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大客車修護人員-學徒/半技工/技工 桃園汽車客運股份有限公司
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蘇宏文 知識長

集團法務長

07/10 08:00

看案例得啟發系列_雇主於員工守則約定車損未即時回報,直接於工資扣減3000元,可以嗎?
本系列是以勞動部訴願決定個案或法院勞動事件判決個案為整理編輯對象,提供讀者經由個案事實及理由的敘述中,得到啟發,並以之作為自家公司法令遵循的參考。
以勞動部112年3月31日勞動法訴字第1110020744號訴願決定書為例(為方便閱讀,內文有編修):
事實:
甲公司從事廢棄物清除業,為適用勞動基準法之行業。新北市政府勞動檢查處實施勞動檢查,發現甲公司未經勞工吳君同意,逕自於吳君111年4月工資扣減「車損未即時回報」新臺幣3,000元,違反勞動基準法第22條第2項規定。案經原處分機關新北市政府審查屬實,依同法第79條第1項第1款及第80條之1第1項規定,裁處甲公司罰鍰2萬元,並公布甲公司名稱及姓名、處分期日、違反條文及罰鍰金額,請立即改善。
理由:
改制前行政院勞工委員會82年11月16日台82勞動2字第62018號函略以,勞動基準法第22條第2項規定「工資應全額直接給付勞工」,如勞工因違約或侵權行為造成雇主損害,在責任歸屬、金額多寡等未確定前,其賠償非雇主單方面所能認定而有爭議時,得請求當地主管機關協調處理或循司法途徑解決,但不得逕自扣發工資。
勞動部104年11月11日勞動條2字第1040027481號書函略以,工資為勞動者給付勞務之對價,為其賴以維持生活所必需,雇主本不得恣意扣發工資。爰勞動基準法第22條第2項規定,工資應全額直接給付勞工。但法令另有規定或勞雇雙方另有約定者,不在此限。所稱「另有約定」,限於勞雇雙方均無爭議,且勞工同意由其工資中扣取一定金額而言;如勞雇雙方對於約定之內容仍有爭執,雇主不得逕自扣發工資。
工資係勞工因工作獲得之報酬,為其維持經濟生活最重要之財源。為保障勞工生活,勞動基準法第22條第2項乃明定工資應全額、直接給付勞工,所稱之「全額」,乃指工資不能以各種名目予以折扣、減額;但書所稱「勞雇雙方另有約定」,係限於勞雇雙方個別協商後,勞工同意由其工資中扣取一定金額而言,如勞雇雙方對於約定之內容、認定仍有爭執,或對於扣取之數額未能合意,或根本未徵詢個別勞工之意見,自不允雇主單方、片面認定後,逕自扣發薪資或逕為抵銷而不全額給付工資。
雇主雖得基於其企業之經營管理考量,針對工資、工時等勞動條件及考勤獎懲等事項予以規範,仍應遵循權利濫用禁止原則、平等待遇原則、相當性原則為之,且不得片面訂定懲罰性或賠償性罰款。
依甲公司勞動檢查及陳述意見所述,其所扣取之3,000元為吳君違反員工守則第9條規定之「車損未即時回報」。再佐以甲公司工作守則第9條規定:「請大家愛惜公物包含車子,以後各司機每日上班前請檢查車體外觀,有發現車體損傷請拍照回報證明非自己所為,如自己因作業過程中不慎毀損又未回報者,視同意圖嫁禍於他人,未回報者每次扣薪3,000元,當月累積2次(含)或3個月累積3次(含)人為車體損傷,績效奬金與加薪的獎金皆不予發放,…。」第16條規定:「以上員工守則將會以書面方式貼在辦公室白板上,請於發布後72小時內到辦公室簽名、如未簽名者以後績效奬金與加薪獎金皆不予發放…。」足見甲公司係以雇主之身分,單方擬定懲罰性罰款,並以不予發放績效獎金與加薪獎金,使勞工簽名同意,該約定自始無效,而無勞動基準法第22條第2項但書規定之適用。訴願人所訴,並不可採。
縱吳君有因未回報車損造成甲公司損害之情事,甲公司亦應與吳君進行協商確認損失數額,且經吳君同意後,方得由吳君之工資中扣除該筆金額,或是透過訴訟或協調方式請求吳君返還。本件並無具體事證可資認定甲公司受有損害之數額;亦無經吳君同意甲公司自工資中扣減3,000元,原處分於法應無違誤。
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林閔政

