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用人单位自订“土规定”解聘员工为何违法******

　　近日，北京二中院披露了一起劳动纠纷案，用人单位以员工张某绩效考核不合格为由，与其解除劳动合同。法院判决公司属于违法解除，双方应继续履行劳动合同。(澎湃新闻1月31日)

　　根据现行法律法规，用人单位解雇员工，必须符合特定条件。劳动合同法规定，只有劳动者“在试用期间被证明不符合录用条件”“严重违反用人单位的规章制度”“严重失职，营私舞弊，给用人单位造成重大损害”等六种情形下，用人单位才可以单方解除劳动合同。此外，在劳动者“不能胜任工作，经过培训或者调整工作岗位，仍不能胜任工作”等三种情形下，用人单位虽然也能解雇员工，但必须“提前三十日以书面形式通知劳动者本人或者额外支付劳动者一个月工资”。

　　严格的法律条款，保护了劳动者的基本权益。但也有一些用人单位试图用“小动作”绕过法律规定。其中，自定一份内部规章制度，将绩效考核结果与员工去留实行挂钩，是很常见的做法。这些单位一旦遇到员工考核结果不达标的情况，就可能以“严重违反用人单位的规章制度”“不能胜任工作”为由，将员工“炒鱿鱼”。

　　北京二中院披露的这起纠纷也是如此。涉案用人单位早早制订了自己的绩效管理办法，规定企业有权对考核结果为待改进的员工予以解聘处理，无须支付任何补偿或赔偿。乍看上去，解聘当事员工，似乎是企业依规行事。但在法院看来，企业自订的“土规定”并不能改变这种行为的违法属性。

　　根据劳动合同法，用人单位在制定、修改或者决定直接涉及劳动者切身利益的规章制度或者重大事项时，应当经职工代表大会或者全体职工讨论，提出方案和意见，与工会或者职工代表平等协商确定，而不能自行其是，不把员工利益放在眼里。劳动立法之所以如此设计，正是为了避免用人单位自定“霸王条款”，侵犯劳动者权益。

　　一个用人单位，对员工最严厉的处罚，莫过于解聘开除。绩效考核反映的是员工工作实绩，并不能与劳动者违反用人单位规章制度混为一谈。一个绩效考核不合格的员工，就算“不胜任工作”，法律也规定了“挽救措施”，要求先“进行培训或者调整其工作岗位”，这也体现了法律以人为本的温度。

　　在这起纠纷中，员工张某既没有严重违反用人单位的规章制度，也没有犯多大的过错，给用人单位造成多重的损失，入职后若干年的表现，也都在“合格线”以上。数次考核结果为“待改进”，直接就“一棒子打死”，砸掉养家糊口的饭碗，于情于理于法，都说不过去。

　　基于现实生活的丰富性、立法的抽象性，任何法律条款都不可能穷尽一切现象，劳动立法也是如此。但保护劳动者合法权益，从来不是一句空话。在这起劳动纠纷案件中，法院通过掷地有声的司法判决，明确员工考核不合格不是解除劳动合同的充分理由，为用人单位划定了一条清晰的法治红线，张扬了从严保护劳动者权益的立法精神。(中国青年报 刘婷婷)

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）