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天风证券：预计多省电价仍将保持高比例上涨，火电盈利能力或将进一步恢复。
1小时前 天风证券
36氪获悉，天风证券研报认为，电价普遍高位上涨，一季度多家企业综合电价同比上涨，缓解了成本端压力一定程度上。 国内煤炭价格大幅下降，进口煤炭补充沿海电厂。 目前，煤炭价格仍处于进一步下跌过程中。 同时，考虑到煤炭库存储备，二季度火电企业煤炭成本仍有望进一步下降。 部分火电企业披露一季度业绩信息，盈利能力有所改善。 展望二季度，多省电价仍有望保持高比例上涨。 同时，成本端现货煤炭价格大幅下降，有望带动长歇煤炭合同履约率提升，火电盈利能力或将进一步恢复。
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特别提醒
1.当您看到这条信息时，请不要关机，耐心阅读。 无论您是在夜总会工作了很长时间，还是刚刚找工作的新手。
2.这对你来说是一个不错的选择。 每个招聘人员都会说他的生意很好。
3、我没有花言巧语，只是说说实际的工作情况：在这里工作不用交押金，不用发工资，规则很少，工作环境宽松。
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夜店招女孩的时候，要注意措辞，写好广告。 任何人看到此信息都会有更大的机会进行联系。 写夜店招聘信息需要触动人心、产生共鸣，让求职者在这里看到希望。 在夜总会招聘女孩的广告时，需要注意清楚地写明招聘职位、工作内容以及对求职者的要求，让别人一眼就能看出你的资质是否符合招聘广告的要求，并且你成功的机会有多大。
求职和招聘是双向选择过程。 只有各取所需，才能实现合作共赢。
夜总会在招聘求职者的时候，有时候会觉得招聘求职者的条件很好。 负责招聘的组长自然会想要接触更多的求职者，尽快加入他们的团队。 确实有一些班组长做事很认真，工作很努力。 一个团队领导者有想法、有行动，这是一件好事。 但方法一定要掌握。 无论什么时间段，都不要联系求职者。
联系求职者时，谈话过程中尽量不要在夜间打扰他们。 在一天中找到一个合理的时间，立即向求职者清楚地传达您的想法或问题。 不要一天问一次或多次问题。 这样既浪费时间，又效率低下。 求职者也会不愿意并质疑经理的能力和经验。
夜总会招聘人员打电话时，应该从尊重求职者的角度出发。 虽然以后可能会成为自己团队的一员，但一开始还是应该表现出起码的尊重，打电话的时候也需要协商。 请问，现在方便谈工作吗？ 如果其他人觉得时间不太合适，可能还有其他人在场，所以要另外预约时间。
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招募人工智能时存在的偏见以及如何克服它
关于人工智能将如何影响夜总会招聘的讨论很多。 如果应该的话，会有很多讨论，因为涉及很多风险。 我们已经看到了一些风险，比如亚马逊的算法简单地降低了女性成就的评级。
最近，以妮维雅 (NIVEA) 品牌闻名的德国巨头的战略人才招聘负责人在阿姆斯特丹告诉《e》，人工智能在选人方面表现不佳的原因有两个。 首先，它往往会看到错误的数据。 其次，它根据有偏差的数据进行训练。 我完全同意他的这两点，但不同意他的意思。
错误的数据
克里斯托夫表示，人工智能会查看所有数据，包括不相关的数据，但无法将其置于上下文中。 的确。 问题是，人类也是如此。 不知不觉。 因此，即使没有人，或者至少很少有人，有意识地说女性比男性没有那么明确，我们所知道的由女性编写的无意识代码的价值也较小。 这只是有关该主题的多项研究之一。
我同意它查看的是错误的数据，因为它倾向于查看简历，就像招聘人员那样。 问题是，有一项科学研究要做，实际上甚至可以发现简历和绩效之间的相关性。 因此，当我们在简历上训练人工智能时，我们可能会训练错误的数据，即没有预测价值的数据。
有偏见的数据
问题的第二部分是所有人力资源数据都有偏差。 人类是有偏见的。 甚至社会也有偏见。 男性在基因上是更好的开发者吗？ 我不知道。 我知道当一个小男孩数学成绩不好时，人们会告诉他要更加努力。 听到一个小女孩安慰道：“这很难，不是吗？”
那么数据有偏差吗？ 是的，根据定义。 根据当前的人力资源数据来训练人工智能是不可能的。 然而，训练人工智能的方法有很多。
训练招聘人工智能的步骤
第一步是我们需要承认每家公司的每项工作都是不同的。 没有快速解决办法。 我们可以使用其他人的构建模块，但你总是需要校准你公司的工作。 A 公司的优秀销售人员在 B 公司很容易失败。很少有人能在任何地方都取得成功。 这是因为公司文化和团队合作。
第二步，我们需要对当前的工人进行分组。 我个人总是喜欢三个，但也可以是两个或四个。 这三组是：优秀、可接受和差的表现。 切勿仅基于最佳模型进行建模，否则可能会出现“误报”。 比如说，如果你只看最好的，结果发现每个人的外向性都很高。 但你雇佣了这个，所有表现不佳的人也雇佣了这个。 你仍然对相关性一无所知。 这可能是相关的，但也可能是您以前的招聘偏见。
第三步有两种可能的选择。 您可以首先确定您希望对该角色重要的特征。 然后，您可以测量当前的人口数量，看看是否存在显着差异。 另一种选择是从测量开始。 查看显着不同的特征，并根据您的专业知识决定它对工作是否重要。
第三步中有两件重要的事情。 这就是大多数偏见进入人工智能的地方。 首先，您需要确保您使用的数据是公正的。 因此，如果您使用的数据与您在简历中选择的数据相同，那么根据定义，这些数据就会有偏差。 如果你提高一个层次并观察一个人的认知和/或心理特征，就有可能获得公正的数据。 但不要让人工智能自己去做。 就像所说的那样，人工智能不知道上下文，因此它无法确定它是否只是相关性，或者是否确实重要。
该过程的第四步是测试算法，看看表现最好的人是否脱颖而出。 这是在最初未用于训练算法的样本子集上完成的。
第五步也是最后一步是不时地反对该算法。 只需雇用算法告诉您不要这样做的人即可。 是的，这是一种风险，但现在的风险与我们当前的招聘做法一样人性化。 只需派人回到系统，看看它是否有效。
足够的人
这个系统的一个大问题是，对于最高效的系统和最大的偏差机会，你需要足够多的人做同样的工作来训练算法。 根据我的消息来源，至少有 50 个。而且我并不是说 50 个部门。 我的意思是工作 50。所以，是 50 名招聘人员，而不是 10 名消息来源、10 名人力资源顾问、10 名人力资源管理员、10 名招聘人员和 10 名人力资源经理。 对于大多数组织来说，这是不可能的，因此他们采取了捷径。 他们使用标准化的配置文件，我永远不会推荐这样做，因为您的组织从定义上来说是独一无二的。
虽然可以从标准化的个人资料开始，但请与您当前的员工联系并从那里开始工作。 在这种情况下，您也许可以减少工作人员数量，但您确实需要进行更多尝试。 因为你的基数较低，所以应该更频繁地测试算法，所以更多的是第 5 步。
成功需要数十年的不断积累、执着的信念、不懈的努力，最终才能帮助那些立志成功的人。
字典中最重要的三个词是意志、工作和等待。 我将在这三个基石上建造我的成功金字塔。 ——巴斯德
人生就像一艘帆船，在激流中航行。 克服急流必须有奋斗，“急流”代表理想。
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