力争应届高校毕业生就业率70%

1月5日,人力资源和社会保障部在其官方网站,对外公布了人力资源和社会保障部、教育部、全国总工会等六部委的相关政策通知。

在这份名为“关于开展2009年就业服务系列活动的通知”中,重点推出了针对高校毕业生、城镇就业失业人员和农民工三大重点群体的组合就业政策。

在高校毕业生就业服务方面,人社部等六部委定下的工作目标是:力争应届普通高校毕业生初次就业率达到70%左右;毕业生登记失业后半年内就业率达到60%以上;同时建立家庭经济困难毕业生登记认定制度,登记后半年内就业率达到90%以上。

主要服务对象为尚未落实工作岗位的应届高校毕业生和离校未就业高校毕业生,重点是其中的困难毕业生。

“就业援助系列活动”则主要针对就业困难人员和零就业家庭,以及因企业关闭、停产或裁员而失去工作的城镇新失业人员,重点是其中新出现的就业困难人员和零就业家庭。

人社部等六部委定下的目标是:将就业困难人员和零就业家庭,及时纳入街道、社区公共就业服务机构登记,通过企业吸纳、公益性岗位安置或灵活就业等方式尽快实现就业;其中要保证每个零就业家庭在规定时间内至少一人实现就业。

六部委通知要求,各地要及时掌握本地区企业裁减人员的情况,将因企业关闭停产或裁员而失去工作的城镇新失业人员及时纳入服务范围。

各地被要求在春节前,普遍开展一次入户家访活动,及时认定就业困难人员,实行零就业家庭登记认定制度。

“春风行动”服务对象则为农民工和农村富余劳动力,重点是其中新失去工作的农民工和被征地农民。

各地被要求重点做好新失去工作农民工的职介服务工作,并继续开展对企业用工需求和返乡农民工就业需求的数据摸查。

目前这项工作正在紧张进行。1月6日,人社部对外发布消息称,该部已在各主要城市部署了企业春季用工需求调查和农村外出务工人员就业情况调查。其中,前者在北京、天津、大连、青岛、广州、上海、成都等26个市进行,调查对象为当地企业,每个城市不少于100家;后者在人社部此前确定的劳务输出工作示范县进行,对象为春节之前返乡过年的当地外出务工人员,每个县调查人员要求不少于100人。两项调查结果要求在1月15日之前上报人社部。

同时,各地被要求尽可能组织农民工参加职业技能培训或创业培训,促进其实现转移就业或返乡创业;并在劳务输出地与输入地之间建立有效的就业信息沟通机制,为准备外出求职的农民提供准确的就业信息。

六部委定下的工作目标是:无论是新失去工作岗位后仍留在城市的农民工,还是准备进城的农民工,都可以得到公共就业服务机构提供的免费就业服务,其中,有培训意愿的农民工可以参加享受政策补贴的职业培训。

六部委提出,组织一批农村富余劳动力在当地企业或公共基础设施建设项目中实现转移就业。而这也被多位专家认为是实现农民工再就业的有效办法,不久前,中国社科院人口所研究员王德文就曾有此呼吁。

在管理和保障机制上,省、市两级将成立就业服务系列活动领导小组,负责协调组织各部门、团体联合行动。

在资金保障上,此次就业服务系列活动所需各项资金将作为公共就业服务项目经费,统一纳入同级财政预算;未纳入财政补助的公共就业服务机构,可暂按职业中介机构申领职业介绍补贴的规定申领职业介绍补贴。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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