网易道歉:对不起,我们做错了

一名网易游戏策划员工发文称,自己在身患绝症后遭遇公司不当对待,包括被保安暴力驱逐。网易回应称,处理过程确有不妥,将提供援助并继续沟通。

来源:澎湃新闻、观察者网、新浪微博、四川日报

11月23日,微信公众号“你的游戏我的心”发布的一篇题为《网易裁员,让保安把身患绝症的我赶出公司。我在网易亲身经历的噩梦!的文章被广泛转发。今日网易针对该事件发表两则声明。

前情回顾:网易员工发文称身患绝症被公司逼迫离职

此前,一名自称是网易游戏策划的老员工,于个人微信公众号上发文揭露,自己身患重病后遭到公司主管、HR一系列“逼迫”“威胁”离职的经历。

据文章内容,该员工称自己在网易工作5年,一直兢兢业业,绩效优异,本拥有不错的前途和对未来美好的憧憬,然而“噩梦”始于身患“绝症”。在被确诊为扩张型心肌病后,公司一直用各种不近人情的手段逼迫其离职,甚至没有给予相应的补偿。其在与网易展开了几个月的交涉过程中,受到了网易游戏包括复合强行挑刺、变相背锅、被早退、被诬陷、保安暴力驱逐等不公平待遇。

该员工表示,“我知道接下来很长一段时间里,我还是要一个人对抗网易的HR团队、公关团队、法务团队和其他叫不出名字的团队,但这一次我不想再退缩了。人在,塔在。”

文章发出后,迅速在朋友圈刷屏,引起广泛关注。

员工微信文章部分截图

网易发出声明称:沟通和处理过程存在不妥行为

25日上午,网易公司对此发布说明称,在该员工申请的3个月病假期间,公司按时发放了病假工资,并在今年9月19日,一次性给予其“N+1”的补偿,但在沟通和处理过程中,相关人员确实存在简单粗暴、不近人情等等诸多不妥行为。

网易表示,接下来,将继续尝试和他进行积极有效的沟通,推进事件妥善处理,也愿意为这位前同事提供一切可行的援助。

以下网易25日上午声明全文:

25日午间网易再发声明梳理事件时间线

25日午间网易再发声明,对裁员事件时间线进行了梳理,并再次表示将继续与当事人进行积极有效的沟通,推进事件妥善处理。

以下网易25日午间声明全文

多数网友对网易的声明并不买账

多数网友对网易两则声明并不买账,认为声明避重就轻、推卸责任,觉得网易针对绩效不合格的判定为自说自话,把较重的工作量给绩效不高的员工这件事在逻辑上不合理,希望公司将补偿措施落实,别做“面子工程”。


希望网易可以把这起事件处理妥善,

给员工应有的补偿,

也给社会一个交代。

当我们面对不公事件时,

一定要拿起法律武器,

维护自己的权益。

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本研究聚焦于运用人工智能方法,特别是高斯过程回归与随机森林算法,对锂离子电池的健康状态进行预测分析。数据处理作为模型构建的基础环节,其质量直接影响最终预测结果的准确性。在此过程中,我们借助数值计算平台完成数据清洗、转换及特征构建等一系列操作。 数据预处理涵盖缺失值填补、异常点识别以及数据格式统一等步骤。通过调用相应函数,可读取原始数据集,检测并处理缺失信息,常用填补策略包括均值或中位数替代。针对异常值的判别,多采用基于统计分布的阈值方法,相关工具提供了便捷的实现途径。 特征工程旨在从原始变量中提取更具代表性的指标,以增强模型表达能力。对于电池健康预测问题,常涉及电压、电流与温度等监测参数,这些变量往往需经过标准化调整以消除量纲影响。此外,通过构造时序统计特征如滑动窗口均值,能够进一步丰富输入信息。 高斯过程回归作为一种概率型非参数模型,不仅能够输出预测值,还可提供相应的置信区间估计。该算法适用于样本规模有限且具有非线性特征的问题,因此在电池这类复杂系统的状态评估中表现良好。相关函数可用于模型拟合与预测。 随机森林通过集成多棵决策树来提升泛化性能,有效降低过拟合风险。训练过程中,每棵树独立学习数据特征;预测阶段则通过集体决策机制输出最终结果。相应的工具包支持该模型的快速构建与应用。 在数据科学领域,另一类常用编程环境同样提供丰富的数据处理与机器学习资源,包括高效的数据结构库、数值计算模块以及集成了多种算法的建模工具。两种平台可协同工作,例如将前者完成的计算结果导入后者进行深入分析与可视化。 整体而言,电池健康状态预测的典型流程包含数据载入、预处理、特征提取、模型训练、验证测试及最终状态评估等步骤。深入掌握这一完整链条及相关技术工具,不仅有助于优化电池管理系统,也为其他复杂设备的智能运维提供了方法参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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