10秒简历：你并不是一个无趣的人（合集）

第一篇：10秒简历：你并不是一个无趣的人

我的理论是你有10秒钟来使你的简历让人印象深刻。我会说明原因，并且提供一些建议来助你通过10秒测试。

优秀的人才，糟糕的简历

虽然有无数的书和文章教你如何写简历，但是仍然有太多能够提升的空间。我是怎么知道的?因为我在面试他人时看了太多太多糟糕的简历。应聘者们大多数都才华横溢且富有创造力，充满激情又十分成功，但是，他们的简历却很烂。这很遗憾，因为我不愿看见如此优秀的人被拒绝。

我偶尔做一些就业指导，和我交谈过的人告诉我下面的这些写简历的建议十分有用。所以，我决定将其公开，同大家一同分享，并且希望它也能帮到你。

简历：一篇使富有创造力，聪慧的人变得无趣的短小文书。

我会涉及哪些内容：

1.站在面试者的角度衡量你的简历

2.和朋友一起评估你的简历

3.修改你的简历，突出重点

评价你的简历

我曾经认为读简历的人会仔细地读每个词。我太天真了。你必须认识到这样一个事实：他们并不会这么做。这点很重要。面试者们看简历的过程比你在餐厅浏览菜单还要简单得多。

站在读你简历的人的角度看问题

你知道当你应聘时哪些人会读你的简历吗?有时候是招聘人员，而有时候是普通的员工。他们希望能够回到他们的正常工作。他们看了一大堆和你有着相同才华和经验的人的简历。当他们看你的简历时，他们想着他们自己的工作，家庭，下一次旅行，或者中午吃什么(嗯，烤奶酪)。

你在乎着这一切，但他们也有其他事情要做。请设身处地为他们想一想。现在，让我们继续……

为什么选择你?

如果有很多人在应聘同一岗位，你可以认为他们中大部分和你都有很多相似之处，尤其是简历。诸如丰富的经验，被认可的领导能力，良好的学术背景等。那么，什么能够使你从其他异常优秀的候选者中脱颖而出呢?通常来说，让人沮丧的是，并没有多少方法。

所以，我的理论是这样的：

“10秒钟的测试”

我的理论是，你的简历只有10秒钟来说明重要的观点。如果它做到了，将会为你争取到20秒的时间。这30秒是十分重要的，它将决定你的简历是被扔在一边，还是会被考虑进入下一轮。

你的简历是一场“电梯游说”(“电梯游说”指乘电梯大约30秒到两分钟之内对产品、服务、机构及其价值主张的简短介绍，电梯游说来向风险投资家和天使投资者推销自己的生意理念，以筹得资金。)，而不是讲述你的人生故事。

你只需要进入面试的下一轮，下一个阶段。现在，记住是大忙人们在读你的简历了吗?一定确保他们先看到最重要的成就，吸引他们读下一页。

测试你的简历

找一些对你工作不了解的人来帮你。这里我们假设这个人叫张三。

给张三一份你简历的打印本并且告诉他你只有30秒来读它。但是，10秒钟后拿回你的简历，问他他从刚才的简历中了解到了你什么。如果他的回答是你要如何把自己推销给面试经理，那么把简历再给他，让他再阅读20秒。然后再问他了解到什么。

如果你对张三的回答感到满意，那么你就通过了第一关测试并且遥遥领先大多数人。如果在任意一次打断时，他都无法涉及你最重要的点，那么你就需要修改你的简历了。修改之后，重复这个过程直到你通过测试。

修改你的简历

让我们从你目标陈述的开头处开始修改。

“从为什么开始”

我是Simon Sinek的忠实粉丝，他写了本叫《Start With Why》的书(看他的TED演讲)。他阐述了一个简单但却很有分量的观点，“人们不会购买你做了什么，而是购买你为什么这么做。”一旦你了解了某个人的动机和他们的个人事迹，那么他们做了什么(他们的经历)就成了他们基于他们激情和原则的决定的证明。

