,不断完善我国卫生人才培养体系,确保卫生人才质量,调整专业结构、培养层次,并着重完善我国医疗行业人才流动机制,引进人才、留住人才,全面提高医疗机构工作人员的整体质量。

摘要： 当今社会中,市场最需求的就是人才.合理预测地区的人才需求将为日后的发展规划起到至关重要的作用.本文通过采用多元线性回归的方法探究不同因素对城市工作需求的影响的大小,再通过灰色预测模型单独分析影响因素与总需求数随时间的变化过程,将预测数值代入多元线性回归方程验证结果,得出结论.

摘要： 战略性新兴产业已经被视为新时期影响全球经济发展格局的决定性因素,发展战略性新兴产业,要以人才立身.文章根据江苏省2009～2016年双创人才引进数据,用灰色GM(1,1)模型预测战略性新兴产业对外引进"双创人才"需求量,探究战略性新兴产业在不同的领域"双创人才"具体需求结构状况,并且就需求状况分析江苏省战略性新兴产业"双创人才"引进的新策略.

摘要： 随着山东省高等教育办学规模的扩大,发展层次有了明显提升,但在服务地方经济社会发展、加强基础能力建设等方面还存在发展特色不明显的问题.本文在分析经济数据的基础上,探讨了在当前产业结构调整下对信息化人才的需求,确定影响信息化人才需求的因素,利用灰色模型预测人才需求影响数据,采用基因表达式编程与BP神经网络相结合的方法预测山东省信息化行业的人才需求,结果表明优化后的BP神经网络具有较好的收敛性能,且预测精度更高.该方法综合了灰色模型方法和神经网络方法的优点,可以较高精度地对未来山东省信息化人才的需求进行预测.

摘要： 针对经济体制转轨时期人才需求的特殊情况，提出了适应经济体制转轨时期的人才需求预测 态组合模型，利用Ｗｉｎ９５系统开发环境，以ＶＢ５．０为开发工具，根据人才预测理论的要求，设计开发了人才预测系统软件。

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。

摘要： 在一个实施方式中，图像内的编码对象区域被分割为多个预测区域。根据与对象区域相邻的相邻区域的预测信息、该对象区域内的已编码预测区域的数量以及该对象区域的已编码预测信息，从与作为下一个预测区域的对象预测区域相邻的区域的已编码运动信息中，选出用于该对象预测区域的预测信号的生成的运动信息的候选。根据所选出的运动信息的候选的数量，对指示使用了选出的运动信息的候选的对象预测区域的预测信号的生成的合并块信息和由预测信息估计单元检测到的运动信息，或者，该合并块信息和该运动信息中的任意一方进行编码，并将用于对象预测区域的预测信号的生成的运动信息保存在预测信息保存单元中。

摘要： 本发明提出了一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统，其方法包括：获取产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才分布数据以及人才流动数据；根据所述人才分布数据以及人才流动数据计算出各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才变动数据，将所述人才变动数据其作为原始序列；建立灰色‑马尔可夫模型，将原始序列输入到灰色‑马尔可夫模型中进行反复训练，得到人才需求预测模型；获取产业园区内未来需要预测的事业单位、职业类型以及预测年份，作为预测数据，将预测数据输入到人才需求预测模型中，得到预测结果。本发明通过灰色‑马尔可夫模型实现了对产业园区内各企事业单位中各类职位的未来人才需求进行精准预测。

摘要： 本申请公开了一种人才需求预测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据历史招聘需求信息，确定目标人才需求时间序列和辅助人才需求时间序列；对所述目标人才需求时间序列和所述辅助人才需求时间序列进行融合，得到正向需求时间序列；根据所述正向需求时间序列，确定目标人才的新需求信息。本申请提高了人才需求预测的针对性和准确度。

摘要： 本发明提供了一种基于大数据分析的银行业人才信息预测方法及装置，包括：对获取的人才信息关键数据进行预处理；利用人才信息关键数据按时间、地点、人物和内容四个要素进行数据化描述并建立模型；对人才信息关键数据进行标签挖掘获得人才画像；利用建立好的模型和人才画像进行画像聚类获得人才信息预测结果。本申请基于数据采集、用户建模、标签挖掘、画像聚类等一系列流程构，为人才进行画像并建立画像集合，构建人才的综合素质数字画像系统，提高人银行业才测评体系的智能性和全面性，并且，还使用可视化雷达图等工具建立岗位与综合素质匹配度，为人才的自我认知提供依据并优化职业发展规划，为管理者完善人才培养质量方案提供参考。

摘要： 本发明实施例公开了一种人才离职预测方法、装置、电子设备及存储介质。通过获取当前人才的待预测信息，将所述待预测信息输入至训练完成的预测组合森林模型，根据所述预测组合森林模型的输出结果确定所述当前人才的离职预测结果，其中，所述预测组合森林模型包括第一预测森林模型和第二预测森林模型，所述第一预测森林模型根据历史原始样本信息和第一标准预测结果训练得到，所述第二预测森林模型根据历史关键样本信息和第二标准预测结果训练得到解决了现有技术中人才离职预测不准确的问题，实现提高离职预测结果的可靠性的效果。

摘要： 本发明涉及信息化管理技术领域，具体为基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，包括数据采集模块、数据统计模块、数据应用模块和系统运行维护模块，该预测系统主体的运行流程包含以下步骤：步骤一，数据采集；步骤二，数据统计；步骤三，数据应用；步骤四，系统运行和维护；有益效果为：本发明通过基于EAP服务得到的数据能够有效、快捷的搭建和积蓄核心人才数据池，实现核心人才的动态管理，构建多级别、多层次、多维度的标准模型，为核心人才保留与状态预测提供强有力的科学依据，动态提升组织管理水平；通过在人力资源管理过程中，极为有效地规避了组织和人才的天然对立痛点，能够获取更为真实的人才数据。

摘要： 本发明公开了一种人才数量预测方法和装置、设备、计算机可读存储介质。所述人才数量预测方法包括：响应于人才数量预测指令，获取至少一个人才数量相关特征，所述每一个人才数量相关特征对应一组人才数量相关特征数据；对所述人才数量相关特征进行相关性分析，获得至少一个影响人才数量变化的特征，所述每一个影响人才数量变化的特征对应一组影响人才数量变化的特征数据；将每个所述影响人才数量变化的特征数据输入至人才数量预测单模型，获得相应的单模型人才数量预测结果；将所述单模型人才数量预测结果输入至融合模型，获得最终的人才数量预测结果。采用本发明的方案，能够实现对人才数量的宏观预测，提高对人才数量进行预测的效率和准确度，对社会经济发展具有重要的意义。

摘要： 本发明的目的在于，通过按照再现图像的帧尺寸决定在图像缓冲存储器中能够存储的再现图像的最大张数，能够有效利用图像缓冲存储器，进一步提高编码效率。动态图像预测编码装置具有：图像存储单元，其存储将压缩图像数据复原为再现图像后的一个以上的该再现图像，作为在对后续的图像进行编码时使用的参照图像；以及存储器控制单元，其在图像存储单元中控制帧缓冲存储器，在输入图像的帧尺寸是图像的最大帧尺寸的1/(2^L)(L为1以上的整数)以下的情况下，存储器控制单元将帧存储器中能够存储的再现图像的最大张数决定为(2^L)倍。

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。