劳动年龄人口

摘要： 近年来,工厂“用工荒”的话题从没间断过。按照“七普”数据,2020年我国15-64岁的劳动年龄人口为9.68亿人。明明有近10亿的劳动人口,为何还会“用工荒”?“用工荒”与“招工难”到底是不是伪命题?那些进了工厂的年轻人为何最终逃离?他们又是如何看待“进厂”?近日,《中国经济周刊》记者通过劳务公司应聘进入重庆京东方工厂,成为一名生产线上的普工,亲历了“打工人”的工厂生活。

摘要： 自2016年9月国务院办公厅印发了《关于大力发展装配式建筑的指导意见》,建筑行业的发展开始进入新的产业转型升级探索期;在劳动年龄人口减少和绿色低碳发展的双重背景下,持续健康发展、绿色发展、“双碳”目标、智能建造等已成为建筑业改革创新、转型升级的新发展方向。此次建筑业的转型将带来全新的行业变革,建筑业将面临产业链的重新组合与调整。众多企业纷纷投入大量人力物力开展不同层面的研发创新工作,力争在此次转型中争得上游,其中收购与重组是通常被用来快速补齐自身产业链完整性的有效手段。但在此过程中,往往忽略了设计的产业龙头作用及工业化建筑的设计属性,尤其是对设计在建筑产业转型之后的重要性及建筑设计转型路径的思考。

摘要： 在人口结构当中,人口年龄结构是核心。根据第七次全国人口普查数据显示,乌兰察布市年龄结构相对第六次人口普查结果,劳动年龄人口规模有所萎缩,人口老龄化程度加深,对未来经济社会发展产生一定影响。一、乌兰察布市人口年龄结构基本现状人口年龄结构指在一定的时间点、一定地区各个年龄组的人口数量在全体人口总数中所占的百分比。

摘要： 在部分学者看来,中国人口发展正处于一个大转折时期,“十四五”期间出现人口负增长是一个大概率事件,人口负增长决定了传统的发展模式难以为继,亟须转变过去以经济增长为主导的发展范式,转而关注国民福利水平的提高。从经济学角度看,人口负增长带来的人口总量和结构的变动将给经济社会发展带来一系列的约束条件,主要表现为劳动年龄人口规模和比重的下降导致资本和劳动力供给减少,人口总量的萎缩和老龄化导致消费和投资需求下降,全球人口增速放缓及老龄化程度加剧导致外在经济环境变化。从人口的基本要素看,劳动力萎缩和人口老龄化导致我国已不具备经济高速增长的客观条件,实现经济高质量发展成为人口负增长趋势下的内在要求和必然选择,这主要体现为人口缩减和老龄化为生态环境改善提供“机会窗口”,劳动力减少和老龄化深化倒逼产业升级和经济发展方式转变,高质量发展是人口负增长趋势下实现国民福利提升的最佳途径。在人口负增长趋势下实现我国经济高质量发展,关键在于防范持续低生育率的风险,为经济高质量发展创造必要的人口条件;提高人口质量,为经济高质量发展提供有利的人力资源支撑;以创新为驱动,为经济高质量发展营造良好环境。

摘要： 经济增长长期看供给,潜在经济增长率由供给要素的增长率和全要素生产率所决定。供给要素主要包括劳动力和资本。人口是重要的供给要素,自2012年以来,江苏劳动年龄人口规模、比重持续下降。若发生趋势性变化,将影响江苏经济未来走势,导致江苏潜在经济增长率进一步降低,进而引起实际经济增长率下降。根据第七次全国人口普查(以下简称“七人普”)和第六次全国人口普查(以下简称“六人普”)数据,江苏人口增量608.8万人,位居全国第三,与沿海发达省份相比,江苏人口形势面临两大挑战:一是人口吸引力相对较弱。

