美媒稱五角大樓計劃在芝加哥進行軍事部署 芝加哥市長：準備應對任何「違憲軍事部署」
2026-01-26 18:47 6,578次浏览8月6日本報頭版頭條報導徐匯區宛南六村成功實現物業費上調75%的新聞，引發了不少市民和相關從業人員的關注。物業服務質價雙提升究竟能不能實現、如何實現？記者實地走訪兩年前將物業費上調50%的徐匯區田林十三村，站在剛剛安裝的11個新能源汽車共享充電樁旁，居民們自豪地說，自從2023年下半年相繼完成了「『三舊』變『三新』」改造和物業費調價，社區面貌煥然一新，加裝電梯比例已超過90%，物業服務也越來越好，這兩年有七八十戶居民搬了回來，「以前，居委老主任蘭素貞是田林十三村的招牌，滬劇《零號首長》就以她為原型創造，現在，美好新生活將成為我們這裡的新招牌！」田林十三村建造於20世紀80年代，18幢房屋住著924戶，總建築面積約4萬平方米。與許多房齡相當的老小區一樣，也存在基礎設施落後等問題。2023年，在「美麗家園」改造中，小區內外進行了大規模更新，如架空線入地、地下排水管網改造、小區入口改造、屋面修繕、晾衣架和空調架更新、綠化景觀提升等。同時，小區也提高了智慧係數，曾經住在非機動車庫裡的人員清空了，車庫裡安裝了智能門禁、電子監控、消防報警等系統，小區機動車出入口安裝了自動抬杆系統。小區面貌煥然一新，為物業費調價奠定了良好基礎，也讓大部分居民願意為更好的生活品質買單。經過籌劃，田林十三村在田林街道乃至徐匯區率先啟動了大幅度調價，並在約2/3居民投出贊成票後，將物業費從每平方米8角漲到了1.2元。據居民區黨總支書記兼居委主任史俊介紹，小區房型面積基本在29至66平方米之間，平均約為50平方米，因此，物業費漲價後，平均每戶人家每年多支出約200元。物業經理和業委會主任補充介紹說，8角錢的物業費標準制定於2013年，這個費用已經跟不上現在的物價水平，所以，小區的停車費等公共收益原本都用來貼補物業管理成本，調價後，公共收益每年將取出20%、約5萬元劃入居民維修基金，這也是給居民帶來的實惠。調價後的服務水準提升，居民也是切實可以感受到的。王清源說：「有一個直觀的變化是保安變年輕了。」原先，小區保安只有單崗，而且是六七十歲的老大爺；現在，保安是雙崗，年齡小於60歲，而且，除了在門崗裡有人，每天6時至21時期間還在小區裡巡邏的，變化十分明顯。小區保潔也從三人增加到四人，服務內容增加了樓道拖洗、每周擦拭一次樓梯扶手、綠化帶一天撿拾兩次垃圾等項目，讓小區環境更加整潔了。因此，雖然當初只有逾60%的居民投票同意漲價，但去年的物業繳費率卻有83%，體現出大多數居民感受到了物業費上漲後的變化，也願意為這個變化買單。上個月，小區還建設了11個共享充電樁，這樣的規模在田林街道的老小區裡也是首個。有了充電樁，「三駕馬車」又引導車主們建了一個微信群互通信息，自我調節充電時間，管理充電秩序，讓充電樁在夜間也能輪轉使用，提高充電效率。至今為止，車主們還沒有因為搶車位發生過什麼矛盾。看著井然有序的充電秩序，走過路過的居民們都覺得如今的田林十三村跟「田林」二字的諧音一樣，是名副其實的「又甜又靈」！
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。
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