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人力资源服务业与制造业融合发展试点工作将积极探索融合发展机制创新、政策创新、平台创新、模式创新，在30个左右具备条件的城市开展先行先试，通过3年左右的努力，培育一批面向制造业的专业人力资源服务机构，打造一批融合发展平台载体和联合体，发展一批支持制造业高质量发展的人力资源服务创新技术、产品、模式，形成一批推动人力资源和实体经济、科技创新深度协同的政策体系和有效模式。
试点工作原则上以地级及以上城市为单位开展，鼓励从5个方面加强融合创新。一是建立健全推动人力资源服务业与制造业融合发展的工作机制，发挥市场作用，健全政府引导、企业主导、政策扶持、平台支撑、行业组织广泛参与的融合发展机制。二是探索完善政策体系，统筹就业、产业、财政、金融、土地等扶持政策，发挥国家产融合作平台作用，建立符合融合发展特点的统计指标和监测体系。三是打造融合发展载体，支持组建招聘用工联合体、跨企业培训中心或人才服务集团、多种形式的创新联合体等，支撑制造业用工、人力资源开发利用和新质生产力培育。四是丰富拓展融合发展场景，推动制造业人力资源服务向价值链高端延伸ayx官网登录入口网页，推进人工智能技术应用，支持深化业务合作，促进传统制造业改造升级。五是充分发挥产业园区作用，依托人力资源服务产业园打造人力资源社会保障公共服务枢纽，持续开展与工业园区深度合作，高水平建设人力资源服务出口基地。
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中新网沈阳6月4日电 (记者 王景巍)6月4日，辽宁省政府新闻办召开新闻发布会，辽宁省高级人民法院副院长张学群在会上介绍了《辽宁法院生态环境资源司法保护白皮书》有关情况。2020年至2024年，辽宁法院共受理各类一审生态环境资源案件9612件，审结9454件，其中6件入选最高法院典型案例，为服务保障辽宁全面振兴新突破三年行动提供了有力司法支撑。
据张学群介绍，五年来，辽宁法院充分发挥环境资源审判职能作用，依法审理各类生态环境资源案件，为辽宁的绿色发展筑牢了司法防线。在刑事审判领域，坚持罪刑法定原则，贯彻宽严相济刑事政策，对污染环境、破坏生态的犯罪行为予以严厉打击，共审结刑事案件3653件，有力震慑了环境犯罪行为。在民事审判方面，贯彻损害担责、全面赔偿原则，促进自然资源的合理开发利用，共审结民事案件2190件，保障了当事人的合法权益，推动了资源的可持续利用。
此外，辽宁法院在审判工作中坚持理念创新，因时因地适用分期履行、劳务代偿、替代性修复等责任承担方式以及代履行等执行方式，促进生态环境及时有效恢复。五年来，共判决补种复绿48.2万余株，增殖放流1.3亿余尾，生态环境损害修复金9388万余元ayx官网登录入口网页，推动修复土地1.1万余亩，以实际行动践行了恢复性司法理念，让受损的生态环境得到了切实修复。
在服务大局方面，辽宁法院加强土地资源司法保护，组织开展司法守护黑土地暨耕地保护专项行动，五年来，共受理非法占用农用地刑事案件445件，审结443件，守护了辽宁的耕地红线。助力深入打好污染防治攻坚战，共受理污染环境犯罪案件453件，审结445件；受理环境污染民事案件501件ayx官网登录入口网页，审结493件；受理涉环境污染行政案件201件，审结199件，为辽宁的蓝天、碧水、净土保卫战提供了坚实的司法后盾。
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作为煤炭大省，近年，山西煤矿企业不断探索数字化智能化，重塑了外界对传统矿山的认知。煤矿的数字化不仅仅在于“用上了5G”，而是率先探索出一条面向未来、问题导向、系统驱动的矿山数字化之路，为解决当前煤炭行业数字化转型面临的结构性困境提供了实证经验，也在能源行业的智能化与低碳化协同发展上，勾勒出“中国方案”的雏形。
通过建设基于5G的全矿井下网络，鑫岩煤矿首次实现了“低延时+广接入”的大规模工业数据传输架构，保障了高清视频、瓦斯监测、设备感知、作业人员定位等系统的并行运行，彻底打通了“感知孤岛”。在此基础上，建立了融合调度平台，以算法逻辑替代人工规则，实现从“信息展示”向“自动响应”的跃迁。例如，通风系统不再以固定排班为主，而是实时匹配人员密度和瓦斯浓度，显著提升能效利用。
尤其在能源系统管理方面，鑫岩煤矿实现了从“监测-分析-响应”的闭环调控。能耗成为系统优化的输入参数，而非管理结果。风、水、电等能源介质被统一纳入动态调度模型，实现了全过程、全场景的能效调优。实践表明，该矿通风能耗年均下降15%，井下电力负荷曲线明显趋稳。这种“数据驱动的能效治理”ayx官网登录入口网页，标志着煤矿从高能耗的运行逻辑迈入精益能控的新阶段。
更重要的是，这一探索不仅是技术改造，更体现出一种治理逻辑的变革：煤矿作为典型的“高风险、高能耗、高工艺复杂度”场景ayx官网登录入口网页，其数字化转型不能靠“设备堆叠”，而必须构建基于实时数据的系统协同与智能响应体系。鑫岩煤矿的做法ayx官网登录入口网页，实质是在构建一个具备可感知、可认知、可协同、可进化能力的“矿山数字孪生体”，从而在实践中验证了5G、工业互联网、AI模型与能源调度系统深度融合的可行路径。
