[爆卦]大量解僱定義是什麼?優點缺點精華區懶人包

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大量解僱定義 在 政經八百 Instagram 的最佳貼文

2021-04-19 09:47:59

#政經八百政治標記  〔#白色恐怖的濫觴 #四六事件72周年〕  坐落於大安區的臺灣大學和臺灣師範大學,如今是許多學子嚮往的名門學府,並以多元自由的學風著稱。  不過72年前的今天,兩校學生遭到軍警大規模逮捕,爆發著名的四六事件,並揭開白色恐怖的序幕。  究竟這起悲劇是在甚麼樣的背...

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2021-04-04 15:40:32

#政經八百政治標記 〔#疫情之下的他們 #經濟弱勢家庭與疫情〕 今天(1/26)全球感染COVID-19的人數已突破1億大關,更無情地帶走了兩百萬人的性命。而台灣近日也陸續新增數起本土案例,所幸截至今日,疫情都還在可控制的範圍內。 不過為了落實防疫,各大公共場所配戴口罩的禁令依舊,甚至因為本土...

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2020-04-28 01:53:18

10月31日新聞概要📃 ——————————————————— 【哈囉喂九官面具夜】 有網民發起「哈囉喂九官面具夜」,於晚上7時半在維多利亞公園集會,再步行至蘭桂坊,沿途戴上各種政府官員面具,以表達對政府強推《蒙面法》的不滿,吸引大批市民參加。不少市民都悉心打扮,例如警察公共關係科總警司謝振中、行政...

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    2021-04-20 14:30:43
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    香港壹傳媒昨晚宣布,已經與「獨立第三方」,訂立「不具法律約束力」的諒解備忘錄,建議出售資產包含台灣蘋果日報在內的旗下子公司所有股份,壹傳媒的這項宣布,等同於將出售台灣蘋果日報。
     
    台灣蘋果日報是否要裁員?台北市勞動局表示,蘋果日報有757名員工,依大量解僱勞工保護法的規定,60天內資遣150人,或單日資遣80人以上,才符合大量解僱的定義,蘋果日報有通報4月底將資遣11人,是正常、合法的狀況。

  • 大量解僱定義 在 政經八百 Facebook 的最佳解答

    2021-04-06 21:57:16
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    #政經八百政治標記
    
    〔#白色恐怖的濫觴 #四六事件72周年〕
    
    坐落於大安區的臺灣大學和臺灣師範大學,如今是許多學子嚮往的名門學府,並以多元自由的學風著稱。
    
    不過72年前的今天,兩校學生遭到軍警大規模逮捕,爆發著名的四六事件,並揭開白色恐怖的序幕。
    
    究竟這起悲劇是在甚麼樣的背景下產生的?又對日後的臺灣社會造成什麼樣的影響?我們將在四六事件72周年之際,帶大家認識這起事件。
    
    ▌事件背景
    
    隨著日本投降,為期八年的中日戰爭告一段落,但國共之間的衝突卻日益加劇。
    
    同時,執政的國民黨政府承受巨大的學潮壓力,1945年底西南聯大首開先聲,透過罷課示威訴求「反飢餓、反內戰」,並迅速蔓延至各地,即使在國共內戰爆發後,各地學潮仍風起雲湧。
    
    這波學潮的風氣也吹到海峽對岸的臺灣,內戰期間統制經濟導致的嚴重通膨和經濟蕭條。
    
    加上二二八事件對本土菁英的摧折,使得當時不少知識青年對於政府相當不滿,中國青年大量來台,社會主義思潮盛行於校園,臺灣學生運動遂和中國學潮聯結,並一同被政府視為是「共產勢力」。
    
    ▌導火線
    
    1949年3月20日,臺灣大學與師範學院(臺師大前身)的兩位學生因為單車雙載遭到警方毆打拘捕,引發兩校學生不滿,曾三度赴市警局請願,要求立即釋放被扣學生,引起國民黨政府關注。
    
