这一颠覆式变革。 未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用， 赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 陈果（George Chen）先生 寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企 业业务的数字化服务。 HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字 化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。

nity Catalog。其中，Apache Spark 是一个开源的大数据计算框架。Spark设计用于处理大规模数据集，提供了快速的通用数据处理平台，特别适用于需要高速 访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 格式。被广泛应用于金融分析、科学计算、商业智能、社交网络分析和许多其他需要快速迭代数据处理和探索性分析的领 内容）共享与复用，促进跨领域 科研、教育及文化创新应用。 已具备的基础 Europeana自2008 年开放，整合37国 3500机构资源，至 2023年累积5500万 件数字对象，提供检 索及主题展览服务。 建设目标和任务 欧洲文化遗产数据空间 旨在构建统一平台，集 成3D/XR技术存储处理 能力，提供高质量内容 及可复用数据集，支撑 科研修复与教育创新， 并开展机构技术培训， 推动数字资源共享。 重要项目 欧盟文化遗产数据空间核 元数据。截至 2023 年初，Europeana 网站通过先进的搜索和过滤工具以及许多主题收藏、展览、画廊和博客，提供对超 过 5500 万件数字对象（书籍、音乐、艺术品等）的访问。 2.建设目标和任务 文化遗产数据空间建设目标是，通过构建统一的数据平台来整合欧洲具有代表性的文化遗产资源，为人们了解欧洲历史 文化提供一站式浏览与检索服务，实现欧洲数字文化资源更广泛地传播与共享。 文化遗产数据