劳动领域

摘要： 随着四川省地区社会组织、社工行业的不断发展,高校培养的大量"通用型"社工过剩,"专业型"社工却匮乏,导致社会工作专业毕业的学生对职业前途感到迷茫,而成都市锦江区S街道开展的"劳动领域社会组织社工培育"项目探索出了一条劳动领域社会组织社工走向专业化的路径,本文以成都市锦江区S街道总工会购买项目为例,浅析社会组织与工会、社会工作与工会工作相结合的服务模式实施的可行性。

摘要： —、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式EJ趙多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： 一、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： —、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： —、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： 一、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： —、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： —、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： ―、活动宗旨2008年以来,国家先后出台多部劳动领域法律法规,《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施,促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化,劳动者就业观念发生深刻变化,劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

摘要： 一、活动宗旨2008年以来，国家先后出台多部劳动领域法律法规，《劳动合同法》《劳动争议调解仲裁法》和《社会保险法》等法律的实施，促进了我国和谐劳动关系的构建和社会保障制度的完善。随着企业劳动用工模式日趋多元化，劳动者就业观念发生深刻变化，劳动用工领域和人事管理领域矛盾纠纷呈现增长态势。

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： 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： 劳动生产率损失成本计算系统包括：就业信息存储部(21)，存储关于每个从业者的就业信息的数据；健康诊断结果存储部(22)，存储关于每个从业者的健康诊断的数据；压力检查结果存储部(23)，存储关于每个从业者的压力检查的数据；设定数据存储部(300)，存储设定数据；劳动生产率损失成本计算部(40)，根据就业信息存储部(21)存储的项目数据、健康诊断结果存储部(22)存储的项目数据以及压力检查结果存储部(23)存储的项目数据计算劳动生产率损失成本；以及输出部(50)，将已计算出的劳动生产率损失成本输出。

摘要： 本发明是创立一种社会经济交易的模式：以时间作衡量劳动价值的标准，创立以标准劳动时为单位置换交易劳动服务的模式。对于以劳动服务为目标的经济活动，此模式相对于以货币为交易介体的现有模式更具优越性，在此模式基础上创建一站式服务的劳动服务置换交易系统平台及衍生应用系统，能够为以养老等与劳动服务需要相关的社会经济事务的提供补充完善的方案或解决途径，从而促进社会进步与发展。

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。