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看别人复杂，他自己也一定复杂，因为他不懂简单的快乐。
笔墨风骨-----姜海峰
姜海峰，山东聊城市人，1939年2月生，1961年8月入伍。几十年来，一直喜爱练习书法，爱好收藏和鉴赏，其作品多次在军、地报刊、杂志发表，在省、市、全国性书法大赛中获奖，并有不少作品被编入书画作品集，深受好评。2003年获山东省书画大赛三等奖；2006年获中国国画家协会&纪念长征70周年书画大奖赛&银奖和获纪念周恩来总理逝世30周年全国书画大赛银奖，并被授予&当代实力派书画家称号&，获中国艺术家创作中心书画大赛银奖，并被授予&中国德艺双馨艺术家&称号；2007年在红色之旅全国老将军、老干部、老党员、老书画家井冈山邀请展书画大赛中被评为金奖；2008年至今多次获金奖。现为中国画家协会理事、中国书画艺术家创作中心理事、老年教育书画研究协会院院士、孟子书画院名誉院长、中国国际孔子书画院名誉院长、济南军区联勤部书画协会副会长兼秘书长。
&& 书法艺术是中国传统文化的瑰宝。姜海峰自幼习书法，临摹古今书法名作之神韵，至今几十年如一日笔耕不辍。他的书法&功底扎实，气度豪迈，气势恢弘&，将榜书大气磅礴、浑厚雄健的魅力发挥得淋漓尽致。
姜海峰虽然从军营走向了社会，但一直热爱着部队，留恋着军营的生活。他经常回军营里创作，他把军人的豪迈融入书理之中，用金戈铁马的情怀去诠释自己对绿色军营特有的情感。他的作品始终保持着军人的气质，气势磅礴，厚重大气。这种书法风格符合军人叱咤风云、豪迈厚重的性格，因此深得人们的青睐。
& 姜海峰很注重自己书法的格调、内在的学养和人格精神，&学书既成，且养于胸中无俗气，然后可以作，示人为揩拭式。&他的榜书大可逾丈，端庄严正，巍峨劲健，气势凌然，他在运笔、运墨、用势、出锋、飞白、构字等方面，无不与大家相趋，&ldq...
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人人移动客户端下载误传：一本比例辽宁倒第三 实际：全国居中
近日，网上一份“全国31个省份考一本难度排行榜”在考生和家长中引起热议。榜单中，辽宁省的一本录取率在6%左右，排名全国倒数第三，仅高于四川和西藏。而榜单中，北京、天津、上海的一本录取率达到20%以上，与辽宁相差悬殊。好多家长为此感慨，在辽宁想考一所一本院校竟然这么难。辽沈晚报、聊沈客户端记者将榜单中的数据进行重新计算，发现其他省份的一本录取率是用当年该地区一本录取总人数除以当年该地区高考总人数得来的。一本录取总人数，包括被一本A段、B段院校录取的所有考生。可是榜单对辽宁省的一本录取率计算却存在偏差，用当年辽宁一本A段的录取人数除以当年总人数得来的，这里面并未包括被一本B段录取考生。因此，榜单中辽宁省的“一本录取率”实际上应该是“重点大学录取率”。辽宁去年一本录取率14.7% 居全国中游以天津为例，2014年天津一本录取总人数14550人，该地区当年考生6万人，一本录取率为24.25%，与榜单吻合。根据天津市招考部门的公开信息，14550人包含A类、B类所有被一本录取的考生。同样，北京、上海、山东、湖北等其他省份也是如此。再看辽宁的数字，2014年辽宁一本A段录取考生15050人，当年考生237249人，录取率为6.3%，与榜单吻合，但这仅是辽宁一本A段的录取率。2014年，辽宁未公布一本B段的最终录取人数，但根据官方数字，辽宁去年在一本B段投放了理科17571个计划、文科2332个计划，再加上被一本A段录取的15050人，即便一本B段不扩招，一本批次至少有34953人被录取。