左倚天 右屠龙 中间东北肉段烧茄子

溜肉段、烧茄子是东北菜里的两个响当当的狠角色,虽称不上东北食道风云里的霸主,但在江湖席位上也定是头排。此二菜的用料,虽是一肉一菜大相径庭,却是同源不同料、同法不同味,如日月神侠、阴阳二煞、珠璧交辉、相映成趣,虽做法和味道自成一家,但配上米饭的结果却是殊途同归,杠杠滴下饭。

然,好吃的东西谁也不嫌多,能一顿吃上两样也是撑死人不偿命的节奏。不过东北人民在饮食文化上的伟大智慧就体现在融合上,不光在炖菜中得以发扬光大,即便是像这样的两道耀眼金光,也一样能让它双剑合璧。

这道菜按道理应该是龙江菜,因为爱吃会做肉段烧茄子的主要集中在黑龙江,近些年辽吉地区做此菜的馆子越来越多,但一问也多是黑龙江来的厨子。很多地方做出来的肉段烧茄子,或者是溜肉段的味道,或者是烧茄子的味道,只有到了黑龙江吃出来的才是单独的肉段烧茄子的滋味。

溜肉段+烧茄子=更好吃的肉段烧茄子

食材:

猪梅花肉、茄子、胡萝卜、青椒、洋葱、姜、蒜、淀粉、小苏打、料酒、生抽、老抽、盐、白醋、鸡精

做法:

1、猪肉去皮去肥膘,剩瘦肉为主部分切窄条;茄子切菱形块;洋葱、胡萝卜、青椒切片备好。


2、先向肉条中放少量水抓匀,再放入1小匙小苏打和足量的淀粉,抓成粘稠状态。再往茄子块中淋少许水,抓匀了再撒入干淀粉,让淀粉粘在茄子表面。


3、肉条、茄子分别下油锅大火炸制


4、取生抽4大匙、料酒4大匙、老抽半匙、勾芡水淀粉4大匙、盐1小匙、鸡精1小匙调和成汁


5、另起锅,放少许底油,开大火,放姜蒜末爆香,再放青椒、胡萝卜、洋葱片炒透


6、倒入酱汁,起泡时下炸好的肉段和茄子,翻匀后沿锅边淋1匙白醋,即可起锅。

好菜配好酒,爷们儿的私房定制酒再次开售,想喝的可以到公众号里买,不过得抓紧了呐!




来源:知乎 www.zhihu.com
作者:东北爷们儿爱做饭

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从塔吊坠物事故看重大劳动安全事故罪、重大责任事故罪区别

2014年9月26日18时57分,河北省冀州市富居丽景小区建筑工地施工现场,指挥员张某往塔吊所吊灰罐内装好灰后,将灰罐挂好,然后通知塔吊司机魏某吊起向11号楼运送。当塔吊由南向北转动至地下车库施工现场上方时,灰罐突然坠落,砸在正在给地下车库拧钢筋的被害人刘某身上,刘某当场死亡。


经查。发生事故的塔吊的吊钩保险装置已损坏,存在重大安全隐患。塔吊操作员魏某、指挥员张某、工地安全员康某,明知塔吊吊钩保险装置不起作用,进行作业可能会造成重大伤亡事故或其他严重后果,但三人轻信能够避免,因而造成了灰罐脱落致使刘某当场死亡的严重后果。

河北省冀州市法院认为,被告人康某作为建筑施工企业专职安全管理人员,未能履行安全生产管理职责,对存在的事故隐患不采取措施予以排除,因而发生重大伤亡事故,其行为已构成重大劳动事故罪。最终,被告人康某犯重大劳动事故罪,判处有期徒刑六个月,缓刑一年。塔吊司机魏某、指挥员张某则被以重大责任事故罪判处有期徒刑六个月,缓刑一年。


在同一事故中,安全员康某构成重大劳动安全事故罪,而塔吊司机、指挥员则构成重大责任事故罪,为什么?下面我们就先来看一下重大劳动安全事故罪的法条。

《中华人民共和国刑法》第一百三十五条规定:安全生产设施或者安全生产条件不符合国家规定,因而发生重大伤亡事故或者造成其他严重后果的,对直接负责的主管人员和其他直接责任人员,处三年以下有期徒刑或者拘役;情节特别恶劣的,处三年以上七年以下有期徒刑。

