警惕!字节跳动 23 人移送公安机关,开除 136 人!

2023年,抖音集团发布反舞弊通报,披露了查处的案件数量和相关人员处罚。其他互联网大厂如腾讯、阿里巴巴、京东等加强反腐力度,设立专门部门,通过技术手段和透明公开策略打击贪腐。反腐已成为企业内部管理和文化的重要组成部分。

周五了,不卷了,来看点“令人轻松”的。

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2024 年 3 月 29 日,抖音集团(即字节跳动)发布《 2023 年抖音集团反舞弊通报》。

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2023 年全年,抖音集团共查处舞弊类违规案件 177 起,其中 136 人因触犯廉洁红线被辞退,23 人因涉嫌违法犯罪被移送司法机关处理

通报如下:

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互联网大厂反腐呈现高压态势。

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除了之前提到的腾讯,还有许多其他互联网大厂也在积极开展反贪腐工作。例如,阿里巴巴、京东、百度等知名企业都设立了专门的反舞弊或廉政部门,负责监督和调查内部贪腐行为。

阿里巴巴一直以其强大的反贪腐机制著称,其廉政部门在业界有着很高的声誉。该部门不仅负责查处内部贪腐案件,还积极推动企业廉洁文化建设,通过定期的培训和教育活动,提高员工的廉洁意识和道德素质。

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京东也建立了完善的反贪腐体系,通过技术手段和制度保障,加强对供应链、采购、销售等关键环节的监控和管理,防止贪腐行为的发生。同时,京东还积极与政府部门和行业协会合作,共同打击网络购物领域的贪腐行为。

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对于反腐,刘强东曾表示:“你若敢贪公司1万块钱,我宁愿花100万、1000万去调查你,把你送到牢里去。

百度也在其内部设立了反舞弊部门,通过数据分析和技术手段,对内部员工和合作伙伴的行为进行实时监控和预警。一旦发现可疑行为,百度会立即进行调查和处理,确保企业的健康发展。

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2015年,美团成立集团监察部“重案六组”,专职集团内部反腐和打击黑产。从2017年开始对外公开内部反腐情况,2018年,美团“重案六组”共调查违纪类刑事案件29起,移送公安机关查处89人;2019年,美团“重案六组”共查处违纪类刑事案件38起,涉案员工20人、合作商家员工70人被移送公安机关处理。

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360公司内部成立有“道德委员会”,负责反腐反舞弊,该部门曾在一次内部信中强调:“诚信正直是公司的底线,公司对‘舞弊’零容忍!欢迎同学们提供务舞弊线索,举报舞弊行为。公司会严格保密,一查到底。

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2022 年 12 月,腾讯召开内部员工大会,腾讯董事会主席兼 CEO 马化腾当时表示,腾讯集团内部的贪腐问题“真的是触目惊心”,很多业务做不起来,并不是因为管理者问题,也不是业务方向问题,而是贪腐漏洞太大,业务被掏空。

随后 2023 年 1 月 16 日,就对外通报了二十五起触犯“腾讯高压线”的事件,包括 7 名 CSIG 员工和两名外包人员因为触犯“腾讯高压线”被辞退,11 名 IEG (互动娱乐事业群)员工和两名外包人员被辞退,PCG 5 人、CDG 3 人、腾讯云雀与腾娱等子公司总共 4 人,均因触犯“腾讯高压线”被辞退。

另在该次通报的 2022 年度因涉嫌受贿或职务侵占被查处、移送司法以及被法院判决的 18 起典型案件中,有 10 起涉及 PCG,3 起涉及 CSIG,3 起涉及 IEG,2 起涉及 CDG。

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这些互联网大厂的反贪腐工作不仅体现在制度建设和内部管理上,还通过公开透明的方式,积极接受社会监督。

它们鼓励员工和公众举报贪腐行为,对于举报者给予保护和奖励,从而形成了全社会共同参与的反腐败氛围。

互联网大厂的反贪腐工作一直是其内部管理和企业文化建设的重要组成部分。

这些大型企业,凭借其巨大的规模、高知名度和优厚的薪资待遇,吸引着大量的优秀人才,但同时也不可避免地面临着贪腐问题的挑战。

随着互联网的快速发展和普及,越来越多的互联网大厂开始重视反贪腐工作,并将其作为企业健康发展的重要保障。

总之,牢牢记住这句话:

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【无机】基于改进粒子群算法的无机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研员及从事无机路径规划、智能优化算法研究的相关技术员。; 使用场景及目标:①用于无机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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