那么2014年辽宁一本录取率应该约为14.7%，这在全国处于中游。采用同样的计算方法，2013年辽宁一本录取率约为13.5%，2013年、2014年两年平均一本录取率为14.1%，这个数字放在全国的榜单中应该排第八名左右，在北京、天津、上海、青海、宁夏、山东之后，与福建基本持平。一本含金量不同 各省对一本定义有差别记者收集整理了辽宁从2010年-2014年的一本录取率，近5年都在11%以上，每年都在提升。五年平均下来，一本录取率约为12.7%，这与其他省份近两年的一本录取率相比处于中上游。辽宁著名报考专家姜海峰表示，分析这张榜单，除了要看排名外，还应该了解各省对一本院校是如何划分的。不同省份对一本院校的定义有差别，所以不同地区上一本的“含金量”不同。辽宁一本录取率排名靠前，但一本B段多为省本院校，虽然招生院校数量不多，但招生计划量较大，这样就提高了辽宁一本整体录取率。辽宁100人里约6人能考上名校2014年辽宁一本A段录取率为6.30%，2013年为5.74%，两年平均约为6%。也就是说，每100个考生里约6人可以考上全国重点大学。姜海峰表示，如果仅就一本A段院校，也就是所谓的重点大学来看，辽宁“名校录取率”在全国处在中游位置，在东北三省中应当是最高的。从全国看，考一本最难的是四川，100个人中仅有5个人，如果考一本中的名校则几率更低。姜老师分析，四川之所以难考一本，主要是因为生源量太大，竞争十分激烈。人少及政策支持致西部考生更易上名校在排行榜前十名中有四个教育资源落后的西部省份：青海、宁夏、内蒙古、陕西。他们为何一本录取率如此高？业内人士分析，青海、宁夏和内蒙古一本录取率高与报考人数和国家政策、民族生政策倾斜有关。今年教育部再次提出，高校分配招生计划要向西部地区倾斜，更有利于西部考生圆梦一本。四个省份中，陕西省虽然人数多，但陕西省的一流高校也比较集中，如西安交通大学、西北工业大学、西北农林科技大学等，加之国家政策倾斜，使得陕西省一本录取率也较高。由数据可以看出，部分省份2013年与2014年的录取率差距非常大，如山东、广东、甘肃、贵州，是什么原因导致的呢？有业内人士分析，山东省受教育部“去本地化”和“西部招生计划倾斜”政策影响，一本院校名额进一步减少，因此2014年低于2013年的录取率。而广东省在2014年之前的一本率过低，加之2014年广东省大幅增加了一本招生计划，从2013年的5.15万人增加到了2014年的6.1万人，因此2014年录取率大幅高于2013年。(辽沈晚报)
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专访纳人网络创始人姜海峰：探秘招聘行业智能化“转型之路”
中国日报网
& & & 今年，在谷歌&阿尔法狗&大胜韩国顶尖棋手李世石事件的推动下，人工智能这一概念被人们熟知。事实上，人工智能早已广泛于各个行业，而招聘行业就已经悄悄的被人工智能入侵。人工智能的介入是否能大幅度提升人才和职位的匹配度，进而提升企业的招聘效率？中国日报网记者就此问题采访了专注于招聘行业人工智能研究的纳人创始人姜海峰先生，姜先生对于人工智能在招聘领域的应用提出了自己独到的见解。
　　传统招聘的人岗匹配究竟有多低？
　　在创立纳人网络之前，姜海峰曾连续17年担任中国领先的技术开发公司书生集团的总裁，是一位教授级高工。做了十几年的管理工作，见多了人事关系的进进出出，他发现招聘过程中，出现问题最多的就是人才和职位的不匹配。而之所以出现这样的问题，是因为传统的招聘方式大多数是屈从于展示而非匹配。