两高司法解释规定:刑法第一百三十五条规定的"直接负责的主管人员和其他直接责任人员",是指对安全生产设施或者安全生产条件不符合国家规定负有直接责任的生产经营单位负责人、管理人员、实际控制人、投资人,以及其他对安全生产设施或者安全生产条件负有管理、维护职责的人员。

根据司法解释,重大劳动安全事故罪的犯罪主体是对安全生产设施或者安全生产条件具有管理、维护职责的一切人员,包括设备管理员、维护员、安全生产管理员、主管安全生产的副职、企业的正职——"老板"。

冀州案件中,被告人康某作为建筑施工企业专职安全管理人员属于对安全生产设施或者安全生产条件不符合国家规定负有直接责任的生产经营单位管理人员,因而符合重大劳动事故罪主体要求。


重大劳动安全事故罪与重大责任事故罪都与安全生产事故相伴而生,同属于责任事故型犯罪,区分二者的关键是:

1. 主体范围不同

在司法实践中,重大责任事故罪和重大劳动安全事故罪明显的区别之一就在于两者的主体范围不相同。前者的犯罪主体属于一般主体,凡和生产、作业有关的全部人员,从一线生产、作业人员,基层管理人员、高层领导、直至企业老板均可构成。而重大劳动安全事故罪的犯罪主体则为特殊主体,从法条中可以看出,对安全生产设施和安全生产条件具有管理和维护职责的人员是它的犯罪主体。

2.职责不同

与重大责任事故罪相比,重大劳动安全事故罪的职责特指对安全生产设施和安全生产条件的直接管理责任,而非对安全生产、作业本身的直接责任,其他成立犯罪的要素则大体相当。

在冀州塔吊高空坠物事故中,康某做为安全生产管理人员,对安全生产设施担负管理职责,在明知塔吊的吊钩保险装置已经损坏,存在重大安全隐患的情况下,却仍然允许塔吊司机、指挥员进行作业,造成了灰罐脱落,致使一人死亡。据此,康某应成立重大劳动安全事故罪。而塔吊司机、指挥员并不担负管理和维护安全生产设施职责,故成立重大责任事故罪。



来源:知乎 www.zhihu.com
作者:北京刑辩律师-杨洪波

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如何区别抑郁症和普通的抑郁情绪?「抑郁状态」又是指什么?

抑郁情绪、抑郁症和抑郁状态

抑郁是一种情绪,抑郁症是一种精神科疾病,这两点要稍微区分一下。

抑郁情绪:情绪低,不开心,是一种情绪,人人都可能会碰到。

抑郁症:如果被诊断为抑郁症,或者说叫抑郁发作或叫复发性抑郁,就说明进行精神科检查之后,符合抑郁症的精神科诊断。

抑郁状态:抑郁状态是指具有部分抑郁症的特征,但是没达到抑郁症的诊断标准。


抑郁症的精神科诊断

精神科常用的诊断之一是DSM-5,美国精神疾病分类诊断手册第五版。这个诊断标准列出了抑郁症的诊断标准,有ABC三大条。A条是症状条,里面有11个症状,2个核心症状,9个基本症状。必须符合其中一个核心症状,再加其他的4个基本症状,并持续两周以上,严重程度影响社会功能,影响社会、学习和日常生活,这样可以考虑这个诊断。

DSM-5 抑郁症诊断标准:

A:在至少两周的时间内同时出现以下5种或更多症状并且有一个症状是(1)情绪低落或(2)兴趣缺乏:

1: 一天当中的大部分时间并且几乎每天都情绪低落,能够主观的述说(比如:难过、空虚、无望),也可以被观察到(独自流泪);儿童青少年可能表现为情绪易激惹。

2: 一天当中大部分时间并且几乎每天,在所有方面的兴趣和乐趣明显减退

3:明显的体重减轻或增加(比如一个月中体重变化超过5%),或几乎每天都食欲减退或增加。儿童表现为体重不增加。

4:几乎每天失眠或过度睡眠。

5: 几乎每天都存在精神运动性激越或迟滞(必须是可以被别人发现的,而不仅仅自己觉得心神不定或变慢了。)

6:几乎每天都感到疲乏或精力不足

7: 几乎每天都感到无价值感,或过度或不恰当的内疚感(而不仅仅是自我批评或为生病而内疚)

8: 几乎每天思考能力或注意力和决策力下降(主观感觉或被他人察觉)