如果你以很强的目标陈述作为你简历的开头，你就为读者创造了一个框架，供他们理解你为什么在某公司做了某项目。务必让这段陈述显得非常有力量。不要说你的目标是为了得到某职位之类的话，你在申请这个职位，人们自然知道这点。

如果你不知道如何写出一个出色的目标陈述，那么问问你自己为何要申请这家公司的这个岗位，问问你的朋友和家人为什么他们会认为你会在这个职位上做的很出色。

我希望你对你在那里将要做的工作充满激情，并且我会认为你真的是想要得到这份工作(不是?)。所以请一定确定你的简历说明了你为什么想要得到这份工作，它将如何帮助你实现你的人生目标。

拒绝列表的形式

很遗憾，每个人都会按他们之前所做的工作或项目的时间倒序来组织他们的简历。在每个部分内都会有一些要点集，包含了项目，职责，成就以及发展的技能。这就是一个列表，让人读起来很乏味，因为没有任何的信息层次感，重点不突出。在企图让自己显得很全面时，人们稀释了他们最重要的成就。

千万不要这么做!你要按照一种有助于突显主题的方式组织内容。

我发明了一台时光机。。。但其他职员同样也做到了

如我之前所说，你想在简历的前面插入你最重要的成就。一到两个成就，配上适当的解释和说明，就足够引起招聘人员的注意力了。如果你真的做了一些很了不起的事情，请一定要突显它，而不要让其他内容掩盖了它的光芒。这需要通过一个10秒测试。

一项很棒的成就就可以让你进入下一轮。不要让你在咖啡店的兼职工作影响读者阅读你真正重要的地方。我发现大学毕业生经常犯这种错误。你在联谊会或俱乐部所做的事情不大可能引起人事部经理的注意力(除非他们真的同这个职位有关系)。

减少废话

避免写一些不会引起人事部经理认同的内容。这里有一些无用句子的例子，以及如果我读到这些内容我是怎么理解的。你会发现它们不过是一些废话。

“针对某产品头脑风暴出了一些新想法”变成了：

“在房间里坐上好几个小时，同同事聊着天。”

“在某过程中帮助了针对开发新方法的研究。”变成了：

“做一些杂事来同了不起的人套近乎。”

请一定要具体说明你做了哪些事情。数字有助于展示你所做的事情。如果你无法详细说明，那么就不要包含那句话，它只会削弱你说的其他话，并且会使我怀疑你所取得的其他成就。

针对不同的公司定制不同的简历

如果你同时申请很多公司，我怀疑你会用同一个理由来申请这些职位。所以对每个公司使用同一份求职声明。当针对不同公司的不同职位时，你可能需要一份完全不同的简历。

如果这个让你觉得工作量太大的话，那么说明你对那份工作的渴望程度还远远不够。你要知道，其他人会。如果你在意的话，那么多花点额外的时间。如果你做得很恰当，让我看见你对这份工作的热情，这会使你从大多数人中分离出来，让你具有竞争力。

使重点突出

既然你已经删除了无关内容，那么你应该会有额外的空间来从视觉上突出重要的内容。你可能不是设计师，但你只需要在字体，文字排版上做一些简单的调整，你就可以确保读你简历的人会看见你想让他们看的内容。使重要的内容略大于让你觉的和谐的大小。如果你有好的设计眼光，那么你还可以使用一些富有创意的布局。

一旦你有了一些喜欢的内容，眯起眼睛(字面意思)，然后你会思考正确的内容是否被突出了。这点真的很有用。

我喜欢在简历中看到一些照片，图表，截屏等，当然这只是在这些东西与你申请的职位相关的情况下。千万不要为了美观把什么东西都放到简历里面来。

总结一下：

现在你应该有一份简历具备以下条件：

1.能通过10秒测试

2.使无关内容简短，让人感到舒服

3.从你对这份工作充满激情的地方开始你的简历

这些小建议已经帮助到了一些人，所以我希望它也能帮到你。祝你好运!

