2025海南省企業百強名單公布 入圍門檻大幅提升
2026-03-18 04:42 6,948次浏览杭州8月3日電(林波)「騎自行車送外賣3周，一共瘦了5千克，特別有成就感。」夜幕降臨，浙江杭州「上班族」李然沒有像往常一樣鑽進地鐵，而是換下職業裝，穿上運動服，戴上頭盔，推出自行車，開啟了「兼職」送外賣，「晚上一般接2單至3單，一天大概能消耗1000大卡熱量。」 自「體重管理年」活動實施以來，「減重」成為年輕人的熱議話題。下班騎自行車送外賣，正成為「Z世代」「上班族」中流行的減重方式。 「一開始是看到社交平臺上有人分享了送外賣減肥的經歷，覺得很新奇，門檻也不高，就加入了這一波的『兼職』隊伍，沒想到後來越送越『上頭』。」李然表示，工作這幾年，因為久坐，他的體重上漲了15千克。為了減重，他也曾在健身房辦卡鍛鍊，但最後都沒有成功，「送單時，覺得自己很快樂，我還喜歡爬樓梯，這樣減重效果更好。」 李然的經歷並非個案。作者注意到，在社交平臺上，「送外賣減重」「帶薪減肥」等相關筆記引發了廣泛關注，眾多用戶對其進行收藏，以獲取減重經驗與靈感。 8月2日，一款送單APP上的交通工具選擇內容。 (陳雨桐供圖) 與此同時，不少年輕人藉助Vlog這一新媒體形式，分享自己騎自行車送外賣減重的日常生活，為這一現象提供了豐富的實踐案例與直觀的視覺呈現。 「我們建了『騎手減重群』，每天分享騎行數據，互相監督。」在寧波工作的陳雨桐於近日加入了「送外賣減重」的隊伍，她向作者展示了一款她用的「秒送」APP。在這裡進行實名註冊和理論學習後，便可成為騎手。 在該APP頁面上的「配送工具」一欄，作者注意到有自行車、電動車、大踏板電動車等交通工具。 「我們減重人一般會選擇自行車，並且設置自己的常駐區域，太遠的單子一般不接。」陳雨桐說，群裡還會組織「周末騎行局」，把送外賣變成社交活動。 而今，年輕人正用獨特的方式重新定義「工作」與「生活」，他們騎著自行車穿梭在樓宇之間，既是為他人傳遞美味，也是在為自己雕刻健康。 「這本質是數字時代『零工經濟』與健康需求的結合。」業內專家指出，「Z世代」成長於網際網路時代，他們更擅長利用碎片化時間，通過技術工具實現自我管理，「送外賣減重」現象折射出健康消費平民化、職業選擇多元化、技術重塑生活方式的三大趨勢。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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