9: 反复出现死亡(不仅仅是对死亡的害怕)和自杀的想法,或自杀冲动,或自杀计划。

B:以上症状导致严重的临床痛苦,或社会、职业及其他重要功能的损害。

C:抑郁症状并不是由于药物或毒品所致,也不是由其他医学情况所致。

同时我们还会使用其他的两个诊断,ICD-10(国际疾病诊断分类),已到第十版,第十一版马上就出。之前用中国精神疾病诊断CCMD-3。精神科普遍使用这三种诊断标准。

它们可能大同小异,存在细微差别。对心理工作者,比较好用的诊断标准就是DSM-5,它条目清晰,诊断明确,很容易看,对我们临床心理工作很有帮助。


讲者介绍: 冯强 (戳名字了解更多)

简单心理认证咨询师 & 注册精神科医师|10余年的心理咨询个案经验|目前在上海市精神卫生中心从事精神疾病临床治疗与管理工作。


关于抑郁症,如果想要了解更多,请点击下方的阅读原文。


本回答节选自:冯强|精神科视角,带你看"抑郁症"的另一张脸


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作者:简单心理Uni

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延伸阅读:
国内的精神科治疗是否值得抑郁症患者信任?
心理学从业者怎么看待近年来在国内心理咨询和治疗中十分流行的沙盘(箱庭)疗法?

美国婴儿名字分析-不要再用英语教材里面的英文名了!!!

这篇文章主要是介绍live script和table相关函数的使用, 还不涉及到机器学习.

记者: live script+table给你什么样的感觉? 相比比较流行的python数据工具链呢?
菡姐: live script + table给我的感觉呢?
感觉比jupyter notebook + pandas好多了!
MATLAB有workspace, jupyter notebook没有, 就好比汽车没有码速表一样!
spyder也有workspace, 但是它不能显示所有的数据类型, 而且数据量一大, 容易卡死.
哎呦, 我超喜欢玩MATLAB的!


我之前写过:

菡姐:MATLAB的数据分析工具链菡姐:使用MATLAB数据分析工具链进行实战: 看电影真的是男女有别


现在就用上面提到的数据分析工具链进行实战.

使用的例子是《利用Python进行数据分析》 麦金尼 (Wes McKinney), 唐学韬, 等【摘要 书评 试读】图书 里面第二章的第三个例子.

(没看过这本书的读者不需要买这本书, 除非你想用python进行数据分析)

之所以使用这个例子, 是因为:

1 我对这个例子比较熟悉, 之前学pandas时, 好好研究过这个例子.

2 网上能够下载到数据.

3 可以做对照, 确保我用MATLAB做出的结果与用pandas做出的结果是一致的, 防止出错.

这个例子所需要的数据可以在这下载:

wesm/pydata-book

OK, 正式开始了.

文章比较长, 我先说一下大概的内容吧:

1 分析了一下英文教材里面的常见名的历史流行度, 发现这些名字以前很流行, 现在已经冷门了.

2 名字多样性逐渐提高了, 而且女孩的多样性明显高于男孩的.

3 名字的尾字母的流行度也在发生变化.

4 发现了一组"变性"的名字!!!


先给live script的截图, 方便读者直接看到运行结果

再给转化为普通script的程序, 方便读者在自己电脑上运行.




数据下载完后, 可以直接运行了, 使用R2018a以上的版本(groupsummary是R2018a的新函数, 如果改成findgroup+splitapply的话, 更老一些的版本应该也能运行).

