就业领域

摘要： 就业是民生之本,也是经济发展最基本的支撑。党的十八大以来,党中央、国务院高度重视就业工作,将就业作为“六稳”“六保”之首,作出一系列新决策新部署。省委省政府狠抓落实,实施促进就业的有力举措,取得了令人瞩目的成绩。为依法推动促进就业的各项重大决策部署在我省有效实施,加强我省就业领域法治化建设,2022年1月23日,省十三届人大五次会议高票表决通过了《江苏省就业促进条例》(以下简称《条例》),这不仅是出席会议的745位省人大代表对条例文本的赞同,也说明代表对此项地方立法工作的总体肯定。

摘要： 就业话题历来是全国两会的热点,不但代表委员关注,社会舆论关注,老百姓更关注。就业的两头,一头是国计,事关国家的经济实力,一头是民生,影响百姓的生活质量。我国经济体量扩张促进就业规模扩大、就业质量提高,就业领域也出现一些新现象和新课题。这些新变化需要政府、企业、就业者转变观念、做出调整,从而实现经济增长和民生保障协同升级。

摘要： 我国高等教育发展历程中,大学经历了几次比较大的合并和调整,其中涉及了院系调整、校址迁移、校名更迭等变化,形成了如今办学层次和办学类型都十分丰富的大学布局.这些大学办学规模不同、师资力量不同、培养目标不同、就业领域不同.面对众多"不同"的大学,如果不提前做好功课,考生在填报志愿时很容易陷入选择困难:有的考生对某所高校有好感,但不知该选这所学校的哪些专业:有的考生对某一类专业感兴趣,但不知如何遴选报考的高校……解决这些问题,就需要了解一所大学的特色,而这也是选择大学的重要前提.

摘要： 2.日本案例研究:信息通信技术(ICT)投资的经济差异——来自美国研究的启示美国麻省理工学院(MIT)的David H.Autor教授揭示了导致就业领域发生结构性改变的机制和过程。对信息通信技术的积极投资促发了机器取代工人的过程,并造成了经济差距。日本未开展比较分析,但就业领域发生结构性改变背后的机制和过程,以及机器替代人的过程,被认为与美国的情况几乎一样。这项研究是“工作的未来”系列研究中最重要的成果,并对后续的许多研究产生了重大影响。

摘要： 12月8日至10日召开的中央经济工作会议指出,要在推动高质量发展中强化就业优先导向,提高经济增长的就业带动力。就业是最大的民生工程、民心工程、根基工程,是社会稳定的重要保障。今年1至10月,全国城镇新增就业1133万人,提前完成全年目标任务,就业形势保持总体稳定,人民群众获得感、幸福感、安全感不断增强。但当前就业领域不稳定不确定性因素依然较多。

摘要： 人力资源和社会保障事业发展“十四五”规划指出,结构性矛盾将成为就业领域的主要矛盾。主要集中体现在“高供给下的招工难”与“高需求下的就业难”并存。当前,企业选人用人不专业、观念滞后,个人自我职业认知不清.定位不准,也是供需矛盾的主要因素。据美国管理协会(AMA)调查,美国的“入职匹配率”达到了50%,而我国目前只有不到30%。为促使劳动者职业生涯管理形成一个科学合理体系,系统诊断劳动者职业生涯管理的每一环节,本文作者率先在全国提出个人和职业需求等价互换的工具模型,以供广大职业指导工作者交流探讨。

摘要： 8.8亿人,在我国14亿人口中,16-59岁劳动年龄人口占比超过62%。促进就业,不仅是关乎千家万户的最大民生工程,而且是推动经济发展的重要支撑。如何使人才培养培训适应市场需求?如何促进高校毕业生等重点群体就业?如何加强灵活就业人员和新就业形态劳动者权益保障?针对当下我国就业领域面临的新矛盾、出现的新变化,国务院日前印发的《“十四五”就业促进规划》(以下简称《规划》)提出,“十四五”时期要实现更加充分更高质量就业。

摘要： 为增进播音主持人才对企业的了解,通过实地调研,梳理了典型国有新闻宣传机构的定位职能、组织框架、人力资源结构和宣传业务现状与特点,阐明了增加“专业化、年轻化”人才比例是全媒体宣传工作“补短板、寻突破”的重中之重,实例印证了熟悉行业知识的“复合型”人才是企业需求的重要标准。

摘要： 当下我国即将跨入“十四五”时期。这是我国全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标之后,乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的第一个五年,我国将进入新发展阶段。作为国民经济的重要支柱,汽车产业在经济发展与民生就业领域被赋予了重大意义。这就要求整个产业通过提高产品及制造的科技含量,增强整车及零部件产业的竞争力,占领相关技术制高点,在低碳化、信息化和智能化方向上得到长足发展。为此,从行业到国家的顶层设计都进行了提前的谋划。

摘要： 财政学专业作为重要的财经类专业之一,在我国有较早的历史,具有较高学科地位,目前有近百所高校相继开设了此专业,为社会培养了大批专门人才.随着招生规模的扩大,财政学专业学生市场就业竞争压力加剧,需要拓宽人才培养领域,确立培养特色.我校在财政学专业人才培养方面,逐步形成了专业特色,但也存在许多不足,学科建设滞后,制约了我校财政特色专业建设,今后需要重点引进教授级别师资,增强财政学学科建设基础力量,强化教师科研能力培养,建立相应制度,促进和鼓励教师出成果、申报项目的积极性,增设新的人才培养方向,拓宽学生就业领域,围绕特色专业优化课程体系,加强特色课程的开发和建设.