注：这些都是我个人观点，不代表我雇主(Google)的观点。这不是一个教你如何在Google找工作的向导。我的方法可能不适用于那些同我价值观相左的公司。我也并不是一个专业的职业咨询师，所以请自行判定后再用我的建议。

第二篇：演讲稿是生活无趣,还是你无趣

是生活无趣，还是你无趣

大家好，我是徐皎月。今天我的宣讲题目叫《是生活无趣，还是你无趣》。其实与其说这个宣讲是做给大家的，还不如说是来说给我自己的。我是一个经常经常感觉生活无趣的人，我总是要给自己找很多事，去填满我平常空闲的时间，但即使这样，每当我闲下来，每当我不得不和自己独处去度过空白的时间时我都会感到非常的孤独，觉得无可适从。

不知道是不是你们也和我一样，经常抱怨生活无趣。每天匆匆忙忙，又觉得毫无意义。有人告诉你说，你可以看书，可以旅行，可以看电影，可以去学一点新东西，可以多交一些朋友，怎么会无趣呢？可是好像总有一些理由在禁锢自己，想旅行，可是没有钱，没有假期；想要学新东西，又似乎没有时间，也没有兴趣。若是深究，就只能叹口气说，唉，你不懂我的困难。

这世上每个人都有每个人的难处，可是我们再抱怨时应该问问自己，到底是生活无趣，还是我们自己无趣？

那么我们不防问问自己，你期待的“有趣”的生活是怎样的呢？是这样？这样？还是这样？

金钱总是身外物，权势也不过是诱骗的把戏，而世界上也没有永远不散的宴席。真正能充实自己的，是内心的充盈富足。

我有一个朋友，初一就认识。在我的感觉中，他一直是一个很叛逆的男孩。整个中学时代，都是那种令老师头疼不已的学生。抽烟喝酒，打架早恋。可是我们这些认识他的人从来不觉得他是个无可救药的人。高考后他考了一所不错的大学，后来我们也渐渐没了联系。就在上个月，他告诉我他来了秦皇岛，我说你来这儿干嘛。他说出差。我很吃惊，我说你骗我吧，你不应该在上学吗，出什么差？他告诉我说他去年上了一个月大学，觉得那不是自己期望的生活，然后他就退了学。现在他是一个企业的业务顾问。我当时就觉得天呐这个故事根本不像一个自己身边人的经历，而像是什么青年文摘，读者上面的励志文章。我对他说，我真崇拜你，你的生活似乎永远比我们精彩。他说你只是看到我的现在，没有看到我无助的时候，没有看到过我遭受白眼，没看到我潦倒的时候。

听完这个朋友的经历之后很长一段时间我都在审视我自己的生活。似乎从小到大，我都不是个出众的人，不出众的长相，不出众的成绩，没什么特别的爱好，性格不温不火，人生履历至今仍然空白。我一直按部就班地混着日子，我艳羡过那些身边很牛逼的人的生活，但也只是那么一瞬间有过豪情壮志，想要和他们一样，然后转眼就沉浸在自己平淡到没有一点波澜的生活中。我一直以来很热爱文学，至少我自己是认为自己爱好文学。喜欢背诗，读名著，也坚持写日记，每次看完有感触的电影必要写读后感。上了大学，我并没能学习有关的专业。我忙于各种各样的事情，反而冷落了这个自己唯一算是认真的爱好。大一一年转眼要过去，可是我没有能读几本书，更别说自己去写文章。

我有一个舍友，她是个少言寡语的“高冷”的姑娘，跟我熟的人应该听我说过她，我管她叫坤哥。记得有一天晚上我和坤哥我们两个去操场跑步，她突然问我，你有没有想到过，自己以后会永远离开这个世界，这个世界上会再也没有你。你有没有为这件事觉得很害怕，很无助？我说我想过，我也总觉得害怕，可是对我们来说，死亡仿佛是一件那么遥远的事，现在想这个干什么？她对我说，你不应该这么想。因为你永远不知道，明天和意外，哪一个会先到来。这句话绝对是我认识坤哥以来她对我说的最感性的一句话。虽然这句话我知道不是坤哥的原创，但它真的让我觉得，特别有道理。你不知道明天和意外哪一个会先到来。你想要去的地方，想要见的人，想要做的事情，想要成为的更好的自己，都不要因拖延而错过。