    3月29日,臺北市各級學生召開青年晚會,宣布成立學生組織以響應中國反內戰的學潮,並號召全臺學生聯結。
    
    時任省主席陳誠鑒於學生運動擴大組織化,加上同時間南京再度爆發大規模學潮,擔心兩岸學生隔海唱和,因此決定先發制人,展開對於學生運動的壓制。
    
    ▌事件爆發
    
    4月5日,情治人員針對兩校的學生自治會幹部展開逮捕,誘捕過程中師院學生自治會會長周慎源趁隙逃脫,並在臺大學生護衛下回到師院。
    
    警備司令部為緊急因應,於6日凌晨以「學生張貼標語,散發傳單,煽惑人心,擾亂秩序,妨害治安,甚至搗毀公署、私擅拘禁執行公務人員」為由,以大批軍警包圍兩校學生宿舍。
    
    最終三百餘名師院學生及二十多名台大學生遭強行拘捕,是為「四六事件」。
    
    ▌四六過後
    
    事件發生後,兩校因此停課數日,雖然大部分學生被分批釋放、由家長帶回,但仍有多名學生遭羈押判刑,追捕行動一直持續到1950年代。
    
    臺大、師院的自由校風也轉為保守,校園的思想言論深受箝制,諸如兩校的校內本土性及異議社團接連遭到清算。
    
    師院校長劉真態度較為強硬,不僅主導校園的整肅,開除多名學生學籍,並發起整頓校風政策,立下一系列箝制思想的校規。
    
    而臺大校園也並未因此恢復平靜,不僅隔年校內陸續爆發「海天合唱團事件」、「于凱案」等事件,參與四六事件的學生們也牽連到五零年代的諸多政治案件中,許多學子被安上「為匪工作」的罪名。
    
    因此有學者形容「四六事件不僅僅是單一事件,反而是個開始。」
    
    加上事件結束不久,政府就先後發布「戒嚴令」及「懲治叛亂條例」,因此,一般多視「四六事件」為白色恐怖時代的濫觴。
    
    ▌傅斯年「神話」?
    
    由於當時兩校校方態度有所差異,加上臺大逮捕行動較為溫和,使外界多認為時任臺大校長的傅斯年是保護學生、堅守大學自由學風的功臣。
    
    尤其他留下的「我有一個請求,你今天晚上驅離學生時,不能流血,若有學生流血,我要跟你拚命!」一語更是廣為流傳。
    
    然而近年諸多研究修正了此一形象,例如歐素瑛教授就透過《陳誠回憶錄》等史料,還原傅斯年當時贊同陳誠肅清兩校學生的提議,並提出「要快做、要徹底做、不能流血」的三項條件。
    
    陳翠蓮教授等人重新校訂完成的四六事件報告中,也顯示傅斯年是同意警總進入校園逮捕學生的,並在事件過後處分四六事件救援會的主要幹部。
    
    不過陳教授也點出,不能簡單地將傅斯年定義為加害者或共犯,但在評價傅斯年時,不能如同過往將其視為「神話」,而忽視這些複雜的面向。
    
    ▌全面擴散的陰影
    
    白色恐怖的政治陰影不僅壟罩臺大與師大,全臺知識份子匯集的大專院校都難以倖免,連被視為「黨校」的政治大學,也有相當多師生成為政治受難者。
    
    例如政治系的元老教師呂春沂教授,便曾遭到學生告密而被捕,歷經刑求及拘禁。
    
    儘管在各方救援下獲判緩刑,但日後學術之路因此受阻,其在政治系的同僚湯承業也有相同遭遇。
    
    除了呂湯二人外,包含許席圖、李漢元、廖偉程等政大學生都是當時的受難者。
    
    這樣的風氣即使到了戒嚴後期也不曾停歇,1970年代,臺大哲學系內數名自由派學者便被政府以「反共」之名進行整肅,前後解僱了13名教師。
    
    1983年任教東吳大學政治系的黃爾璇也在黨政及情治系統的施壓下,遭校方無預警解聘,這些舉動無疑是對講學與學術自由的重大傷害。
    
    ▌結語
    
    四六事件被認為是戰後臺灣學風轉型的重要分水嶺。
    
    事件發生前,政府雖對學生運動有所疑慮,不過態度仍偏向以引導代替防範,勸戒重於懲罰。
    
    但四六過後,政府的立場轉向強力整頓學風、安定校園,置大學自治於不顧,展開對師生與校園活動的嚴格管制,校園的學術及言論自由因而在白色恐怖下被長期禁錮,並產生諸多政治受難者。
    
    事件雖已過去七十餘載,然而兩校針對四六事件的轉型正義仍未完成,期待社會能對這起事件有更多認識,並為了這未竟之業一同努力。

  • 大量解僱定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2021-03-08 15:13:05
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    IBM 大名鼎鼎的 Watson 也要被賣了,人類的 AI 夢該醒了?

