劳动年龄

摘要： 问:登记失业人员创业,国家有哪些政策支持?答:一是城镇登记失业人员、就业困难人员(含残疾人)可申请最高不超过20万元、由专项资金贴息的个人创业担保贷款,创办小微企业的可申请最高不超过300万元。二是登记失北半年以上的人员和零就业家庭、享受城市居民最低生活保障家庭劳动年龄内的登记失业人员从事个体经营的,3年内按每户每年12000元为限额,依次扣减增值税、城市维护建设税、教育费附加、地方教育附加和个人所得税。

摘要： 最近,长江禁捕退捕工作专班印发《关于加强长江退捕渔民农业农村领域就业帮扶工作的意见》(以下简称《意见》),要求发挥农业农村领域就地就近吸纳退捕渔民就业作用,做好长江退捕渔民就业帮扶工作。《意见》指出,地方各级长江禁捕退捕工作专班要在地方各级人民政府统筹领导下,立足农业农村领域,统筹各类保障扶持政策,对劳动年龄内、有就业能力。

摘要： 不要认为所有高收入都要加大调节力度,主要力度会放在"过高收入"上。"共同富裕"有两个关注点:一是富裕,收入水平不能太低;二是共同,收入差距不能太大。一方面,要提高低收入群体里偏低部分人群的收入——主要是集中在农村、处于劳动年龄、但在农村没活儿干的人群。

摘要： 谁是“95后”人才最喜欢的城市?这个问题,现在有了一种答案。10月份,智联招聘与任泽平发布了报告《中国城市“95后”人才吸引力排名》。据此,我们来揭晓一下,“95后”最爱哪座城?数据显示,达到劳动年龄的“95后”人口总量约2亿人(16-26岁)。

摘要： 从四川省人力资源和社会保障厅了解到,自2020年四川实施长江流域禁捕和退捕渔民安置工作以来,在全省16480名建档立卡退捕渔民中,截至目前,劳动年龄内、有劳动能力、有就业愿望的13149人已全部实现转产就业。长江流域禁捕退捕涉及四川45个水生生物保护区和岷江、沱江、赤水河、嘉陵江、大渡河,以及长江干流。水域分布在18个市(州)、115个县(市、区),涉及渔船1万余艘。

摘要： 各区医疗保障局、财政局,北京经济技术开发区社会事业局、财政审计局,各定点医疗机构:为做好2022年城乡居民基本医疗保障工作,现就2022年城乡居民基本医疗保险筹资标准通知如下:一、2022年本市城乡居民基本医疗保险筹资标准维持不变,即城乡老年人每人4600元/年,其中财政补助每人4260元/年,个人缴费每人340元/年;学生儿童每人1970元/年,其中财政补助每人1645元/年,个人缴费每人325元/年;劳动年龄内居民每人2790元/年,其中财政补助每人2210元/年,个人缴费每人580元/年。

摘要： 按照《人力资源社会保障部财政部关于进一步加强企业职工基本养老保险基金收支管理的通知》(人社部发〔2016〕132号)规定,为进一步规范参保缴费政策,经市政府同意,决定自2020年7月1日起,废止《关于印发〈关于超过国家规定劳动年龄的本市城镇人员补缴社会保险有关问题的处理办法〉的通知》(京劳社养发〔2005〕111号)和《关于城镇职工补缴基本养老保险费有关问题的通知》(京人社养发〔2010〕239号)。

摘要： 近日,长江禁捕退捕工作专班印发《关于加强长江退捕渔民农业农村领域就业帮扶工作的意见》,要求发挥农业农村领域就地就近吸纳退捕渔民就业作用,切实做好长江退捕渔民就业帮扶工作。《意见》指出,地方各级长江禁捕退捕工作专班要在地方各级人民政府统筹领导下,立足农业农村领域,统筹各类保障扶持政策,对劳动年龄内、有就业能力、在农业农村领域有明确就业意愿的未就业长江退捕渔民实施就业帮扶。要坚持分类施策、精准帮扶,通过发展产业、促进就业、支持创业和公益岗位安置等多方式多途径,千方百计增加退捕渔民就地就近就业机会。

