Ce document porte sur la navigation à long terme dans des environnements dont l'apparence change au fil du temps - soudainement ou progressivement. Nous décrivons, mettre en œuvre et valider une approche qui nous permet d'apprendre progressivement un modèle dont la complexité varie naturellement en fonction de la variation de l'apparence de la scène. Il nous permet de tirer parti de l'état de l'art dans l'estimation de pose pour construire sur plusieurs pistes, un modèle mondial d'une richesse suffisante pour permettre la localisation simple, malgré une grande variation des conditions. Comme notre robot parcourt à plusieurs reprises son espace de travail, il accumule des expériences visuelles distinctes de concert, représentent implicitement la variation de la scène - chaque expérience capture un mode visuel. En cas d'utilisation dans une zone déjà visitée, nous essayons toujours de localiser dans ces expériences précédentes lors de l'exécution simultanée d'un système d'estimation de pose à base de vision indépendante. Le défaut de se localiser dans un nombre suffisant d'expériences antérieures indique un modèle insuffisant de l'espace de travail et dynamise la pose de la séquence d'images en direct comme une nouvelle expérience distincte. De cette façon, au fil du temps, nous pouvons saisir l'aspect typique variant dans le temps d'un environnement et le nombre d'expériences nécessaires tend à une constante. Bien que nous nous concentrons sur la vision comme capteur primaire tout au long, les idées que nous présentons ici sont également applicables à d'autres modalités de détection. Nous démontrons notre travail d'approche sur un véhicule routier exploitation sur une période de trois mois à différents moments de la journée, dans différentes conditions météorologiques et les conditions d'éclairage. Dans l'ensemble, nous traitons plus de 136 000 images capturées à partir de 37 km de conduite. [googletranslate_fr]

Il est un plaisir de vous présenter la technologie au travail v2.0: L'avenir est pas ce qu'il était. Ce rapport est le troisième d'une série à long terme de GPS Citi rapports coproduite par Citi et l'Oxford Martin école à l'Université d'Oxford afin d'explorer quelques-uns des plus pressants défis mondiaux du 21e siècle. Le rapport examine en outre les concepts introduits dans notre Février rapport 2015, la technologie au travail: l'avenir de l'innovation et de l'emploi, qui a marqué l'introduction du programme d'Oxford Martin sur la technologie et l'emploi, à l'Université d'Oxford un programme de recherche à long terme soutenu par Citi qui mettra l'accent sur les conséquences d'une évolution rapide du paysage technologique pour les économies et les sociétés. Dans ce nouveau rapport, les universitaires d'Oxford Martin école; Dr Carl Frey Benedikt, professeur associé Michael Osborne et le Dr Craig Holmes développer leurs théories sur la nature changeante de l'innovation et le travail et les implications connexes pour l'avenir de l'emploi et de la société plus largement. Sur la base de leur méthodologie qui prédit 47 pour cent des emplois aux États-Unis étaient menacés par l'automatisation, les auteurs examinent maintenant les probabilités d'emplois à risque à travers le monde, ainsi que les disparités de risque de l'emploi entre les villes. [googletranslate_fr]

Les technologies d'automatisation telles que l'apprentissage de la machine et la robotique jouent un rôle de plus en plus grand dans la vie de tous les jours, leur effet potentiel sur le lieu de travail a, sans surprise, devenue une préoccupation majeure de la recherche et les préoccupations du public. La discussion tend vers un jeu de devinettes manichéens: quels emplois seront ou ne seront pas remplacés par des machines? En fait, nos recherches ont commencé à montrer, l'histoire est plus nuancée. Alors que l'automatisation éliminera très peu métiers entièrement dans la prochaine décennie, il aura une incidence sur les parties de la quasi-totalité des emplois à un degré plus ou moins, en fonction du type de travail qu'ils impliquent. Automation, va maintenant au-delà des activités de fabrication de routine, a le potentiel, du moins en ce qui concerne la faisabilité technique, de transformer des secteurs tels que la santé et la finance, qui impliquent une part importante du travail des connaissances. [googletranslate_fr]

Comme l'automatisation des avances de travail physique et de connaissances, de nombreux emplois seront redéfinis plutôt que éliminé, au moins à court terme. [googletranslate_fr]