　　姜海峰认为，无论是现场招聘会还是传统的招聘网站，本质上都是一个广告服务和展示平台，企业和人才按照各自的需求在平台上寻找相对应的人才和职位。但是在这种情况下人才、企业和职位的匹配度究竟有多高可想而知。
　　据不完全统计，每个刚毕业的大学生平均投递二十份左右的简历，才会获得一个面试机会，而获得一份工作最起码要经历十次甚至更多的面试。对于企业也是如此，一个职位通知二十个人参加面试，到场率基本上是百分之三十甚至更低，录取率就更加毋庸讳言。这样无疑增加了企业和人才在招聘和求职上的时间、精力以及人力成本。
　　所以，是否可以用人工智能代替人力解决简历筛选的工作，提升约面的匹配度和成功率，从而达到提升求职者和招聘企业双方效能的目标，成为了人工智能在招聘领域的新课题。
　　人工智能让招聘便宜且简单？
　　人工智能招聘是指在庞大数据库的支持下，对数据进行专业化的处理和分析，建立一套独有的人岗匹配系统。除了具备传统的静态数据分析功能以外，还可以从一个面试官的角度进行人岗匹配分析。例如纳人的考评系统有1000多个维度的考核机制，包括个人性格、行业背景、学习背景等，通过对考评数据的逻辑分析，为企业匹配精准适合的人才。
　　&机器不会受主观问题的影响，我们将人岗匹配模型建立在十年经验专业人士的基础上进行研发，未来希望纳人的软件系统可以逐渐取代面试官。&姜海峰说。公司自成立以来，90%的费用都用在了软件系统的研发上，并且不断进行试验升级和改进，目前人岗匹配模型相当于有两到三年经验的招聘专员。
　　如何衡量人工智能是否足够&智能&？姜海峰反复提到了&效能&，效能是判断的标杆。例如，一家企业的某个岗位收到从各种渠道投来的大量简历，对简历逐一查看过滤是个耗费效能的大工程，人工智能的任务就是根据企业岗位的要求对各种渠道抓取到的招聘信息进行筛选（职位要求越精确，筛选结果越精确），过滤掉一大部分匹配度不够高的简历，从而节约了HR的时间，提高了效率。纳人网络的人工智能系统准确率目前高达90%，未来纳人网络的目标是将人才和职业的匹配度提升到1:4.1。
　　由于人工智能的高效，企业为此项服务所付出的成本也大大降低，纳人收取0.1到0.6的月薪佣金，这大概是猎头服务费的十分之一。而对于个人用户来说，纳人则是完全免费的。
　　招聘正面临走向精细化转型？
　　这个世界上没有什么职业是最好的，但是却有最适合自己的职业。找到合适的职位和找到合适的人才已经成为了求职者和企业共同的目标。只有提升了人才和职业的匹配度，才能提升整个招聘行业的效率。
　　姜海峰说，粗放式的经济增长方式已经结束，未来经济会转入精细化的发展。企业用人方面也会越来越精细化。现在的企业管理更加人性化，对人有更多的人文关怀，除了追求知识的匹配度以外，对于情商、价值观等等精神层次的契合度也被更多的招聘单位和企业重视。选择对的人，整个企业才能得到良性的发展，人才才可以真正做到物尽其用，同时还可以降低后期在管理、培训等方面的投入。
　　智能化的、复杂的技术必然要有时间的锤炼。未来测评匹配系统的研发要不断接近人的准确性，精准度越来越高。成立近两年以来，纳人已有400多万个人用户。目前已完成两轮融资，2016年将进行规模化的推广，以期与更多企业的合作。
　　姜海峰大胆地预测，随着人工智能的深入发展和研究，以及不断提高其在实际运用中的准确性，未来招聘行业，人工智能将会逐步取代传统招聘的工作。
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纳人网络姜海峰：招聘行业将更加智能化
