“你太丑了“, 你不符合该岗位要求 !

这年头找工作本就不容易,可谁能想到,还有人因为长得 “不好看” 被拒绝!深圳一位女生小陈,在应聘文员岗位时,就碰上了这么个糟心事。

小陈在招聘平台上看到一家财务管理公司招文员,月薪两三千,想着自己能胜任,就礼貌地发消息询问。哪晓得,对方 HR 直接来了句 “不行,太丑了”。就这四个字,像一盆冷水,把小陈浇了个透心凉。她又气又委屈,“找工作这么久,第一次碰到这么离谱的事儿,气得我话都说不出来。”

小陈越想越气,就把这段聊天记录发到了社交平台上。这一下,网友们都炸了锅,纷纷替小陈打抱不平。有人说:“这公司也太过分了,招聘看的是能力,又不是选美,咋能因为长相拒绝人呢?” 还有人调侃:“就这两三千的工资,还想招天仙啊?” 更有热心网友,直接把头像换成该公司负责人的照片,在招聘软件上用同样的话 “回敬” 对方,帮小陈出出气。

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记者联系上涉事公司负责人韩女士,询问为啥这么回复求职者。韩女士轻飘飘地说:“是下面人回的,不用管。” 对于网友们的反击,她还一脸不屑,说网友们 “吃饱了没事干”。这态度,简直比那句 “太丑了” 还让人来气。公司出了这档子事儿,不反思、不道歉,还这么傲慢,这管理和企业文化,真的让人怀疑。

律师说了,这家公司的行为属于就业歧视,侵犯了小陈的平等就业权和人格尊严。按照法律规定,用人单位招聘时,不能因为民族、种族、性别、宗教信仰,当然也包括长相,去歧视求职者。除非是像演员、模特这类对相貌有特殊要求的行业,可文员明显不在此列。小陈完全可以要求公司赔礼道歉,还能向劳动监管部门举报,让他们依法查处。

其实,就业歧视的事儿可不少见。年龄歧视,“只要 35 岁以下”;性别歧视,“已婚未育不要”;学历歧视,“非 985、211 不要”。这些歧视就像一道道门槛,拦住了不少求职者的路。而这次因为外貌拒绝求职者,更是把就业歧视的 “遮羞布” 扯了个干净。

希望通过这件事,企业能明白,招聘是双向选择,尊重求职者就是尊重自己。也提醒各位求职者,遇到就业歧视,别忍气吞声,一定要勇敢站出来,用法律武器维护自己的权益。就业市场,真该好好整治整治这些不合理的歧视现象了!

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
在机器人技术领域,机器人操作系统(ROS)的演进为各类应用提供了关键支撑。计算机视觉与增强现实的结合,进一步拓展了机器人的感知与交互能力。OpenCV作为广泛使用的视觉处理库,集成了多种图像分析与模式识别算法。其中,Aruco标记系统作为一种基于二维码的视觉标识,因其识别稳定、计算高效的特点,被广泛应用于空间定位、姿态估计及增强现实场景的虚实融合。 Aruco标记通过预定义的编码图案,可在复杂环境中实现快速检测与高精度位姿解算。这一特性使其在自主导航、三维重建、目标跟踪等任务中具有重要价值。例如,在移动机器人定位中,可通过布设标记点辅助实现厘米级的位置修正;在增强现实应用中,则能依据标记的空间姿态准确叠加虚拟信息。 针对ROS2框架,现已开发出集成OpenCV的Aruco标记检测与位姿估计工具包。该工具能够实时处理图像流,识别标记的独特编码,并解算其相对于相机坐标系的三维位置与旋转姿态。结果可通过ROS2的话题或服务接口发布,为其他功能模块提供实时视觉反馈。工具包兼容多种标准标记字典,用户可根据实际场景的复杂度与识别范围需求,灵活选择同尺寸与编码数量的标记集合。 将Aruco检测模块嵌入ROS2系统,可充分利用其分布式通信机制与模块化架构。开发者能够便捷地将视觉定位数据与运动规划、控制决策等模块相融合,进而构建更为综合的机器人应用系统。例如,结合点云处理技术可实现动态环境的三维建模,或与机械臂控制器联动完成基于视觉引导的精准抓取操作。 该开源工具的推出,降低了在ROS2中部署视觉定位功能的技术门槛。通过提供稳定、可配置的标记识别与姿态解算方案,它仅促进了机器人视觉应用的快速原型开发,也为后续在工业自动化、服务机器人、混合现实等领域的深入应用奠定了技术基础。随着感知算法与硬件性能的持续提升,此类融合视觉、增强现实与机器人中间件的工具包,将在智能化系统的构建中发挥日益重要的作用。 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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