就業服務講師

03/15 10:00

失業後的未來:如何申請職業補助與就業資源
失業對許多人來說是一場突如其來的變故,無論是企業裁員、經濟不景氣,還是個人職涯轉換,都可能讓人感到迷茫與不安。然而,失業並不代表結束,而是一個重新規劃未來的機會。政府提供了多種職業補助與就業資源,只要善加利用,就能幫助自己在困境中找到新的出路。
在這篇文章中,我們將介紹 失業後可以申請的補助、如何取得政府資源,以及 提升自身競爭力的方向,讓你在面對失業時,能夠更有方向地前進。
📌 失業後可申請的補助與資源(非自願離職)
1️⃣ 失業給付(就業保險)
如果你是 因非自願離職(如公司裁員、營運歇業等)而失業,並且在離職前有參加就業保險滿一年,就可以申請 失業給付,讓自己在求職期間維持基本生活開銷。
📍 申請條件:
✅ 因非自願離職(如公司倒閉、裁員等)
✅ 需已投保就業保險 滿一年
✅ 需登記為求職者並積極尋找工作
📍 補助金額與期限:
💰 最高可領 60% 的月平均投保薪資,最長可領 6 個月
💰 若 年滿 45 歲、身心障礙者,最長可領 9 個月
💰 若參加職業訓練,補助可提高到 80% 的月平均薪資
📍 申請方式:
✅ 先至 就業服務站 登記為求職者
✅ 填寫 失業給付申請書
✅ 準備相關證明文件(非自願離職證明、勞保紀錄等)
📍 負責機構:
📌 勞動部勞工保險局 或 各地就業服務站
2️⃣ 提早就業獎勵
如果你在 領取失業給付期間內,提早找到工作,政府還會提供「提早就業獎勵」,鼓勵求職者積極回到職場。
📍 補助內容:
💰 最高可領三個月的失業給付(分次發放)
📍 申請條件:
✅ 失業期間內找到正式工作(需參加勞保)
✅ 工作滿 3 個月後可領第一筆獎勵
✅ 工作滿 6 個月後可領第二筆獎勵
📍 申請方式:
✅ 於就業滿 3 個月後,向 就業服務站 申請
3️⃣ 中高齡者、高齡者就業獎勵
如果你是 年滿 45 歲以上,失業後重新投入職場,政府還有額外的就業獎勵。
📍 補助內容:
💰 每月最高補助9千到 1 萬1跟1萬3千元,最長 12 個月
💰 針對 僱主 也有補助,鼓勵企業僱用中高齡人才
📍 申請方式:
✅ 透過 就業服務站 申請
4️⃣ 職業訓練與津貼補助
如果失業後 想轉換跑道或學習新技能,可以參加 政府提供的職業訓練課程,不但能學習新技能,還有機會獲得訓練津貼。
📍 可參加的課程類別:
✅ 技能培訓(電腦、行銷、設計、語言等)
✅ 技術證照(電工、焊接、機械、汽修、餐飲等)
✅ 創業課程(行銷、商業管理、網路開店等)
失業勞工扶養無工作收入的父母,也可申請加發失業給付或職訓津貼
📌 1. 失業給付加發補助
✅ 適用對象:
已投保就業保險且因非自願離職(如公司倒閉、裁員等)而失業的勞工。
失業期間符合領取失業給付資格者。
扶養父母且父母無工作收入,可額外申請加發。
✅ 加發標準:
失業給付原則上為投保薪資的 60%,最長可領 6 個月。
若扶養無工作收入的父母,未成年小孩都則可加發10%,最高可領投保薪資的 80%。
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外貿協會培訓中心(高雄)

培訓中心

01/21 13:20

地震來了怎麼辦?學會保護自己更安心!
今天凌晨發生全台有感大地震,大家有沒有被搖醒呢😨?你知道地震來時該怎麼做嗎?讓我們一起來學習國際公認的地震避難3步驟吧!
🛑地震避難3步驟 Earthquake Sheltering 3 Steps
1️⃣ 趴下 Drop
當地震發生時,記得立刻趴下,降低重心,避免被震倒。
When an earthquake strikes, drop to your hands and knees immediately.
2️⃣ 掩護 Cover
趕快找個堅固的桌子或家具,躲在下面,保護好頭部和頸部,防止掉落物傷害。
Take cover under a sturdy table to shield yourself from falling debris.
3️⃣ 穩住 Hold On
牢牢抓住掩護物,等到搖晃結束,確保自己處於安全位置。
Hold on to your shelter until the shaking stops to maintain protection.
地震避難3步驟就是「Drop, Cover, and Hold On」,了解並練習這些步驟,有助於在地震發生時保護自己和他人的安全,讓我們一起提高防災意識,守護身邊的人!💪
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職涯診所