摘要： 退役军人王某在疫情防控期间办理失业登记,想了解政府为应对疫情影响保障失业人员基本生活有哪些新举措?失业登记:失业登记是失业人员获得有关帮扶的重要基础性工作。劳动年龄内、有劳动能力、有就业需求、处于无业状态的城乡劳动者,可在户籍地或常住地进行失业登记。

摘要： 近日,笔者从四川省长江流域重点水域禁捕和退捕渔民安置保障工作领导小组办公室召开的新闻发布会上获悉,四川全省建档立卡退捕渔船10211艘,退捕渔民16437人,通过“五个一批”行动,已有超过1.1万人实现转移就业,占劳动年龄内人数的80%以上;超1.2万人已参加社会保险,占总人数的78%左右。

摘要： “老人农业”是社会关心的热点问题.本文基于土地利用效率的视角,利用全国农村固定观察点数据,研究了农业劳动者年龄对农业生产的影响,发现农业劳动者年龄对土地利用效率具有显著的“倒U型”影响.土地利用效率最大化时对应的农业劳动年龄约为44.3岁,此时劳动者正处于中年.本文所得结论从一定程度说明,若不考虑农业的行业特征、不考虑农业更看重劳动者工作经验的情况,简单按照生理年龄考察“农业老龄化”,并不是最合适的.

摘要： 本文研究了长寿与发展的关系,与提供人类发展指数以及延长人口红利的关系.通过研究认为长寿有利于提高人类发展指数，长寿有利于提高劳动年龄上限，延长“人口红利期”，是共建中国梦的正能量。

摘要： 长寿与发展是人类社会共同的理想和追求.长寿与发展的正相关关系。发达地区人口预期寿命高于欠发达地区的现实，充分证明了经济发展与寿命延长同步的论断。本文提出长寿有利于提高人类发展指数，长寿有利于提高劳动年龄上限，延长“人口红利期”，人口预期寿命延长相应地延长了人们能够参与劳动的岁月，这不仅意味着社会劳动力资源的增多(有利于延长人口红利期)。而且可以使劳动力成本下降，有利于经济发展。劳动年龄人口的年龄界限不是永久不变的。确定劳动年龄范围的主要依据是人口资源状况、社会生产力发展对劳动力数量和质量的要求、人口预期寿命和科学教育发展水平。提高劳动年龄上限，使劳动年龄人口比重保持在有利于社会经济和养老保险可持续发展的水平上。

摘要： 提供了能够减少年龄估计所用的对图像数据进行加标签的劳动的年龄估计装置、年龄估计方法和年龄估计程序。用于估计拍摄成图像数据中的人的年龄的年龄估计装置包括：维度压缩装置，用于对图像数据应用维度压缩以输出低维度数据；分簇装置用于对所输出的低维度数据执行分簇；加标签装置用于对已分簇的低维度数据中的每个簇的代表性数据加标签；以及识别装置用于利用包含在已加标签的低维度数据和未加标签的低维度数据中的特征量基于学习结果来估计人的年龄。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄预测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，采用包括多个人脸图像的训练集，对至少两个教师神经网络进行迭代训练，得到至少两个教师模型，各教师模型分别输出训练集中各人脸图像的软标签。然后，采用训练集和损失函数，对学生神经网络进行迭代训练，得到年龄预测模型。损失函数包括各人脸图像的真实标签和各教师模型分别输出的各人脸图像的软标签之间的第一损失以及各人脸图像的真实标签和学生神经网络输出的预测标签之间的第二损失，使得各教师模型能够指导学生神经网络学习年龄特征信息，训练得到的年龄预测模型具有各教师模型的年龄特征学习能力，从而，能够提高年龄检测准确性。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像识别技术领域，公开了一种年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，训练得到的年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型。第一阶段，采用不确定性模型将噪声干扰对由训练得到的年龄分类模型输出的第一预测年龄值的影响转化为不确定性概率。第二阶段，采用该训练集对回归神经网络进行训练，并将各人脸图像对应的不确定性概率引入损失函数，得到年龄回归模型。不确定性概率的引入相当于告诉年龄回归模型：对于各人脸图像提取的特征具有一定概率的不确定性。从而在训练过程中，不确定性概率较高的图像特性，需要重点学习，能够减轻上述噪声带来的影响，提高模型的泛化能力和准确度。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成方法、年龄预测方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器和阈值预测网络，其中，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系，阈值预测网络用于预测多个分类器的分类阈值；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高年龄预测网络的预测准确性。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成、年龄预测方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高生成的年龄预测网络的预测准确率。

