環保裝備規範條件企業名單發布 專家：「標杆效應」激活產業升級
2026-01-23 04:45 3,237次浏览本報訊 (記者劉旭 通訊員吳慶國)從幫寫簡歷分析求職意向，到AI面試助手提升求職者面試技巧……面對勞動力市場供需匹配難題，大連市總工會以人工智慧為抓手，創新推出「AI+就業」服務模式，通過數據驅動、精準匹配、全鏈服務，助力求職者高效就業、企業精準招聘。今年上半年，大連市總通過AI技術已累計促成1421人達成就業意向。 2025年2月，大連市總依託自主研發的「樂聘大連」平臺，引入AI算法構建智能匹配系統。求職者只需填寫個人基本信息、技能特長及求職意向，系統即可通過大數據分析推薦適配崗位，並動態優化推薦策略。 在企業端，平臺通過AI生成「人才需求畫像」，精準篩選符合要求的求職者，降低招聘成本。大連金州重型機器集團有限公司製造企業人力資源工作人員王俞方表示：「過去篩選100份簡歷需耗時3天，現在AI系統10分鐘即可完成初篩，效率提升90%」。 大連市總構建起的「雲端+線下」融合的就業服務體系包括平臺集成崗位查詢、簡歷投遞、AI面試模擬等功能，求職者可「一鍵式」完成全流程操作。同時，在線下定期舉辦AI輔助的招聘會、職業技能培訓及創業指導活動。 針對大連市重點企業新興的「AI+行業」複合型崗位需求，大連工人大學推出了智能製造、數據分析等定製化課程。工會聯繫企業與具有相關專業的職業院校合作，提供實習就職機會。此外，工會還對平臺的求職大數據進行動態監測，實時跟蹤就業需求變化。 大連市總工會相關工作負責人表示，AI賦能後，工會在精準幫扶新就業形態勞動者、風險預警與權益保障、就業服務下沉基層3個方面都取得了成效。針對零工經濟從業者，平臺開發「AI職業導航」功能，結合靈活就業特點推薦短期項目與長期職業規劃，覆蓋網約車司機、外賣騎手等群體。下一步，大連市總將進一步訓練AI大數據模型，提供更符合求職者需求的精準就業服務。
寧波8月12日電 (張益聰)「面對當前心血管疾病防治的嚴峻態勢，我們將探索心血管疾病預防、篩查、幹預的『一鍵式』管理監測機制。」11日，浙江省寧波市動脈粥樣硬化性心血管疾病(下稱：ASCVD)智能防控平臺啟動會現場，寧波市心血管病防治臨床指導中心主任、寧波大學附屬第一醫院(下稱：寧大一院)首席專家、心臟中心主任陳曉敏如是說。 如其所言，《中國心血管健康與疾病報告2023》數據顯示，中國心血管病現患人數高達3.3億，且呈現年輕化、多病共存趨勢。 會議現場。張益聰 攝 智能防控：三大優勢精管「三高一重」 「在心血管疾病中，高血壓、高血糖、高血脂、肥胖被稱為『三高一重』，是ASCVD的主要病因。」寧波市衛生健康委員會黨委委員、副主任史國建表示，寧波作為人口流入大市，積極創新智能化防控手段，有助於當地有效應對人口老齡化帶來的「三高一重」人群擴大所帶來的一系列挑戰。 為此，寧波市ASCVD智能防控平臺由寧波市心血管疾病防治臨床指導中心聯合多學科團隊，依託市級重大項目孵化而成，是寧波市首個心血管疾病智慧防控平臺。對ASCVD高危人群，尤其是對以「三高一重」為核心風險因素人群的精準識別、分層與幹預管理。 「目前，在已掌握數據中，寧波市心血管疾病中高危以上人數突破300萬，其中以ASCVD為主。」陳曉敏表示，為高效應對大基數患者人群，本次ASCVD智能防控平臺有三大核心優勢，一是風險預警智能化，精準識別高危；二是診療決策同質化，規範管理路徑；三是管理模式閉環化，全程數字追蹤。 具體而言，上述平臺在「篩查—分層—幹預」全流程的數位化閉環管理基礎上，還擁有「超高危—極高危—中高危」三級彈窗預警機制，並據此為不同風險等級人群智能生成個性化幹預目標。 ASCVD智能防控平臺試點的應用現場。主辦方 供圖 惠民實效：一鍵診療一域「心病無憂」 走進寧海縣ASCVD智能防控平臺試點，隨著病患就診信息錄入診室電腦，坐診醫生通過大數據模型一鍵對患者進行病情風險分級，並將本次就診信息同步至寧波市衛生信息中心，再將信息回流至各大基層醫院，實現「一鍵診療，全域共享」。 在陳曉敏看來，目前上述平臺在ASCVD預防和篩查方面的智能化技術較為成熟，將有助於寧波市在「慢病一體化」格局下，實施醫療衛生領域縱深心血管疾病的民生工程。 「接下來，隨著平臺的更新迭代，基層醫生還能一鍵獲取由三甲醫院專家制定的規範化藥物聯用建議、科學轉診指徵及個體化隨訪計劃。」陳曉敏接續前言，該平臺不僅以ASCVD防治關口前移為目標，還將逐步探索多學科幹預和治療的心病防治「後半程」。 截至目前，上述平臺依託寧波市醫療大數據平臺，已經著重對「三高一重」相關核心指標的達標率、用藥依從性等進行動態監測與評估，為優化個體及群體的管理策略提供強有力數據支撐。 此外，在試點階段，寧波市ASCVD智能防控平臺將建立覆蓋寧海縣、北侖區全域及江北區部分醫院的防控網絡。後續，該平臺還會將成熟的「一鍵式」智能診療技術集成至醫療智能體，進而將醫療惠民的科技資源，延伸至基層醫療的「最後一公裡」。(完)
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