　　现在整个行业最大的问题，不是企业收不到简历，而是没有合适的。　　姜海峰表示，整个行业最大的问题是匹配问题，并且一直没有解决。　　“原来我在公司做高管，整个公司一直在进进出出招人，有的背景看着还不错。但其实他干的不一定好；也有觉得不行的，人家出去就还不错。”　　从十年的管理工作中跳出来做，见惯了人事变动的频繁，姜海峰认为现在存在的问题不是企业收不到简历，而是人岗不匹配。2014年3月姜海峰成立了纳人网络，希望通过创业来改变中国市场的现状，致力于通过大数据+人工智能，解决人岗精准匹配的问题。　　行业垂直化只是一种变通解决的变化，并不是真正的从根本上解决这个问题，只是缩小了目标用户群。常规的职位搜索也不叫匹配，而是伪匹配。　　而纳人网络构建了一套具有核心竞争力的NR人岗匹配评测模型，包含1000多个维度，包括个人性格、兴趣、价值观、行业背景、行业特殊案例、学习教育背景、家庭背景等等，解决当下众多快速发展企业面临精细化战略的刚性需求。　　同时，纳人提供的服务分为PC端的企业版和移动端的个人版。企业版的主要是帮企业筛选人，个人版是为个人推荐合适职位，这是一种双向的服务模式。　　此外，纳人的人岗匹配系统，除了传统的静态数据分析，还有动态的机器问答测评。未来，姜海峰希望在这个领域里把整个的全流程用机器去取代人工，能够更好地帮助应聘者和企业融合匹配。　　截止到2015年6月，纳人网络已完成两轮融资，其中获得了大河创投的Pre-A轮投资。　　以下为采访实录壹　　痛点　　小善：介绍一下你的创业经历，创业的初心是什么。　　姜海峰：原来我在公司做高管。整个公司一直在进进出出招人，也招过很多人。发现这些不同的人进来，有的背景看着还不错。但其实他干的不一定好；也有觉得不行的，人家出去就还不错。后来发现问题在哪呢。就是一个人搭配的不是很合适，很多人没有放在合适的位置上。放的不合适导致它的效能各方面都不太好。　　其实很多效能低就是因为不匹配，人没有放在合适的位置。包括很多人，大学毕业5年10年以后，同学之间差别会很大。什么原因，用粗一点的话说是不是干对事。　　小善：如何看待市场？分析一下行业概况，以及它的一些痛点。　　姜海峰：目前的实际上发展的是网络，差不多快20年了。其实相当于把线下的会转变成网上的，主要是广告媒介这样一个模式。最开始的时候，很少有人用，效果是好的，到后来人越来越多，引起了很多的问题，效率很低，比较随意的去投递简历，不合适也可以去投递。　　现在整个行业最大的问题，不是企业收不到简历，而是没有合适的。基本上企业挂一个职位，等着人主动投递，来的大部分都看不上。看的上的都不想来，表面上信息社会应该很发达，但其实这里的噪音变的更大了，所有的企业都要通过网络来，求职者几乎也是这样。那么它组合的效率就下降了。　　这几年越来越难。但其实，人没有什么太大变化。当然除了一些特殊岗位，是属于稀缺，数量不够以外，大部分还是不般配导致的。　　伪匹配　　小善：如何看待行业垂直化发展的趋势？　　姜海峰：刚才说整个行业最大的问题是匹配问题。一直没有解决。垂直化是一种变通解决的变化，并不是真正的从根本上解决这个问题，只是缩小了目标用户群。比如说只做互联网，那求职者就都是互联网相关的人和企业，匹配问题就会变的容易。　　但是这并不是解决匹配，只是规避了，在一个很窄向的范围内去做。当然你会解决这个匹配的问题。　　小善：谈一谈纳人切入行业你的一些考量，包括的概括和定位。　　姜海峰：我们是从根本上去解决人岗匹配的问题，因为这是一个真正的难题。我们希望通过技术、人工智能这些方面，最终使机器模拟人对的判断。　　而我们的，面向企业是PC端，可以让企业直接方便来服务。面向求职者是手机客户端，可以直接在上面注册投递等等。