企业人力资源管理新动向-能本管理

只强调人在组织中的主体地位和主导作用的“人本管理”已不能适应时代的发展,人力资源管理开始向“能本管理”转变。营造有中国特色的“能本管理”理念,主要是形成创新,自我实现,匹配、终身学习、量化、法制化、整合等理念。     

预约法律问题探析

预约在我国合同实务中大量存在,但我国民法通则与合同法对于预约均未加以规定,理论上也缺乏深入地研究,以至于实践中极易产生纠纷。本文试图就预约的含义、成立要件、法律效力以及违反预约的法律责任进行一简要分析,以期明晰预约,从而使预约在当事人之间的适用达到公平的法律效果,最大限度地实现当事人的意思自治。     

论民事权利保护的请求权体系及其内部关系

民事权利保护的请求权体系是民法请求权体系中的一个组成部分,其作用在于保护民事权利不受侵害,以及对受到的侵害的及时救济。民事权利保护的请求权体系由原权请求权和次生请求权两个系统组成。它们之间的关系是部分竞合关系。确定这样的体系,理清它们之间的关系,对于加强民事主体的权利保护,具有极为重要的意义。     

美国警察“社区为本”的反家庭暴力模式

自20世纪70年代起，美国警察就开始介入反家庭暴力运动。美国警察对家庭暴力的干预是美国近年来对家庭暴力的认识转变、法律改革、警务改革的结果。经过三十多年的探索与研究。他们总结出“社区为本”的反家庭暴力模式。在“社区为本”的反家庭暴力模式中，美国警察开始从传统的、持消极处理态度的调解者身份向现代的、持积极处理态度的执法者和社区服务者角色转变。这种“社区为本”模式有助于充分利用社区的各种资源，帮助受虐者，对预防与消除家庭暴力起了至关重要的作用。     

论包容

要敞开国门,就迫切要求主动包容。社会的水平流动和垂直流动要求动态的包容。包容是阵容,是力量。包容是尊重和保护公民的合法权益。包容是化合,不是混合;是双向的,不是单向的。目的是和谐、发展。包容量大面广,城乡之间、地区之间、阶层之间、民族之间、不同宗教和不同文化之间都要包容。而要包容就要坚持平等对接、统筹兼顾、优势互补、平衡制约的原则,就需要营造宽松的文化生态环境,要求执政党实行包容性政治。社会要以人为本,人要以社会为本。     

重建信任要从不信任开始

在这个"典范转移"的时代,人们已需要在对权威拒绝依赖上做出更多努力,改变恐惧下的盲从,使它成为合理的服从。前两年,哈佛大学政治哲学和伦理学教授汤普逊(Dennis F﹒Thompson)出了一本论文集《恢复责任感》,其中有一篇论文《恢复不信任的价值》。在这篇论文里,他指出近代美国,从政府、教会到公司,由于他们都拥有庞大的体制和强大的命令纪律系统,因此官官相护、文过饰非、集体为恶等现象层出不穷。因此,他主张体制应鼓励保障"吹哨子示警的人"(whistle-blower),意思是对团体做坏事时的检举人,应该做有效的公平     

推进首都人力社保工作实现新发展

人力社保部门作为重要的民生部门,肩负着开发和配置人力资源、保障和改善民生的重要责任。近年来,全市各级人力资源社会保障部门紧紧围绕首都经济社会发展的主题主线,坚持民生为本人才优先,大力弘扬北京精神,解放思想,开拓创新以服务发展和改善民生的新作为,为推进首都科学发展和世界城市建设提供了有力的人力资源支撑和坚实的民生保障基础。     

用心灵传递感动

<正>某天,我在图书馆闲逛,眼睛一撇看到了一本毕淑敏的《蓝色天堂》。毕淑敏的文字细腻亲和、能直击人的内心深处。翻开书,突然发现一张白色的信笺纸卡在书里,上面有这样一段话:"Dear friend:当你拿起这本书的时候,你是被书名吸引,还是被毕淑敏这个人所吸引呢?她学医,学心理,写文章,做的似乎都是全天下最阳光的职业。所以,她有一颗慈祥的温暖的心。假如,你真的喜欢,你可以写下只言片语留在书中,让感动如此传递下去!"落款是"一位被文字温暖着的孩子,一颗被文     

两件公文纸本《魏书》纸背元代倒换昏钞文书初释

国家图书馆馆藏公文纸本《魏书》纸背元代文献是元代第一手文献资料。该文献中编号为GT[W:68·39]、GT[W:68·40]的两件文书实为一件,其性质为江浙行省某平准行用库或行用库至元二十四年(1287年)或之后的倒换昏钞账簿文书。文书既反映了中统钞与至元钞的兑换比例规律、倒换昏钞的实际操作程序等内容,又为复原元代平准行用库或行用库登造倒换昏钞的账簿书式提供了范本。     

基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型

针对中文语言本身特点,以及传统文本分类方法不能有效应对短文本分类的问题,本文构建了基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型。该模型使用word2vec对待分类文本进行预处理,以获得字词级别的向量;再将词向量送入LSTM层提取语义特征,并通过卷积层提取局部特征;在利用最大池化的方法获得特征向量后,将其放入softmax分类器以得到分类的最终结果。与现有的SVM、KNN、CapsNet和Labeled-LDA的实验结果相比,该分类模型能够有效提高中文短文本分类的准确率。