%% 美国婴儿名字分析-不要再用英语教材里面的英文名了!!!  %% 合并数据(1880年至2010年)  % 一个文件只存一年的婴儿名字的统计数据.  %   % 如图所示:  %   %   %   % 每个文件里面的格式是这样的:  %   %   %   % 第一列是婴儿的名字, 第二列是婴儿的性别, 第三列是那一年该性别, 起该名字的婴儿的数量.   %%  years_set = 1880:2010;  filename = sprintf('ch02\\names\\yob%d.txt', years_set(1));  NamesData = readtable(filename);  NamesData.Properties.VariableNames = {'name', 'sex', 'births'};  NamesData.year = years_set(1)*ones(height(NamesData), 1);  for ii = 2:length(years_set)      filename = sprintf('ch02\\names\\yob%d.txt', years_set(ii));      piece = readtable(filename);      piece.Properties.VariableNames = {'name', 'sex', 'births'};      piece.year = years_set(ii)*ones(height(piece), 1);      NamesData = [NamesData;piece];  end  NamesData.sex = categorical(NamesData.sex);  summary(NamesData);  %%   % 发现了一些有趣的点:   %   % 女性的名字多样性高于男性(100万:69万), 注意这里面名字没有根据年份去重, 但不影响结论.    head(NamesData)  tail(NamesData)  %%   % 查看了一下合并数据的头部与尾部, 大致确认全部都合并了进去.  %% 各个年份的出生人数(按照性别分组)  %%  total_births = groupsummary(NamesData, {'year', 'sex'}, 'sum', 'births')  girl_births = total_births.sum_births(total_births.sex == 'F');  boy_births = total_births.sum_births(total_births.sex == 'M');  figure;  plot(years_set, girl_births);  hold on;  plot(years_set, boy_births);  legend('女孩', '男孩', 'Location', 'best')  xlabel('年份');  ylabel('人数');  %%   % 可以看出, 总体趋势上, 美国出生人数是逐年增加的.  %   % 题外话, 可以看出, 男女比例也在发生巨大的变化, 但这不是本文的研究对象.  %% 计算占比  % 上一节分析出, 总体趋势上, 美国出生人数是逐年增加的, 因此, 简单的根据人数来判断是否热门是不合理的, 占比这个指标更合理一些.  %%  G = findgroups(NamesData.year, NamesData.sex);  prop_cell = splitapply(@(x) {x./sum(x)}, NamesData.births, G);  prop = zeros(0, 1);  for ii = 1:length(prop_cell)      prop = [prop;prop_cell{ii}];  end  NamesData.prop = prop;  head(NamesData)  %%   % 添加了占比这个变量, 表示: 该性别该年份该名字的人数/(该性别该年份的总人数)  %% 过滤掉冷门名字  %%  length(unique(NamesData.name))  %%   % 1880年到2010年, 总共出现过88496个名字!  %   % 实在是太多了.  %   % 为了方便计算, 过滤掉冷门名字, 保留热门名字.  %   % 热门名字的具体定义为: 该年份, 该性别人数排名前1000名的名字.  %   % (如果该年份该性别的名字种类小于1000个, 那么全体都是热门名字)    idx_hot = zeros(0, 1);  for ii = 1:length(unique(G))      idx = find(G == ii);      births = NamesData.births(idx);      [~, I] = sort(births, 'descend');      idx_hot = [idx_hot;idx(I(1:min(1000, length(I))))];  end  HotNamesData = NamesData(idx_hot, :);  height(HotNamesData)  length(unique(G))*1000  %%   % 最后行数略小于理论上限, 说明确实存在特殊情况(如果该年份该性别的名字种类小于1000个, 那么全体都是热门名字)    head(HotNamesData)  tail(HotNamesData)  %% 来看看那些过时的名字(比如经常出现在英语教材里面的名字, 男生: Bill, Bob, John, Tom, 女生: Ann, Mary, Jane, Rose)  %%  births_year_name = groupsummary(HotNamesData, {'year', 'name'}, 'sum', 'births');  births_year_name.GroupCount = []; % 必须加上这句, 之前debug了不少时间:(  births_year_name = unstack(births_year_name, 'sum_births', 'name');  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Bill);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Bob);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.John);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Tom);    figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Ann);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Mary);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Jane);  figure;  plot(births_year_name.year, births_year_name.Rose);  %%   % 可以看出, 很多经常出现在我们英语教材里面的英文名已经过时了  %   % 所以, 给自己起英文名的时候, 尽量规避这些名字, 要不然美国人想: 这年轻人怎么起了个爷爷奶奶级的名字?  %% 名字多样性分析  %%  total_prop = groupsummary(HotNamesData, {'year', 'sex'}, 'sum', 'prop');  total_prop_girl = total_prop(total_prop.sex == 'F', {'year', 'sum_prop'});  total_prop_boy = total_prop(total_prop.sex == 'M', {'year', 'sum_prop'});  figure;  plot(total_prop_girl.year, total_prop_girl.sum_prop);  hold on;  plot(total_prop_boy.year, total_prop_boy.sum_prop);  legend('女孩', '男孩', 'Location', 'best');  xlabel('年份');  title('前1000名占比总和')  %%   % 可以看到1880年时, 前1000名已经能全覆盖了, 而到了2010年, 前1000名只能覆盖73%(女生), 84%(男生).  %   % 说明名字的多样性在增加, 女生比男生更多样.    G = findgroups(HotNamesData.year, HotNamesData.sex);  diversity = splitapply(@(x) find(cumsum(sort(x, 'descend')) > 0.5, 1), HotNamesData.prop, G);  diversity_girl = diversity(1:2:end);  diversity_boy = diversity(2:2:end);  figure;  plot(unique(HotNamesData.year), diversity_girl);  hold on;  plot(unique(HotNamesData.year), diversity_boy);  legend('女孩', '男孩', 'Location', 'best');  xlabel('年份');  title('前多少个名字占比50%?')  %%   % 这张图可以得到相同的结论: 名字的多样性在增加, 女生比男生更多样.  %% 尾字母的演化  %%  NamesData.lastletter = cellfun(@(x) x(end), NamesData.name);  births_stats = groupsummary(NamesData, {'lastletter', 'sex', 'year'}, 'sum', 'births');  births_stats = births_stats(ismember(births_stats.year, [1910, 1960, 2010]), :);  births_stats = removevars(births_stats, 'GroupCount');  births_stats = unstack(births_stats, 'sum_births', 'sex');  births_stats_girl = births_stats(:, [1, 2, 3]);  births_stats_boy = births_stats(:, [1, 2, 4]);  births_stats_girl = unstack(births_stats_girl, 'F', 'year');  births_stats_boy = unstack(births_stats_boy, 'M', 'year');    letters = births_stats_girl.lastletter;  letters = categorical(cellstr(letters));    births_stats_girl = births_stats_girl{:, 2:end};  births_stats_boy = births_stats_boy{:, 2:end};  births_stats_girl(isnan(births_stats_girl)) = 0;  births_stats_boy(isnan(births_stats_boy)) = 0;  size(births_stats_girl)  size(births_stats_boy)  %%   % 26行3列, 说明整理对了, 26个字母, 3个年份的数据    figure;  bar(letters, bsxfun(@rdivide, births_stats_girl, sum(births_stats_girl)));  legend('1910', '1960', '2010', 'Location', 'best');  xlabel('名字的最后一个字母');  ylabel('占比');  title('女孩');  figure;  bar(letters, bsxfun(@rdivide, births_stats_boy, sum(births_stats_boy)));  legend('1910', '1960', '2010', 'Location', 'best');  xlabel('名字的最后一个字母');  ylabel('占比');  title('男孩');  %%   % 可以发现:  %   % 女孩名字的最后一个字母, 'a'越来越多了, 'e'越来越少了.  %   % 男孩名字的最后一个字母, 'n'越来越多了.  %% "变性"的名字(L|esl开头的名字)|  % L|esl开头的名字有: 'Leslie', 'Lesley', 'Leslee', 'Lesli', 'Lesly'|)....  %   % 这些名字逐渐女性化了.  %%  names = string(HotNamesData.name);  idx_Lesl = startsWith(names, 'Lesl');  HotNamesData_Lesl = HotNamesData(idx_Lesl, :);  groupsummary(HotNamesData_Lesl, 'name', 'sum', 'births')  %%   % 其中叫"Leslie"的人最多.    Lesl_year_sex = groupsummary(HotNamesData_Lesl, {'year', 'sex'}, 'sum', 'births');  Lesl_year_sex = removevars(Lesl_year_sex, 'GroupCount');  Lesl_year_sex = unstack(Lesl_year_sex, 'sum_births', 'sex');  Lesl_year_sex.total = Lesl_year_sex.F + Lesl_year_sex.M;  Lesl_year_sex.F_ratio = Lesl_year_sex.F./Lesl_year_sex.total;  Lesl_year_sex.M_ratio = Lesl_year_sex.M./Lesl_year_sex.total;  figure;  plot(Lesl_year_sex.year, Lesl_year_sex.F_ratio);  hold on;  plot(Lesl_year_sex.year, Lesl_year_sex.M_ratio);  legend('女孩', '男孩', 'Location', 'best');  xlabel('年份');  title('Lesl开头名字的性别占比')  %%   % 可以看到, 之前是男性化的名字, 逐渐变成女性化的名字!!!  %   %  