    作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 22 日 8:45 |

    人類豐滿的 AI 夢,正撞上冰冷的現實。1 月 19 日,據《華爾街日報》引用知情人士報導,IBM 考慮出售 Watson Health 業務,可能的方案包括賣給私募股權公司、醫療企業或與特殊目的收購公司(SPAC)合併。

    Watson Health 部門主要負責使用 AI 幫助醫院、保險公司和製藥企業處理數據。《華爾街日報》援引知情人士報導,年收入約 10 億美元,但目前未盈利。

    IBM 在 2020 年 4 月迎接新 CEO 阿爾溫德‧克里希納(Arvind Krishna)。上任後,克里希納著手簡化公司業務線,使雲端計算更有競爭力。如 Watson Health 真的出售,對 IBM 的 AI 業務來說,無疑是不小的挫折。

    曾想替人類解決腫瘤治療

    長久以來,Watson 都是 IBM AI 業務的招牌,也是人類最初充滿野心的 AI 夢代表。

    2011 年,深度學習方法剛重新定義,仍未掀起 AI 浪潮。但此時 IBM 的 Watson 就在美國最受歡迎的智力競答節目《危險邊緣》,擊敗節目史上最成功的兩位人類選手。

    Watson 展現出強大的自然語音理解能力。要贏得比賽,必須分析大量文字找到線索,然後搜尋大量資料庫,檢索可能的答案。擊敗兩位人類冠軍後第二天,IBM 宣布 Watson 的新職業目標:AI 醫生。

    從邏輯看,Watson 在節目展現的能力,似乎可移植到醫學領域──都是先理解自然語言(患者的電子病歷),然後檢索資料庫(治療方案和最新醫學文獻),最終得出答案。此方案的價值在於,每天有近 8 千篇醫療文章發表,醫生一篇篇讀不可能,AI 能幫助醫生閱讀最新醫學成果。

    2013 年,IBM 更將研究重心聚焦於腫瘤治療,人類還無法攻克的醫學挑戰。2015 年,IBM 成立專部門:Watson Health,可見當時決心。IBM 前 CEO 羅睿蘭(Virginia Rometty)曾把 Watson Health 稱為公司的「登月計畫」。

    眾所周知,AI 的基礎是大量訓練資料。為了獲得數據,IBM 花費約 40 億美元收購 4 家醫療領域數據驅動型公司,分別是 Phytel、Explorys、Merge Healthcare 和 Truven Health Analytics。2016 年,成立僅兩年的 Watson Health,員工規模達 1 萬多人。

    發展重點的腫瘤治療領域,Watson Health 吸引許多著名合作機構,包括安德森癌症中心、紀念斯隆─凱特琳癌症中心、梅奧診所、奎斯特診斷公司。2016 年 8 月,Watson Health 還進軍中國,推出「健康中國」生態圈共贏計畫。

    聲勢壯大的宣傳、數額龐大的併購、權威機構合作,IBM 透過一系列動作讓外界對 Watson Health 的期待非常高。畢竟,用最尖端的 AI 技術解決最困難的醫療問題,聽起來就非常性感。

    不過,後來發展事與願違。安德森腫瘤中心曾與 IBM 合作,為腫瘤學家創建諮詢工具,是利用自然語言處理技術彙整患者的電子健康紀錄,然後匹配資料庫提供治療建議。安德森癌症中心投入 6,200 萬美元,但最終結局卻是雙方 2017 年 2 月終止合作。

    業界開始對 Watson Health 產生懷疑,問題也接踵而至。2018 年 5 月,美國媒體 The Register 報導,Watson Health 部門要解僱約 50%~70% 員工,引發巨大震動。不過後來科技媒體 IEEE Spectrum 報導,被裁員工主要來自收購的三家公司 Phytel、Explorys 和 Truven。大量收購使公司面臨人力過多問題,為裁員埋下了伏筆。