对于职位我们会重点做匹配推送，把合适的职位推送给求职者。对企业来讲也是一样，我们提供精准匹配推荐，自主约面，另外我们还提供了一种更深入的服务就是保入职服务，完全按效果，直到入职，收费标准只是候选人的2%到10%之间，但一般猎头要到20%到25%。　　小善：现在的软件都在做职位匹配，相比之下，纳人的优势在哪？　　姜海峰：我们的优势在于运用了人工智能。匹配度是远远高于他们的。常规的职位搜索不叫匹配，而是伪匹配.　　拿关健词做推荐，传统的网站，5年、10年前都有。按照关健词搜索、推荐职位，这样的约面率是非常低的。　　纳人针对这一块，组织了近200的有丰富经验的专家，并对他们的经验进行提取，最后形成人的模型，涉及超过1000多个纬度。最后去评判，这个人的状况，而且不仅仅是静态的评判他的履历，还会有动态测评，在测评过程中，让它更真实、更有效、更精确。　　技术上一直在迭代改进，现在也还在不断改进，它的精准度会更接近人的认可度。　　李瑛：我补充一下。刚刚谈到，我们在思考纳人的优势到底在哪里？其实我觉得对于这种面向企业级用户提供的。应该属于的SAAS服务，特别是2B的这种市场，核心就看，你的团队，对这个市的理解有多深，未来才能走的多远。它跟2C的市场做法完全是不一样。而且今天的我们这个公司，和团队，对整个企业界用户的这种服务，包括软件的应用方面，其实有非常资深的行业背景在里面。我认为这是我们最大的一个优势。　　人工智能　　小善：您的团队构成？有何优势？公司在组织架构，运营、融资、技术等方面有何特色？　　姜海峰：我本人原来就是搞技术的，从CTO又转到公司的一把手，做了差不多10年，运营各方面有很丰富的经验。后来创立了纳人。我的联合创始人李瑛也是我之前工作的同事，后来也创过业，还做过支付宝的行业运营总监，有很丰富的市场经验。技术我们有一批985的硕士，平均经验都是在接近10年左右。　　李瑛：10年以上。技术整个水平还是比较强的。所以才会去做人工智能这件事。因为匹配其实不太好做。所以过去我们看传统的网络，其实没有怎么去做，也是基于传统的商业模式。而其他的一些新兴的公司也想去做，但是会有很多的技术壁垒。　　姜海峰：融资目前已经有两轮了第一轮投资是北软。第二轮是大河创投。　　技术上我们肯定会不断的完善。人工智能这部分是要全流程的，最终机器要做到大规模覆盖，整个相关的流程。直到前的全部流程。就是甲方人工前，包括出面整个环节，全部用机器来取代。　　目前我们的个人用户400多万。企业现在1000多家。　　小善：用户是如何发展起来的？所涉及的行业。　　李瑛：跟大企业合作，我们刚开始的模型主要是在泛IT行业，像软件类的方正、神州数码、像互联网的聚美优品，当当、去哪儿、网易、凤凰网、今日头条，都是我们的合作伙伴，他们也参与到我们整个模型的建设里面。　　姜海峰：我们初期切入的时候，是泛IT的，但我们整个模型，从一开始构建并不是为垂直而做的，而是一个匹配的模型，适用于通用的，我们实际上是要把所有的行业都要涉及。是直接解决匹配问题。而不是说，通过缩小目标用户群，只做某个行业。　　小善：未来的行业的发展会更加智能化吗？　　姜海峰：未来其实不光行业，整个很多涉及到低级的，重复的行业，都会被智能化取代。这是一个必然的趋势，谁也挡不住的。就像纺织机取代纺织工一样。　　我非常看好这一块，如今包括图象识别、语音识别等方面都在应用阶段，这些基础的东西，都越来越成熟了。但是基于自然语言处理这部分的应用，还没有太实际的应用。在这方面，未来会有越来越多的发展。
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