Le potentiel de l'intelligence artificielle et la robotique de pointe pour effectuer des tâches autrefois réservé aux humains ne sont plus réservées à des manifestations spectaculaires par les goûts de Watson, Baxter Rethink Robotics, DeepMind, ou la voiture de Google driverless d'IBM. Il suffit de se diriger vers un aéroport: l'enregistrement dans les kiosques dominent de nombreuses compagnies aériennes maintenant automatisé zones de billetterie. Les pilotes orienter activement les avions pour seulement trois à sept minutes de nombreux vols, avec le pilote automatique guidant le reste du voyage. processus de contrôle des passeports dans certains aéroports peuvent mettre davantage l'accent sur la numérisation des codes à barres de documents que sur l'observation des passagers entrants. Compétences anticipation des besoins devient la pratique qui harmonise le marché du travail par un aperçu des politiques éducatives: au milieu et à l'horizon à long terme, les professionnels du marché du travail avec des compétences pertinentes pour les besoins du marché, comblant ainsi les lacunes dans les compétences, parce que les établissements d'enseignement avaient assez de temps et des informations pour ajuster. Le problème de l'identification des besoins de compétences futurs devient de plus en plus aigu dans la dynamique actuelle de l'économie mondiale. Pour faciliter la transition provoquée par le rythme de la mondialisation économique et de la dégradation de l'environnement, et de renforcer leur position dans le nouveau monde numérique, les gouvernements doivent envisager le développement à long terme des secteurs essentiels de l'économie nationale, ou le passage à de nouveaux. D'un intérêt particulier sont les secteurs technologiques, comme les points focaux concentration recherche et le développement, les investissements étrangers directs, le talent et la technologie de pointe. La technologie peut également remplacer partiellement la main-d'œuvre et donc influencer la structure de la demande: des emplois à forte intensité de compétences augmentent en nombre, alors que les emplois avec les tâches de routine peuvent être remplacées par la technologie. Moyen d'emplois de compétences sont également confrontés à un changement des compétences jeu causées par l'évolution des technologies. Les compétences sont nécessaires pour la R & D et de l'innovation, mais aussi pour l'adoption et l'adaptation des technologies (compétences en affaires, les compétences de gestion) et pour l'exploitation et l'entretien des technologies. [googletranslate_fr]

Les auteurs de ce document de travail étudient l'impact des robots industriels sur l'emploi et les salaires dans six pays de l'Union européenne, qui représentent 85,5 pour cent du marché des robots industriels de l'UE. En théorie, les robots peuvent directement les travailleurs Displace d'effectuer des tâches spécifiques de (effet de déplacement). Mais ils peuvent aussi accroître la demande de main-d'œuvre grâce à l'efficacité qu'ils apportent à la production industrielle (effet de la productivité). La recherche adopte l'approche de l'équilibre du marché du travail local développé par Acemoglu et Restrepo (2017) pour évaluer lequel des deux effets sur le marché du travail domine. Les auteurs constatent que un robot supplémentaire par mille travailleurs réduit le taux d'emploi par 0.16-0.20 points de pourcentage. Ainsi, un effet de déplacement significatif domine. L'effet de déplacement est particulièrement évident pour les travailleurs de l'enseignement moyen et pour les jeunes cohortes, alors que les hommes sont plus touchés que les femmes. Les estimations, cependant, ne font pas des résultats solides et significatifs sur l'impact des robots sur la croissance des salaires, même en tenant compte des effets possibles de compensation entre les différentes populations et les groupes sectoriels. [googletranslate_fr]

Est-ce que la révolution des technologies numériques et de l'information nous faire obsolète? Est-ce que les emplois perdus et jamais remplacés? Est-ce que les salaires chuter à des niveaux intolérables? Histoire et théorie économique et les données suggèrent que, à long terme, de telles craintes sont mal placés. Cependant, à court et à moyen terme, la dislocation peut être sévère pour certains types de travail, les lieux et les populations. Pendant la période de transition, les politiques sont nécessaires pour faciliter la flexibilité du marché du travail et la mobilité, introduire et renforcer les filets de sécurité et la protection sociale, et d'améliorer l'éducation et la formation. [googletranslate_fr]

Le présent article porte sur l’examen de divers aspects de la qualité des emplois au Canada. Six dimensions générales de la qualité des emplois ont été évaluées : le revenu et les avantages sociaux, les perspectives de carrière, l’intensité du travail, la qualité du temps de travail, les compétences et la latitude ainsi que l’environnement social. Les résultats de l’analyse descriptive et de l’analyse des classes latentes ont révélé des variations importantes dans la qualité des emplois d’un secteur à l’autre et d’un groupe sociodémographique à l’autre. Les résultats montrent que certains des plus grands segments du marché de l’emploi, tels que ceux de l’accueil et des services personnels, sont associés à de nombreuses caractéristiques d’emploi négatives. En outre, les travailleurs contractuels atypiques ou occupant un emploi à temps partiel cumulent également de nombreux désavantages au travail outre le fait d’être mal rémunérés.

Les plateformes numériques sont de plus en plus aider les demandeurs d'emploi de-relient les travailleurs informels à hautement qualifiés professionnels aux possibilités d'emploi appropriées. Ces plates-formes, ce qui peut agréger de grandes quantités de données, trois choses à accomplir. [googletranslate_fr]