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 本发明公开了一种基于领域对抗自适应的跨领域文本情感分类方法，该方法包括：输入源领域和目标领域样本的词向量矩阵、类别标签和领域标签；利用基于卷积神经网络的特征提取模块，提取样本的低层特征；在主任务模块构建基于源领域和目标领域分布一致性的约束，将低层样本映射到再生核希尔伯特空间，学习具有可转移性的高层特征；将源领域的高层特征输入类别分类器，在减小领域差异的基础上，保证分类器对样本具备类别判别性；在辅助任务模块构建基于对抗学习的领域不变性约束，将低层特征输入具有对抗性质的领域分类器，令分类器尽可能无法判别样本所属领域，从而提取具有领域不变性的高层特征，有效解决了源领域分类器到目标领域的迁移问题。

摘要： 本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统，包括：领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习，从而提高目标领域的无监督分割精度，实现良好的领域适应。

摘要： 本发明针对跨领域文本情感分类任务提出了一种多源领域适应联合学习方法与系统。此框架可以同时学习和训练多个领域的神经网络，可以从不同方面引入更丰富的监督信息。多个领域的任务可以相互补充，从而更容易得到更一般化的表示模型。特别地，本发明设计的联合训练的损失函数包括四个部分：情感分类损失、参数迁移损失、领域融合损失和防止过拟合的正则项。情感分类损失包含了源领域任务和目标领域任务上的情感分类损失，软参数迁移的方法可以有效地迁移源领域的情感知识到目标领域中，而深度领域融合可以保证在学习过程中不同领域的边际分布尽可能地相似。因此多源领域适应联合学习神经网络能够在有限的数据条件下实现更好的特征表示和泛化能力。我们在中文和英文的多领域数据集上验证了提出的多源领域适应联合学习框架，实验结果表明本发明提出的方法在跨领域文本情感分类准确率上有很大提升。

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 一种基于领域间和领域内关系的跨领域推荐方法及系统，根据不同领域用户或物品间的评论信息转换为用户或物品的语义关系，构建得到跨领域异构图，并在每个领域内，利用用户或物品的语义关系构建得到单领域异构图；再在两种异构图的基础上设计基于领域间和基于领域内关系的跨领域推荐系统模型，用于同步地学习用户或物品的跨领域不变性和单领域特殊性，并通过门控融合机制生成对每个用户的个性化推荐结果。本发明通过将领域间的语义关系转换成跨领域异构图，将领域内的语义关系转换成单领域异构图的同时保留领域间和领域内关系，统一地建模高阶域间和域内关系并实现双目标跨领域推荐。

摘要： 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。

摘要： 本发明涉及基于领域感知的掩码子结构的多领域自适应神经机器翻译方法，属自然语言处理领域。本发明先构建一个多领域基模型，其次利用各个特定领域的数据对基模型进行微调，得到各个特定领域的领域感知掩码组件，再通过融合策略，集成得到的各个特定领域的领域感知掩码组件，得到领域感知的掩码子结构，最后利用领域感知的掩码子结构以及中英通用领域数据和特定领域的数据训练得到多领域神经机器翻译模型。本发明对中英多领域自适应神经机器翻译实现有效的性能提升，为后续领域自适应神经机器翻译等研究提供强有力的支撑，解决了对于领域自适应中存在的领域偏移和领域间的参数干扰以及通用领域灾难性遗忘等问题会造成模型泛化能力不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种领域自适应的无重叠实体的跨领域数据协同物品推荐算法。对目标和辅助领域数据预处理获得各自的用户‑物品偏好矩阵和用户‑物品指示矩阵；再处理获得用户之间和物品之间的相似度矩阵；根据相似度矩阵构建用户图和物品图；建立带有图正则化项的目标函数，求解目标函数获得得到最优的三个参数矩阵；用三个参数矩阵乘积来重构获得用户‑物品推荐矩阵，用用户‑物品推荐矩阵将物品推荐给用户。本发明使用领域自适应技术来对齐领域间的数据分布，确保了知识迁移的一致性，能够提高目标领域数据中的推荐性能。

摘要： 本发明涉及一种结合领域通用型语言模型的领域泛化方法，属于人工智能迁移学习技术领域。本方法综合了预训练语言模型和模型裁剪技术。首先对预训练语言模型微调，利用多个源域数据对预训练语言模型进行训练。基于微调后得到的模型，计算模型中参数的域不变分数，对域不变分数低的参数进行裁剪。最后对裁剪后的语言模型进行重训练，将训练得到领域通用型语言模型在不同数据上进行泛化性能测试。本方法解决了过度参数化的预训练语言模型中学习方差大的问题。基于本发明的领域通用型语言模型明显优于相应的基线模型，在自然语言处理领域泛化任务上取得了良好效果。