    但這些都是表面現象,歸根究柢,Watson Health 的致命點在於,診斷結果不準確。

    2018 年 8 月《華爾街日報》報導,沒有任何發表的研究表明,Watson 提升患者的治癒率。有十幾位使用過系統的機構和醫生回饋,癌症應用收效甚微,某些情況下還會出錯。且由於缺乏罕見病例數據,Watson 的更新速度跟不上癌症治療的發展速度。

    丹麥某醫院研究指出,Watson 的診斷方案,與專家僅 30% 重疊,因此拒絕採購 Watson 系統。德國媒體也曾報導,德國兩家機構實際應用後發現,Watson 對症狀特殊的病人會開給致命藥物。2018 年 10 月,IBM Watson Health 當時 CEO Deborah DiSanzo 宣布離職。

    一切都不可逆轉指向最終結局,如今終於傳出 IBM 尋求出售 Watson Health 的消息。失去業界信心,再丟掉雄厚資金後援,人類最早的 AI 明星前景,不再明朗。

    AI 夢該醒了?

    目前 AI 應用於醫療最普遍的場景是辨識醫療影像,如視網膜眼底影像。而 Watson 挑戰的是診斷,且還是醫學難度最大的腫瘤治療領域,Watson Health 面臨資料和 AI 智慧的雙重挑戰。

    資料層面,大部分醫療資料是非結構化資訊,如醫生撰寫病歷和出院總結。雖然 AI 的自然語言理解能力進步飛快,但比人類依然差很多。圖靈獎得主約書亞‧本希奧(Yoshua Bengio)曾表示,AI 無法理解醫學文本歧義,也無法找到人類醫生會注意到的細微線索。

    另一方面,有些罕見病例的數據往往難以取得。《中國工業和資訊化》雜誌 2020 年篇文章指出,分析 Watson 數據發現,罕見病例研究中,本來應該餵給 Watson 大量真實數據找到新治療方法,但罕見病例本就缺乏,Watson 被灌入一堆沒什麼用的假設數據,並不是真正的病人數據。這種透過假設數據學習的 AI,準確性可想而知,更出現罕見病例 Watson 誤診。

    全球領先的醫學資訊平台 Medscape 2018 年報導指出,Watson 學習根源有問題──並沒有使用足夠真實病例學習,負責訓練它的人,僅是紀念斯隆‧凱特琳癌症中心的腫瘤學家和 IBM 工程師。Watson 大量訓練時間用於掌握上述腫瘤學家設計的理想化病例和治療方案。訓練用真實病例數量很少,最多的肺癌也僅 635 例,最少的卵巢癌更只 106 例。

    IBM 曾努力取得資料,花 40 億美元收購 4 家公司,但融合面 IBM 低估了複雜程度。《中國工業和資訊化》雜誌文章指出,IBM 前員工和前客戶的醫院管理人員說,雖然收購大量資料,但融合時發現需要花費難以想像的人力物力,還沒開始訓練就讓人筋疲力盡。巨大的經濟壓力和暗淡前景之前,各合作夥伴只能選擇終止合作,留個爛尾。

    AI 目前的智慧程度,難以配合腫瘤治療的複雜性。AI 的本質是統計學,得出的結論局限於人類訓練員提供的數據,無法像專業醫生,獨立生成新的見解。

    也就是說,Watson 只能比人類專家更快得出相同結果,無法治療人類醫生治不了的病。

    巨大的風險面前,醫生只會將 Watson 的診斷結果當參考,依然要進行大量臨床研究。IBM 的宣傳說,Watson 能憑著強大的計算能力發現人類看不到的地方。但事實證明,AI 的智慧遠未到這程度。Watson 對醫生的意義,也就大打折扣。

    Watson Health 的挫折反映出 AI 用於醫學診斷的困難重重,但並不意味 AI 醫療領域沒有前景。圖像分析、基因分析和製藥領域,都有不少公司探索 AI 的應用場景。即使是診斷領域,IBM 的 Watson 沒做好,也不意味其他人做不好。至少,後來者可在 Watson 基礎上學到一些經驗。

    資料來源:https://technews.tw/2021/02/22/ibm-watson-ai/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I