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来源：吉利彩票官方网站2022-06-23 17:48

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美国高科技企业裁员潮愈加汹涌******

　　据央视新闻消息，据路透社1月20日报道，谷歌母公司“字母表”公司在一份员工备忘录中称，由于面临“不同的经济现实”，该公司将裁员约1.2万人。公司称将加倍投入人工智能，并裁减支持实验项目的人员。

　　此次裁员影响该公司6%的员工。此前，包括亚马逊、微软和元宇宙平台公司在内的科技巨头已经大量裁员。

　　总部位于加利福尼亚的“字母表”公司的股价20日上涨4%。在过去12个月里，该公司股价已经下跌30%，与整个科技行业24%的跌幅相呼应。

　　自2019年以来一直担任“字母表”公司老板的孙达尔·皮柴20日在备忘录中称，他对导致裁员的决定承担“全部责任”。

　　皮柴称，由于“字母表”公司希望为产品融入更多人工智能，现在是“让我们更加专注、重新设计我们的成本基础并将我们的人才和资本引向我们最优先考虑领域”的时刻。

　　“字母表”公司一直是人工智能领域的领导者，目前正面临来自微软的竞争。

　　与此同时，由于消费者削减支出，“字母表”公司的主要收入来源广告收入也受到企业削减预算的挤压。

　　哈格里夫斯-兰斯当股票经纪公司的分析师苏珊娜·斯特里特称：“显然，由于对美国经济衰退的担忧加剧‘字母表’公司也不能幸免于艰难的经济背景。”

　　斯特里特称：“广告增长已经降温……竞争还在升温‘字母表’公司面临强大的竞争对手TikTok，Instagram也在争夺YouTube的观众。”斯特里特指出，“字母表”公司还被处以数十亿美元的监管罚款。

　　埃弗科国际战略和投资集团的分析师马克·马哈尼说，“字母表”公司创纪录的员工人数造成了2023财年的重大利润率风险。伯恩斯坦的分析师称，裁员可能为“字母表”公司节省25亿至30亿美元的成本。

　　随着“字母表”公司裁员，过去几个月里，美国最大的四家科技公司共裁员5.1万人。在美国就业市场依然紧张的情况下，这些数据加剧了人们对经济衰退的担忧。

　　Equiti投资公司的经济学家斯图尔特·科尔称：“科技行业有点像煤矿里的金丝雀。”科尔认为，科技行业的裁员预示着就业保障的前景终于开始变得更加负面。

　　在疫情期间更谨慎招聘的苹果迄今为止一直没有裁员。不过，“苹果内幕”网站20日援引消息人士的话报道称，苹果已经开始在百思买等零售渠道裁员。

　　苹果公司没有立即对该报道发表评论。

　　两名知情人士在接受记者采访时说，“字母表”公司一直在致力于一项大型人工智能产品的发布。其中一位消息人士称，发布将在春季举行。《纽约时报》也报道称，谷歌计划推出20多种新产品和搜索引擎。

　　皮柴说，失去工作的人中有招聘人员、企业员工以及工程和产品团队的工作人员。该公司的一名发言人在接受记者的采访时称，该公司已经削减其内部研发部门Area 120的大部分职位。

　　“字母表”公司工会在一份声明中称，该公司领导层承担“全部责任”的做法“并没有让人感到安慰”。

　　在美国，“字母表”公司已经向受影响员工发送电子邮件，员工将获得遣散费、六个月的医疗保健以及移民支持。

　　皮柴在备忘录中说，在海外，根据当地的雇佣法律和惯例，裁员通知将需要更长的时间。亚洲的员工将从2月开始了解裁员是否对他们有影响。

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。