如果有帮助的话, 赞赏一下吧. 花了一个下午做出来的.


----更新分割线--------------------------------------------------------------------------

有人对top100的名字有兴趣, 我将2010年的流行名字进行了提取,并且画成了词云.

女孩名字top100:


男孩名字top100:

代码如下, 在上面代码的下面补充上即可:

%% 女孩名字top100, 男孩名字top100  HotNamesData_2010 = HotNamesData(HotNamesData.year == 2010, :);  HotNamesData_2010_girl = HotNamesData_2010(HotNamesData_2010.sex == 'F', :);  HotNamesData_2010_boy = HotNamesData_2010(HotNamesData_2010.sex == 'M', :);  [~, idx_girl] = sort(HotNamesData_2010_girl.births, 'descend');  top100_2010_girl = HotNamesData_2010_girl(idx_girl(1:100), :);  [~, idx_boy] = sort(HotNamesData_2010_boy.births, 'descend');  top100_2010_boy = HotNamesData_2010_boy(idx_boy(1:100), :);    figure;  wordcloud(top100_2010_girl.name, top100_2010_girl.births);  figure;  wordcloud(top100_2010_boy.name, top100_2010_boy.births);  



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离职法官是否能够胜任法务?

先回应下楼主,个人认为:10年的民事审判经验,应该可以胜任大部分普通企业的通用型法务。

为什么此处限定为:普通企业、通用型后文解释。

至于问题提到的为何没有面试,是否可能之前供职的法院在地域、层级上的影响?毕竟北京朝阳法院、深圳福田法院同为县级,但跟中国那么多县法院还是不一样的。。。如果是中院,因为地域和城市应该差别更大。

下面,我也来凑个热闹,谈谈这个问题吧。作为一个跟很多前法官共事过法务工作的人。。。

背景介绍:之前在某大型集团性公司总部法律合规部,系统内13家子公司的法律部均有工作交接,整个法律条线有超过20位法官从业人员跳槽过来。10年的执行法官、5年的民事法官、10年的中院法官均有共事过法务。从一位企业法务的角度谈谈,法官去做法务的优劣势以及可能存在的挑战。

那,先讲讲优势....

一、擅长诉讼事宜、对程序非常熟悉、执行跟进具有很大优势。

公司法务很重要的一个工作是处理公司诉讼案件,尤其在诉讼纠纷常发的保险公司(车险、财产险、工程、水险等);当然,不可忽视的是,目前银行系、信托等的不良资产追偿方面找法官也是刚需,尤其在执行对接跟进。如果是具有当地人脉的法官则更受欢迎。某商业银行总行的不良、某国内最大小额贷款机构的贷后部门,找当地有执行资源的法官是常态,且开的薪水通常超过公务员岗位3-5倍。当然,既然出来卖价套现了,几倍待遇都没所谓的,因为大概率情况下,除非你的配偶或者死党仍在体制内给你打call,不然你的社交货币可能在透支使用。(至少在当上企业法务这边的领导前,可能一直在使用过去积攒的社交货币)

二、资源需求型——承做业务时的优势。

天同律师事务所在深圳开分所,租赁平安大厦107层,高调可谓一时风头无二。楼主有幸作为该所重要企业客户走访。了解到该所从广东省高院、省高检、深圳中院均有直接跳过来的律师,起步阶段的律所很大程度需要资源。这是难得的,体现承做业务的。与一般小所重视承揽不一样,有了名气的,重视承做。承做才能让一个所走得最远。

此处不扯远了,回到企业法务。

企业法务不用承揽,案子、业务都是企业自己的刚需。那么承做显得无比重要。对于法官来说,想知道这个案子是哪个书记员、是哪个法官、庭长过问了没、大概多久开庭、甚至前同事帮忙约定一个好的开庭时间,这都是你在承做方面比同事绝佳的优势。而且利用好此类沟通的强项,中间人运用好信息不对称性与新单位领导进行工作对接与沟通,体现自己的不可替代性,走上管理岗位就是更快的事。而且一旦走上管理岗位,等于有资格与前同事进行各种社交货币的互动,路途会走得更顺。良性循环中,人抬人大家都会越来越高。

三、大风控的角度——从诉讼看非诉。

作为一个法律人,如转型金融业或企业法务,一定要培养这个思维。而法官在这个思维上,应该是最强的。输了案子,赔了钱,那么诉讼上出的问题,一定能从业务流程、合同设置、公司履职上找问题。法官的强项就是,不用等到真的出了乱子、赔了钱再去亡羊补牢。在日常合同审查、业务流程梳理、内控稽核检查、法律合规检查中,法官可以以自己的曾经职业权威性,一针见血的指出:"你们这么干,一旦发生纠纷,占不着便宜,可能给公司带来大损失"。这句话,法官出身的法务是最有底气、最能让人信服的能力讲。(不要问我为何知道,毕竟与那么多前法官共事过.......)

