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来源:1分快3邀请码2024-08-27 17:48

  

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@劳动者 岁末年初求职换岗须慧眼辨“坑”******

  @劳动者 求职换岗须慧眼辨“坑”

  岁末年初,不少劳动者开始谋划新一年的工作,互联网招聘网站浏览量也开始增多。“保障就业”“高薪就业”的承诺可信吗?“工资没发,先交了一堆‘工杂费’”这事儿靠谱吗?招聘广告上的工资数额与实发工资不一样怎么办?近日,北京市第二中级人民法院发布典型案例,提醒劳动者求职应聘时,小心入坑。

  岗前培训变成“培训贷”

  徐某利用其经营的某软件公司、某信息公司,虚构招聘员工事实,在多个互联网招聘网站上发布招聘信息,主动邀请求职者进行面试,并虚假承诺高薪,后提出需要岗前培训,诱骗求职者签署培训协议,收取培训费用。徐某以保障就业为诱饵,使用签订培训及安置上岗协议的手段,诱骗应聘者贷款参加其公司的有偿培训,骗取应聘者贷款共600余万元。徐某因犯合同诈骗罪,被法院判处有期徒刑12年。

  实践中,个别不法分子通过公司化运作、采用“招转培”模式等虚构招聘事实,诱骗劳动者贷款参加所谓的培训,骗取求职者缴纳手续费、培训费、违约金等费用。法官提醒,劳动者应理性对待用人单位招聘过程中的承诺,慎重对待各类“培训贷”。在发现被骗后,应第一时间报警,通过法律途径维护自身合法权益。

  未上岗先交钱

  2019年5月至7月间,邱某伙同刘某、张某等人,在北京市丰台区某大厦租用办公室,通过招聘网站以“某某集团”名义发布虚假招聘信息,诱骗应聘者来公司面试、签订试用期劳动合同,通过设置考试、考核等环节“刷人”,以收取被害人培训费、服装费、门禁卡费、违约金、烟钱等理由骗取应聘者钱财涉案金额8万余元。邱某等人以非法占有为目的,以虚假招工的方式,多次骗取他人财物,数额巨大,已构成诈骗罪,最后被法院以诈骗罪判处二年有期徒刑,并处罚金。

  劳动合同法第九条规定,用人单位招用劳动者,不得扣押劳动者的居民身份证和其他证件,不得要求劳动者提供担保或者以其他名义向劳动者收取财物。第八十四条规定,用人单位违反本法规定,以担保或者其他名义向劳动者收取财物的,由劳动行政部门责令限期退还劳动者本人,并以每人500元以上2000元以下的标准处以罚款;给劳动者造成损害的,应当承担赔偿责任。

  实践中,一些用人单位以各种名义向劳动者收取一定数额的钱款或财物,损害劳动者的合法权益。法官提示,劳动者需擦亮双眼,对用人单位巧立名目收取费用的行为勇敢说“不”,并可向人社部门投诉。遇不法分子以非法占有为目的、通过虚假招工方式骗取财物的,应及时向公安机关举报。

  招聘广告不等于劳动合同

  杨某自2019年9月2日入职某石化公司工作,其间某石化公司未为杨某缴纳社会保险。2020年3月11日,杨某以某石化公司未缴纳社会保险、未及时足额支付劳动报酬为由提出辞职。杨某申请劳动仲裁,要求某石化公司支付劳动报酬差额37800.95元、解除劳动合同应支付的经济补偿金10400.47元等。劳动仲裁部分支持其诉求后,杨某不服起诉到法院。

  双方争议焦点为杨某的月工资收入。某石化公司提交2019年9月2日的劳动合同一份,其上约定月工资为3500元,杨某对该劳动合同的真实性不认可,主张其月工资为8500元,并提交招工简章原件及网站截图予以证实。某石化公司对上述证据的真实性不认可,认为无用人单位公章及相关负责人的签字,系单方证据,薪资待遇应按双方劳动合同的约定。

  法院经审理认为,涉案劳动合同加盖某石化公司的公章,并有杨某的签字手印。经法院释明,杨某不申请笔迹鉴定,也未就该合同存在欺诈提供证据予以证实。用人单位的招聘广告在法律上只是一种要约邀请,并不具有劳动合同的法律效力,故杨某主张以月工资8500元的标准计算工资差额及经济补偿金,法院不予支持。法院最终按照3500元的标准判决某石化公司支付杨某解除劳动合同经济补偿。

  民法典第四百七十三条规定,要约邀请是希望他人向自己发出要约的意思表示。拍卖公告、招标公告、招股说明书、债券募集办法、基金募集说明书、商业广告和宣传、寄送的价目表等为要约邀请。商业广告和宣传等为要约邀请。如其内容符合要约条件的,可以构成要约。

  法官介绍,劳动者若要用人单位兑现招聘广告中的承诺,应该要求用人单位将招聘广告中的内容写入劳动合同中,以便维权时提供相应依据。在劳动合同履行过程中,劳动者应关注薪酬发放、社保缴纳等涉及自身重大利益的事项,是否与用人单位最初承诺一致,如不一致应及时与用人单位交涉,并注意保存相关证据,通过法律手段及时维权。

  周倩

张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

                                                                                                                                              •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                [责编:天天中]
                                                                                                                                                阅读剩余全文(

                                                                                                                                                相关阅读

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                                                                                                                                                2024-12-13
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                                                                                                                                                2024-04-14
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                                                                                                                                                2024-07-25
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                                                                                                                                                2024-10-30
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