09/18 15:02

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知識貓星球

喵星人

2024/08/09

Apple 開源 OpenELM AI 模型:功能、優勢及訓練框架解析
蘋果終於進軍AI領域,推出全新開源語言模型OpenELM。這篇文章將深入探討OpenELM的功能、優勢及其訓練框架,幫助開發人員了解如何在蘋果裝置上高效運行AI模型,提升工作效率和產品質量。
▍蘋果推出OpenELM:AI模型的新選擇
在微軟、Meta、Google等科技巨頭相繼發布自家AI模型後,蘋果終於發聲,推出了全新的開源語言模型家族——OpenELM。這個模型的全名是開源高效語言模型(Open-source Efficient Language Model),能夠在蘋果裝置上高效運行。OpenELM提供了四種不同參數規模的模型,分別是2.7億、4.5億、11億及30億參數,並且每個規模都有預訓練和指令調校兩個版本,總共提供了八種版本供開發者選擇。
▍多樣化模型選擇,滿足不同需求
蘋果已經在Hugging Face上公開了這些模型,並提供完整的訓練和評估框架,開發人員還可以利用提供的程式碼將模型轉換成MLX函式庫,以便在蘋果裝置上進行推論和微調。這意味著,無論是從事什麼樣的AI應用,開發人員都能找到適合的OpenELM模型版本來滿足需求。
▍高效訓練框架:CoreNet
在訓練方面,OpenELM模型使用了CoreNet函式庫作為訓練框架。其預訓練資料集包括了RefinedWeb、去除重覆資料的PILE、RedPajama和Dolma v1.6各一個子資料集,共1.8兆token。這樣的資料集配置使得模型在訓練過程中能夠獲得廣泛而深入的語言知識。
▍分層擴展策略提升準確率
OpenELM融合了分層擴展策略,能將模型參數有效分配到transformer模型各層,以提升準確率。例如,11億參數版本的OpenELM比12億參數版本的OLMo在準確率上高出2.36%,但使用的預訓練資料token僅為其一半。這展示了OpenELM在有效利用資源方面的優越性能。
▍性能比較:OpenELM vs 其他模型
蘋果也列出了OpenELM在不同裝置上的性能數據。在一台Nvidia GPU/Ubuntu筆電上,OpenELM 4.5億參數版本的提示執行效能已超過MobiLama,而2.7億參數版本與OPT相差無幾。在程式碼生成任務上,雖然各個版本都還有改進空間,但已經展示了不錯的潛力。此外,蘋果還提供了在Apple Silicon-based MacBook Pro上的執行數據,顯示出OpenELM在自家裝置上的優異表現。
▍蘋果的AI研發成果
這次OpenELM的推出,是蘋果繼去年十月開源多模語言模型Ferret及今年三月的MM1之後,再度展示其在AI領域的研發成果。與以往不同的是,OpenELM特別強調其在蘋果裝置上的高效運行能力,這對於廣大使用蘋果產品的開發者來說無疑是個好消息。
▍競爭與未來展望
目前,微軟也推出了可在筆電上執行的小語言模型(SLM)Phi-3系列,最小版本有38億參數。微軟強調Phi-3在語言理解、推理、數學及寫程式等能力上,比更多參數的模型如GPT-3.5 Turbo、Mistral還要強大。面對這樣的競爭,蘋果與其他晶片業者如英特爾、AMD、高通等,預計在今年內推出為AI模型執行設計的第一代或新一代晶片。蘋果最新的Apple Silicon M4預計在今年稍後問世,並會在年底推出搭載M4晶片的Mac產品。
OpenELM的推出標誌著蘋果在AI領域邁出了重要一步。通過開源這些高效能的語言模型及其訓練和推論框架,蘋果不僅為開發者提供了強大的工具,也展示了其在AI技術上的雄厚實力。無論是在語言理解、程式碼生成,還是其他AI應用領域,OpenELM都有望成為開發者的首選。
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外貿協會培訓中心(高雄)

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2024/07/04

數據會說話,圖表打動人心
好的簡報需要數據來增強論點的可信度與有效性,但光有數據是不夠的,關鍵在於數據的呈現方式。不論是會議報告或行銷宣傳,除了分享論點,更需要用可靠的數據支持這些想法。有效展示數據只是第一步,目的是讓簡報更具吸引力,進而打動人心,產生影響力。
數據與圖表能讓簡報更引人注目。好的簡報包含數據,但數據必須與報告論點緊密結合,有目的地使用才能產生價值。清晰流暢地解釋數據代表的意義是關鍵。例如,公司經過多年流程改進後,效率提高了15%。簡報的重點應強調:上升趨勢及給觀眾帶來的幫助為何。
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圖表可以成為簡報的亮點,但過多的圖表反而適得其反。理想情況下,每張圖表應支持一個論點。選擇圖表前,請問自己:希望觀眾從這張圖表中獲得什麼資訊?如果有多個要點需要說明,請考慮使用新的簡報設計來強調每個重點。
簡報內容豐富是好事,但太多細節容易使人分神。15分鐘的簡報,觀眾能記住的資訊非常有限。如果重點是2015-2019年的業績增長,請利用圖表結合論點進行說明,2015年前或2019年後的資訊則可以簡略帶過。
具體、合適的標題能在簡報開始前引人注目。成功的簡報必須要能對觀眾產生影響力,建議從聽覺、視覺、語言表達三方面思考與強化。
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