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@劳动者 岁末年初求职换岗须慧眼辨“坑”******

　　@劳动者 求职换岗须慧眼辨“坑”

　　岁末年初，不少劳动者开始谋划新一年的工作，互联网招聘网站浏览量也开始增多。“保障就业”“高薪就业”的承诺可信吗？“工资没发，先交了一堆‘工杂费’”这事儿靠谱吗？招聘广告上的工资数额与实发工资不一样怎么办？近日，北京市第二中级人民法院发布典型案例，提醒劳动者求职应聘时，小心入坑。

　　岗前培训变成“培训贷”

　　徐某利用其经营的某软件公司、某信息公司，虚构招聘员工事实，在多个互联网招聘网站上发布招聘信息，主动邀请求职者进行面试，并虚假承诺高薪，后提出需要岗前培训，诱骗求职者签署培训协议，收取培训费用。徐某以保障就业为诱饵，使用签订培训及安置上岗协议的手段，诱骗应聘者贷款参加其公司的有偿培训，骗取应聘者贷款共600余万元。徐某因犯合同诈骗罪，被法院判处有期徒刑12年。

　　实践中，个别不法分子通过公司化运作、采用“招转培”模式等虚构招聘事实，诱骗劳动者贷款参加所谓的培训，骗取求职者缴纳手续费、培训费、违约金等费用。法官提醒，劳动者应理性对待用人单位招聘过程中的承诺，慎重对待各类“培训贷”。在发现被骗后，应第一时间报警，通过法律途径维护自身合法权益。

　　未上岗先交钱

　　2019年5月至7月间，邱某伙同刘某、张某等人，在北京市丰台区某大厦租用办公室，通过招聘网站以“某某集团”名义发布虚假招聘信息，诱骗应聘者来公司面试、签订试用期劳动合同，通过设置考试、考核等环节“刷人”，以收取被害人培训费、服装费、门禁卡费、违约金、烟钱等理由骗取应聘者钱财涉案金额8万余元。邱某等人以非法占有为目的，以虚假招工的方式，多次骗取他人财物，数额巨大，已构成诈骗罪，最后被法院以诈骗罪判处二年有期徒刑，并处罚金。

　　劳动合同法第九条规定，用人单位招用劳动者，不得扣押劳动者的居民身份证和其他证件，不得要求劳动者提供担保或者以其他名义向劳动者收取财物。第八十四条规定，用人单位违反本法规定，以担保或者其他名义向劳动者收取财物的，由劳动行政部门责令限期退还劳动者本人，并以每人500元以上2000元以下的标准处以罚款；给劳动者造成损害的，应当承担赔偿责任。

　　实践中，一些用人单位以各种名义向劳动者收取一定数额的钱款或财物，损害劳动者的合法权益。法官提示，劳动者需擦亮双眼，对用人单位巧立名目收取费用的行为勇敢说“不”，并可向人社部门投诉。遇不法分子以非法占有为目的、通过虚假招工方式骗取财物的，应及时向公安机关举报。

　　招聘广告不等于劳动合同

　　杨某自2019年9月2日入职某石化公司工作，其间某石化公司未为杨某缴纳社会保险。2020年3月11日，杨某以某石化公司未缴纳社会保险、未及时足额支付劳动报酬为由提出辞职。杨某申请劳动仲裁，要求某石化公司支付劳动报酬差额37800.95元、解除劳动合同应支付的经济补偿金10400.47元等。劳动仲裁部分支持其诉求后，杨某不服起诉到法院。

　　双方争议焦点为杨某的月工资收入。某石化公司提交2019年9月2日的劳动合同一份，其上约定月工资为3500元，杨某对该劳动合同的真实性不认可，主张其月工资为8500元，并提交招工简章原件及网站截图予以证实。某石化公司对上述证据的真实性不认可，认为无用人单位公章及相关负责人的签字，系单方证据，薪资待遇应按双方劳动合同的约定。

　　法院经审理认为，涉案劳动合同加盖某石化公司的公章，并有杨某的签字手印。经法院释明，杨某不申请笔迹鉴定，也未就该合同存在欺诈提供证据予以证实。用人单位的招聘广告在法律上只是一种要约邀请，并不具有劳动合同的法律效力，故杨某主张以月工资8500元的标准计算工资差额及经济补偿金，法院不予支持。法院最终按照3500元的标准判决某石化公司支付杨某解除劳动合同经济补偿。

　　民法典第四百七十三条规定，要约邀请是希望他人向自己发出要约的意思表示。拍卖公告、招标公告、招股说明书、债券募集办法、基金募集说明书、商业广告和宣传、寄送的价目表等为要约邀请。商业广告和宣传等为要约邀请。如其内容符合要约条件的，可以构成要约。

　　法官介绍，劳动者若要用人单位兑现招聘广告中的承诺，应该要求用人单位将招聘广告中的内容写入劳动合同中，以便维权时提供相应依据。在劳动合同履行过程中，劳动者应关注薪酬发放、社保缴纳等涉及自身重大利益的事项，是否与用人单位最初承诺一致，如不一致应及时与用人单位交涉，并注意保存相关证据，通过法律手段及时维权。

　　周倩

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）