我有时候是个挺自负的人，我最烦别人给我讲大道理。像这种跟励志有关的演讲我从来不喜欢听，因为我觉得没什么用。我觉得不过是一些成功者炫耀自己经历和成就的话。但今天我却站在这里，我在给大家灌着可能大家都厌烦的心灵鸡汤。我说的话也很老套，我和那些励志的演讲者的区别就是我不是一个成功者。我一直是个平凡到无趣的人，甚至在以后我也没有几率成为一个成功人士。所以我没有谈怎样成功，我没有谈梦想，没有谈政治，没有谈国家和世界。我是学国际政治的，可是我一直说，真的去改变世界是伟人要做的事，而我不是伟人，我能做的，只是改变自己。我希望自己能不再厌恶自己的生活，我希望我的每天充满希望，充满色彩。我希望把有限的时光浪费在美好的事物上，去相信，去期待，去爱去恨，去闯去梦。再给大家举一个例子吧。美国一个老奶奶Cathy Johnson，她到了晚年，突然发现自己对水彩画很感兴趣，于是她开始学水彩画。大家看，这就是她的作品，我看了她的画觉得很吃惊，不相信这是一个从那么大年纪才开始学画画的人画的。一个热爱生活的人，即使到暮年，也是美好的。你自己过的美好，你的生活才会美好。你若是懒得下笔，永远不会拥有这么美的色彩。

我刚刚废话了这么久，其实我想说的很简单。我们不要一味抱怨生活的无趣，应该努力让自己成为一个有趣的人。有了想法就要赶快实践，总有一天，你会遇见更好的自己，你会拥有精彩的、有趣的生活。

第三篇：人至理则无趣美文

人不是纯粹理性的动物。人是有血有肉、有头脑、有思维、有情感的高等动物。人的理性和非理性是对立统一的。因为人的非理性因素是复杂多样的，诸如情感、意志、信息、兴趣、习惯等。人的本能欲望只有与这些因素有机地结合在一起，才能发挥作用，才能构成一定的心理状态。

在正常情况下，人的非理性心态与他的理性精神具有同质关系。如一个人对人生持有何种观点，便会相应产生某种人生信念；他对道德责任有何种认识，便会有相应的道德感情等。因为，一个正常人格的人，他的理性的“超我”能有效地督导“自我”，去控制“自我”，使七情六欲的表露符合“超我”的要求。

但是，人的理性與非理性因素又经常处于冲突之中。因此，现实生活中，能始终如一把理性和非理性因素统一得非常协调的人为数不多。有时那匹非理性的烈马，会使“自我”的骑士失去控制，不听“超我”的督导，“自我”便会与“超我”分道扬镳了。这时，许多非理智的行为，乃至犯罪心理就会出来作祟。处在这种人格分裂状态之中的人，有时他会无法驾驭自己，有时又会使自己处于十分矛盾与痛苦之中。对于一个人来说，如果这种情形偶尔为之，大体还可说是正常人格，若长期如此，恐怕就是人格分裂的“畸形人”了。

事实上，非理性因素也是人性的一个侧面，时常会左右着人们的言行。因为人既是社会性的，又是生物性的。他除了拥有理性心智的成分，其心灵深处还有许多非理性的东西。它常因违反道德理性而被压抑在心灵深处，一般很难察觉到它的存在。也正因为这缘故，所以人生过程，要不断地完善、改造自己，使人的理性、有节制的理性和道德良知这三者能相互协调与统一，这样就能驾驭人生、完善人生。

现实生活中，非理性的心态常常是令人不可思议的。但非理性又决非是魔鬼，问题不在于否定非理性意识层次的客观存在，去扼杀情感等非理性的生命搏动，而在于如何以理性去引导非理性的发挥与升华。