摘要： 本发明涉及一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，包括步骤：提取并预处理带有身份标签和年龄标签的人脸图像；训练年龄分类辅助的跨年龄人脸识别网络，跨年龄人脸识别网络包括卷积网络、身份特征提取网络和年龄特征提取网络；将预处理后的含有身份标签和年龄标签的人脸图像输入卷积网络，卷积网络最后的全连接层输出共享特征。本发明的有益效果是：改进跨年龄人脸识别深度学习模型，提取年龄不变的人脸特征以提高跨年龄人脸识别的准确率；使用Softmax损失函数保证特征的类间差异，引入Centor Loss损失函数减小人脸特征的类内差异，使不同类别的特征向量边界更加明晰，两者相辅相成，共同参与网络参数的更新。

摘要： 本发明公开了一种年龄预测模型的训练方法，该年龄预测模型包括三维形变统计模型、可微分渲染器、第一特征提取网络、第二特征提取网络和年龄预测层，首先通过三维形变统计模型和可微分渲染器将目标人脸图像转换为二维渲染图像，该二维渲染图像具备三维特征信息。然后将目标人脸图像输入第一特征提取网络并将二维渲染图像输入第二特征提取网络以进行特征提取，将第一特征提取网络和第二特征提取网络中对应同一特征尺度的两个特征提取层输出的特征图进行特征融合，以输出目标特征图；从而将三维特征信息融合到不同尺度的特征图中，进而约束同一个人因不同表情导致的特征变化，使得整个预测模型具有更高的准确度和适应性。

摘要： 本申请公开了一种年龄识别模型的训练方法、装置、年龄识别方法、装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多个用户的特征数据，其中，每个用户的特征数据包括用户静态特征数据以及用户历史行为特征数据，所述用户静态特征数据至少包括用户的年龄数据；对各个用户的特征数据进行特征签名处理，以将各个用户的特征数据转换为对应的数值化的高维特征空间数据；对各个用户对应的数值化的高维特征空间数据进行降维处理，得到多个训练样本数据，其中，每个样本数据以用户的年龄数据作为样本标签；将所述多个训练样本数据输入至预设的算法模型中进行训练，得到年龄识别模型。本申请可以提高年龄识别模型的训练效率。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄检测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，训练集包括多个标注有真实年龄的人脸图像，首先获取训练集中各人脸图像对应的年龄干扰信息。然后，对年龄干扰信息进行编码，得到信息特征编码。最后，采用训练集和与该训练集中各人脸图像对应的信息特征编码，对神经网络进行迭代训练，得到年龄检测模型。在此实施例中，神经网络在训练过程中能够学习到人脸图像的特征以及年龄干扰特征，即清楚区分年龄干扰特征和影响年龄预测准确度的有效特征，从而，在进行年龄预测时能够过滤掉干扰特征，减少干扰特征对网络学习的影响，使得训练得到的年龄检测模型能够准确且稳定地检测年龄。

摘要： 本发明实施例提供一种年龄识别方法、年龄识别装置以及计算机可读存储介质，通过卷积神经网络对包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层；将第一全连接层中的向量作为表征训练得到多个一对一法支持向量机One‑Versus‑One SVM，作为年龄识别模型；获取待识别人脸图像；通过卷积神经网络对待识别人脸图像处理得到第二全连接层，并得到粗略年龄值；将粗略年龄值与第二全连接层输入到年龄识别模型进行年龄识别，得到精确年龄值；通过训练集训练出年龄识别模型，并在通过卷积神经网络识别出粗略年龄值后，以粗略年龄值为中心，通过年龄识别模型进行精确年龄值确定，在某些实施过程中具有提高年龄识别精度的效果。