摘要： 四川省第七次全国人口普查显示,2020年四川常住人口8367.5万人,比2010年增加325.7万人,十年来全省常住人口保持平稳增长态势,但劳动年龄[1]人口总量呈减少趋势。劳动力供给与需求关系是影响就业形势的主要因素,分析和预测中长期劳动力供给情况,有利于把握全省经济运行中的诸多问题。四川劳动力基本情况劳动年龄人口总量呈减少趋势。

摘要： [本刊讯]2022年10月,国家卫生健康委与老龄办联合发布了《2021年度国家老龄事业发展公报》(以下称《公报》)。《公报》指出,截至2021年末,我国60周岁及以上老年人口已达26736万,占总人口的18.9%;全国65周岁及以上老年人口为20056万,占总人口的14.2%;全国65周岁及以上老年人口抚养比(老年人口数与劳动年龄人口数之比)为20.8%。《公报》从老龄工作政策体系、老年健康服务、养老服务体系、老年民生保障、银发经济、老年友好型社会6个方面阐述了我国老龄事业发展现状。老年健康服务方面,老年人疫情防控工作积极推进、老年健康政策进一步健全、老年健康服务供给持续强化、医养结合深入发展。

摘要： 中国人口发展正处于前所未有的大转折阶段。利用2020年第七次全国人口普查数据对未来80年我国人口增长和老龄化趋势的多情景预测,发现中国人口负增长比预期更早到来,人口峰值也比预期值更低,人口老龄化速度比预期更快。2021年成为中国人口峰值年。2022年起,中国人口进入历史性负增长阶段,并在未来呈现出阶段性加速趋势。快速的人口转变和长期低迷的生育率,决定了中国人口负增长和人口老龄化趋势不仅无法逆转,而且将在波浪式演进中不断相互强化。中国将可能成为世界人口负增长和人口老龄化速度最快的国家,我们需要像几十年前认识人口高速增长一样认识未来人口快速负增长的严峻性,并且需要在人口、经济和社会等多个层面进行制度创新以适应和应对这一变化趋势,促进人口与经济社会协调发展。

摘要： 记者从西藏自治区召开的“西藏这十年”新闻发布会上获悉,这十年,西藏累计投入2154亿元用于提升教育保障水平。截至目前,西藏共有各级各类学校3339所,区内外在校生总人数达92.2万,劳动年龄人口平均受教育年限达10.2年。这十年,西藏教育普及水平实现历史性跨越。

摘要： 2020年12月,广州、青岛、福州等一批省会城市相继出台了降低了城市落户门槛的政策,其中福州落户更是“零门槛”。此次省会城市甚至是一线大城市也加入“抢人大战”,体现了城市间从人才争夺向着人口争夺的转化。数据显示,从2012年起,我国劳动年龄人口的数量连续7年下降,7年间共减少2600余万人。

摘要： 劳动年龄人口是我国社会发展的主力军,他们承担着国家经济建设、社会养老的重任,可以说劳动年龄人口的质量和数量在一定程度上决定了一个国家的社会发展水平.劳动年龄人口作为判断人口红利的重要指标,研究其空间分布状况具有重要的现实意义.本文将空间因素引入到我国劳动年龄人口的区域性分布问题当中，借助ESDA分析方法，利用我国第五次人口普查和第六次人口普查数据，对我国31个省市自治区的劳动年龄人口空间总体、局部分布特征及时间变化趋势进行分析。为了更好地探索经济增长和交通设施对劳动年龄人口空间分布的影响，文中引入空间误差模型(SEM)进行分析。结果显示劳动年龄人口具有空间溢出效应，即一个区域劳动年龄人口的增加会促进其相邻地区劳动年龄人口的增加；经济发展水平对劳动年龄人口比重有正向促进作用，而交通设施对劳动年龄人口比重有负向促进效用。因此简单地认为交通设施的提高和经济发展落后会直接导致劳动年龄人口比重上升的观点也是片面的。

摘要： 劳动年龄人口的就业、在业及其生活状况，是人口变动、社会经济发展与人口科学研究的重要内容。人口学的研究对象，包括出生(生育)、成长(受教育)、在业(劳动就业)、迁移、老化(退休)、高龄化和死亡等。

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。