人应该有理智，有理念，也就是要有理性。没有理性，人类社会将不会有今天的文明和进步，但人又不能太理性。过分的理性化，不能让真实感情得到适当的流露，给人的感觉总是一种不真实的虚伪，会使你警觉此君不可交。也可以说，过分理性的言行，在很多场合反而违反了自己的真实心愿，也就不自觉地变成了谎言的另一种形式，这种虚假会使你心情感到内疚或压抑，同样也会使你的心理失衡而有害身心的健康。

第四篇：人工智能并不是一个新名词

人工智能并不是一个新名词。实际上，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动，这段探索的历史被称为「喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代」——最近给出的一个较为恰当的评价。

20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论，以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

20世纪80年代早期，日本发起了一个项目，旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本，这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商，其中一些已经上市，例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

20世纪80年代末，几乎一半的「财富500强」都在开发或使用「专家系统」，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性，包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本，当这一点被越来越多的人所认识到时，人工智能研究再一次脱离轨道。

20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮，成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注，这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制，另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是，首先迭代生成备选解决方案，然后剔除最差方案，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案，从而「进化」出解决问题的最佳方案。

3、人工智能进步的催化剂 截止到21世纪前10年的后期，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

1）摩尔定律

在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

2）大数据

得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为「训练」——现在这样的条件随处可得。

3）互联网和云计算

和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

4）新算法

算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如计算机视觉（这项科技将会在后文描述）。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

4、认知技术

我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术（下图），认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术，它们正被广泛采纳并进展迅速，也获得大量投资。

1）计算机视觉

是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

机器视觉作为一个相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是「已经解决的问题」，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

2）机器学习

指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。

机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

3）自然语言处理

是指计算机拥有的人类般文本处理的能力，比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本，例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；或者在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子，它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子「光阴似箭（Time flies like an arrow）」中每一个单词的意义看起来都很清晰，直到系统遇到这样的句子「果蝇喜欢香蕉（Fruit flies like a banana）」，用「水果（fruit）」替代了「时间（time）」，并用「香蕉（banana）」替代「箭（arrow）」，就改变了「飞逝／飞着的（like）」与「像／喜欢（like）」这两个单词的意思。

自然语言处理，像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

因为语境对于理解「time flies（时光飞逝）」和「fruit flies（果蝇）」的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

4）机器人技术

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机，还有可以在车间为人类分担工作的「cobots」，还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。5）语音识别技术

主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(「buy」和「by」听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’s Pizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资，其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡；规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束；规则导向系统——为专家系统提供基础的技术，使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

认知技术的广泛使用 各种经济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。1）银行业

自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份

2）医疗健康领域

美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录，而且使用率还在迅速增长；机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析；IBM 的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献，通过假设自动生成来完成自动诊断，借助机器学习可以提高准确率。

3）生命科学领域

机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系，从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

4）媒体与娱乐行业

许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术，自动起草基于数据的的公文材料，比如公司营收状况、体育赛事综述等。

5）石油与天然气

厂商将机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设备故障诊断等众多方面。6）公共部门

出于监控、合规和欺诈检测等特定目的，公共部门也已经开始使用认知技术。比如，乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化，在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

7）零售商 零售商利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。8）科技公司

它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品，比如 Roomba机器人吸尘器，Nest智能恒温器。

上述例子表明，认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约，这主要体现在： 更快的行动与决策（比如，自动欺诈检测，计划和调度）更好的结果（比如，医学诊断、石油探测、需求预测）更高的效率（亦即，更好的利用高技能人才和昂贵设备），更低的成本（比如，自动电话客服减少了劳动成本）更大的规模（亦即，开展人力无法执行的大规模任务）产品与服务创新（从增加新功能到创造新产品）认知技术影响力与日俱增的原因

