客户心声 | 四川省人社厅杨玉成一行充分肯定桂溪街道劳动保障工作信息化建设平台

四川省人社厅到成都高新区桂溪街道调研劳动保障工作,对当地劳动人事争议调解仲裁信息化平台建设给予高度评价。方正璞华“仲裁智慧树”衍生的两大平台,实现仲裁案件全程跟踪管理和智能咨询服务,提高了调解仲裁质量和效率,推动仲裁信息化建设。

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2022年10月20日上午,四川省人社厅政策研究处三级调研员杨玉成一行到成都市高新区桂溪街道劳动保障大厅调研劳动保障工作。高新区社治保障局综合处处长曾林鑫,高新区社治保障局就业处副处长韩平,桂溪街道劳就社办公室主任郑毅等陪同调研。

调研过程中,工作人员就辖区基本情况、信息化平台建设、劳动关系现状、劳动监察及劳动仲裁、劳动纠纷预防及化解等工作开展情况逐一进行了介绍。

在深入了解劳动保障大厅的建设和运行机制等情况后,来访领导纷纷表示通过参观,对桂溪街道基层劳动人事争议调解仲裁工作有了进一步认识,同时表示,桂溪街道在劳动人事争议调解仲裁信息化平台建设和引入方面的创新模式和工作亮点非常值得学习借鉴和推广。

尤其是对方正璞华“劳动人事法律自助咨询服务平台”所体现出来的智能化、便利化服务给予了极高的评价。作为成都高新区“劳动人事争议仲裁信息管理系统”和“劳动人事争议仲裁语音庭审系统”的智慧仲裁平台线下延伸,其促进劳动纠纷有效得到高效解决。

值得一提的是,当前成都市高新区“劳动人事争议仲裁信息管理系统”和“劳动人事法律自助咨询服务平台”都出自于方正璞华“仲裁智慧树”之手。

劳动人事争议仲裁信息管理系统

平台通过信息化、标准化、智能化的办案系统,全面梳理仲裁办案流程,并以案件“里程碑”和基础数据管理看板的形式,实现对仲裁案件的全程跟踪和管理,打破了传统的仲裁案件处理模式,实现了“一键立案”、仲裁文书电子送达、仲裁案件智能排庭、电子卷宗自动归档等功能。同时,它还利用大数据技术,采用新型的案件处理辅助模式,通过法律法规线上查阅、类似判例智能推送、裁判观点辅助分析、仲裁文书线上审核等智能手段,规范了仲裁文书的制作,提高了案件办理效率。

劳动人事法律自助咨询服务平台

平台以人工智能、大数据和互联网的优势,充分结合智慧仲裁业务的实践经验,针对劳动人事争议仲裁的业务咨询、案件办理等需求开发的数智化产品。通过智能咨询服务终端机,操作简单,方便快捷,为群众提供AI智能法律咨询、法律文书、案例查询、业务指引等全方位的服务功能,实现劳动人事争议仲裁院的咨询指引工作、宣传工作、普法服务工作的延伸。

作为人工智能在仲裁领域的最佳实践,“仲裁智慧树”平台曾获荣获“2019中国数字经济与智慧社会优秀平台”奖。(详情请见:实力作证 | 方正璞华“仲裁智慧树”被评为优秀平台,并入选优秀案例)根植于“仲裁智慧树”,两大平台分别以以仲裁员和劳动者角度和需求切入,为广大仲裁员和劳动者提供全方位、智慧化的法律服务, 帮助仲裁员解决业务问题的同时造福劳动者。

搭建规范专业办案新平台,立牢劳动权益维护新标尺。经过实践,信息化平台的引入提高了当地调解仲裁质量和效率,有力推动成都高新区仲裁信息化建设的步伐,为推进全区劳动人事争议调解仲裁工作高效规范运行奠定坚实基础。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究员和开发员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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