盈彩网投资平台app|平台推荐安卓版v2.9.1(2023已更新)

上门做饭、代收垃圾、收纳整理……“懒人经济”市场火爆******

　　上门做饭、代收垃圾、收纳整理……

　　“懒人经济”市场火爆，务工者迎就业新机遇

　　本报记者 张嫱 本报通讯员 李冉

　　不想打扫卫生，又希望家中干净整洁；不想做饭，又想在家里吃到可口的饭菜……由于生活压力的加重、生活节奏的加快，越来越多年轻人倾向于花钱“买服务”来提升生活幸福指数，“懒人经济”因此走进大众视野。今年春节期间，上门做饭等服务更是异常火爆。

　　随着“懒人经济”的快速发展，衍生出了许多新兴的行业，随之也带来了一系列就业热潮，为农民工群体提供了更多的就业机遇。

　　“懒人经济”愈发火热

　　来自山东潍坊农村的85后王岳，已拥有3年“跑龄”。据他介绍，外卖跑腿，可以根据自己的个人意愿接单跑活，为用户提供一对一服务，每单的平均配送时间大约在30分钟左右，一天大约跑十几单，一个月收入在8000元以上，时间上可控且比较自由。

　　随着“懒人经济”的持续升温，越来越多的农民工获得新的就业机会，跑腿送货、上门做饭成了农民工就业、打拼的新方向。王岳告诉记者，他刚接触这个行业时，周围从业者年龄大多在40岁以上。当下，跑腿从业人员趋于年轻化，不少农民工选择加入“跑腿”行业，上手快，入行简单，时间可控，只要吃苦耐劳，收入水平可观。

　　在互联网经济的助力下，一批新兴的针对“懒人”的服务行业正在加速发展。农民工群体不断为“懒人经济”涌入新鲜血液，一方面可以通过“懒人经济”催生的新职业找到合适自己的新就业机会，另一方面也可以去挖掘新需求，为自己寻找发展的新机遇。

　　“我之前一直在餐厅做服务员，经常需要凌晨才能下班。后来偶然的机会接触到了家政行业，感觉市场需求很大，我便转行进入了家政服务业。”来自黑龙江鹤岗的90后黄凤告诉记者，转行家政后，她根据客户需求不断学习清洗油烟机、清洗地暖等细分服务所需要的技能，成为金牌家政服务员，找她的顾客越来越多。

　　“懒人经济”的版图不断扩大

　　“花钱买便利”的背后，是社会水平不断提升，社会分工不断走向精细化、专业化。“懒人经济”不仅提供了效率与便利，还促进了社会分工细化和消费转型。以“懒人经济”衍生出来的各种便捷服务为切入点，收纳整理师、上门美甲师、遛狗师、代收垃圾网约工、上门做饭钟点工等新职业不断涌现，涉及外卖、家政、美妆、按摩等领域。这些前所未闻的便利服务，如今早已屡见不鲜。

　　为了追赶“懒人经济”的红利，相关家政行业紧抓消费者的心理需求，提供的服务内容也随之丰富起来，将家庭服务品类层层细分。

　　“以保洁为例，我们除了提供日常家务保洁外，还增加了收纳整理、软装除螨清洁、冰箱等家庭电器消毒清洁细分等服务。为让更多家庭享受高品质生活，我们逐步向育儿、营养、家教、护理、保健等全方位服务扩展。”来自山东青岛的家政公司负责人刘韬向记者介绍。

　　从市场形势看，市场对家政服务的需求与日俱增，呈多元化发展，给农民工群体带来了巨大的就业空间。据相关数据显示，家政行业平均工资持增长态势，2021年家政行业平均工资为6972元，相比2020年增长了约21.2%，家政行业从业人员以农村妇女为主，40岁以上人群居多。与此同时，家政行业职业稳定性强，知识型家政阿姨高薪日渐走俏。

　　各方权益保护应成关注要点

　　“懒人经济”目前处于飞速增长的时期，消费者的习惯已基本养成，大多数用户追求的并不是“一次性”服务，更多的开始要求定期上门服务。相关专家表示，对于从业者而言，既要面临在制造业和服务业转型升级过程中所带来的就业结构调整，又要适应新业态、新岗位和新工作模式所带来的技术更新要求，“进入新兴职业一定要清晰自己的职业规划，对想要从事的新兴职业的成长前景与发展空间需要进行深入的思考和慎重的选择。”

　　刘韬认为，“现在大多数从业人员素质和技能存在‘短板’，制约了家政服务质量的提高。因此，公司为从业人员增加了系统的教育培训和实操练习，进一步加强他们的文化知识、健康习惯、专业知识等技能提升，还可以通过考取职业资格证等方式来增加收入。”

　　“懒人”服务在给消费者带来便利的同时，仍面临消费者抱怨服务体验不佳、服务态度不好等售后问题。不少消费者也担忧，上门服务意味着要让陌生人进入家中，隐私等诸多安全性问题也不容忽视。

　　业内人士认为，各方的权益保护应该成为关注要点。一方面，消费者应当维护自身的信息安全，通过正规渠道或经营规范、信誉较好的平台选择服务。另一方面，对于上门类的从业人员，在服务过程中，应该保存好服务证据，以免产生纠纷。此外，提供上门服务的平台应提前对上门服务人员资料进行严格审核，消费者也有权对服务人员的服务水平进行评价，相关评价与服务人员的服务信用挂钩。

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）