在未来五年，认知技术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二，首先，近些年来，技术性能有了实质进步，并处于持续研发状态。其次，数亿美元已经投入到技术商业化中，许多公司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案，以使这些技术更易购买和配置。虽然并非所有的技术提供商都能幸存，但他们的努力将共同推动市场前进。技术性能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围，这种情况在未来几年都将持续下去。

1、技术提升扩展了应用范围

认知技术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统，一份报告显示，Google用了不到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看，自2010年到2014年，图像分类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告（译者注：同行评审，是一种学术成果审查程序，即一位作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。）被高度肯定，其脸部识别率的准确度达到97%。2011年，IBM 为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜，曾对Watson进行优化，提升两倍的答案精确度。现在，IBM又宣称如今的Watson比当时「智能」了2400%。

随着技术的改进和提高，技术应用的范围也在不断扩大。比如，在语音识别方面，机器曾经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来，由语音识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在，每个月互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外，计算机视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面，但现在，我们早已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛游戏之外的应用，从医疗诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

并不是所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻译有了一定发展，但幅度很小。一份调查发现，从2009年到2012年，将阿拉伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这些技术还不完美，但他们已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度，并把一些常规翻译交给机器，自己专注在更具挑战性的任务上。

很多公司正努力将认知技术做进一步研发，并逐步将其融入到更多产品尤其是企业级产品里，以方便企业用户购买和部署。

2、对商业化进行的大规模投资

从2011年到2014年5月，超过20亿美元的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时，超过100家的相关公司被兼并或收购，其中一些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这些投资都在培育一个多样化的公司图谱，这些公司正在加速认知技术的商业化进程。

在这里，我们并不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节，我们希望说明，认知技术产品拥有丰富的多样性。下面就是致力于认知技术商业化的公司名单，这个名单既不是完整无缺也非固定不变，而是一个动态的，用于推动和培育市场的指标。

数据管理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思，或者借助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括Context Relevant（译者注：美国的一家大数据挖掘和分析公司）、Palantir Technologies（译者注：这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来）、以及Skytree（译者注：一家借助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司）。

认知技术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中，分别起到增加功能和提高效率的作用。例如，Wise.io公司提供一套模块来促进商业决策，比如客户支持、营销和销售，这里面会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失，以及哪些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

单点解决方案。众多认知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效，并且几乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

技术平台。平台的目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会提供一系列功能，包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将这些定制化软件整合在一起的统一框架。

3、新兴应用

如果这些技术的表现和商业化趋势继续发展，我们就能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛，被接受程度也会大大增加。数亿美金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视觉或者机器人技术的公司，这预示着许多新应用即将投入市场。在商业机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面，我们也看到了巨大空间。

认知技术在企业的应用路径

认知技术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年，技术层面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能，以增强他们的竞争地位。企业的IT部门现在可以行动起来，增加对这些技术的了解，评估出适用这些技术的机会，将这些技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响，这些技术将如何激发创新并提升经营表现。

第五篇：一个简历

简历

本人，男，汉族，19年 月出生于，1999年7

月毕业于，同年8月被分配到。

在彭湾中学任教期间，连续11年担任班主任，现在担任学校

总务主任兼报账会计。本人对工作认真负责，积极探索新的教学理念和教育方法，教书育人；积极配合学校各项工作，努力完成上级下达的各项任务和指标。由于工作努力，受到各级领导支持和肯定。主要业绩：

2006年被评为市初中数学“骨干教师”；

2006年辅导学生参加“希望杯”数学竞赛获鹰潭市二等奖；

2001年被评为乡“优秀班主任”；

2003年被评为乡“优秀教师”；

2005年被评为市“优秀班主任”；

2006年被评为市“优秀教师”；

2008年被评为市“优秀班主任”；

2011年被评为市“先进教育工作者”；

2014年被评为乡“优秀共产党员”；

2014年被推荐为市“先进教育工作者”；

多次被评为校“优秀班主任”、“优秀老师”和“先进教育工作者”；多次在各级重要刊物上发表论文；多篇论文获省、的一、二、三等奖。