四、专业性、实务性、考虑问题多样性、全面性。

我经常认为,法官是加强版的律师。如果说一般的律师可以顺利跳槽企业法务,而法官则一定比律师更能全面,周全的思考问题。

律师,受人之托忠人之事。常常只需要为自己一方当事人考虑,尽其美言、据理力争。而法官、仲裁员等中立审判不一样,需要听两边巧舌如簧的律师、各种理由借口最终做出一个公平的处理(以法律为准绳,答主是默认法律是公平的)。这是非常难的。

法官,需要在争诉两遍各种花言巧语中,找到真相,坚定自己的立场。

法官,需要维护舆情、照顾社会接受度,而不是死板运用法律。

法官,需要考虑到庭长、院长、省委会、信访办、纪委多方面可能存在的潜在压力和接受度。

所以,我国这样的环境下锻炼出来的法官,如非个人性格执拗问题,应该是有足够专业、有足够考虑问题全面性、多样性,能正确化解社会矛盾的人,应该都是人精。

君不见,宋朝就是民间纠纷没有好的法官处理好,水浒才冒出了108个好汉啊.......扯远了

所以,法官出身的,带着上述为人处世的思维方法、解决纠纷矛盾的思路来做法务,应该无往而不利。(对我就是法官们的迷弟......)

好的,好话到此over。。。。。

那,讲讲不足吧。

一、业务专业性

如果是转身金融行业(北上广深法官大人们的主要选择吧),不论是跳槽到保险、券商、基金、信托,应该短时间都会面临对业务不熟悉。经纪业务、两融业务、期权交易、资管、再保险、估值........可能会需要一段时间认真学习。但对于年龄超过35+甚至40+的法官相当于是一个大挑战。可能刚毕业2-3年的同事,在你眼里的小孩儿,都比你更了解。此处还是建议虚心去学习。

如果转身去互联网..............god bless u。 感觉那些跳腾的互联网公司的年轻人.....不知何为前辈、权威、经验为王,他们的眼里创新和垫付就是一切的基础.......像极了曾经的hong wei bing呃。。。为这个老人家思维的法科生实在不理解。。。

如果是去普通企业,制造业、服务业、因为个人也没有从业经历,就不便发言了。。没有调查,就没有发言权呀。

二、不能就法律、论法律了——不讲公平正义,大家讲利益。

如果说律师是企业的的雇佣兵,只管依据雇主指令打赢官司,赢下一场战斗。

如果说法官是法律的实操这,只管依据法律,在不出乱子的情况下,严格执行法律落地,解决一个case

企业法务,更像一个国家的外交大臣同时也是将军。有时候不一定赢了官司就是好的,有时候某些法律不要求你配出去的钱,可能不能据理力争。很多时候,不是追求法律的公平公正了,是追求如何才达到这个企业利益最大化。

比如某些小贷公司,小于多少钱的不良,直接不追——投入产出比

比如某些保险公司,小于多少钱的理赔纠纷,不予诉讼——客户NPS(NPS:客户满意度)

比如某些券商,经纪业务,自己占理,还是调解、止争息诉——高净值客户是爸爸!

比如......

所以,这个思维的转换,在我看来,是最最重要,也最最难的。当然,法官都能胜任的人,改变自己的惯性思维,应绝不手软。但的确出现过,某些法官特别不适应公司上述妥协、委曲求全、各方协商作为工作主基调。 这个真的看个人了。

三、法务更像小媳妇——协调各方、沟通变通、委曲求全

法官是官,只要在法律框架内、在自由裁量范围内,想咋干咋干。开庭时,吓唬吓唬态度不好的一边,语气凶几句,没问题的;压调解的时候,把案子按住在程序允许期限,托半个月,没问题的。

法务是小媳妇。记住:企业是以营利为目的的,金钱永不眠、资本逐利性。如果作为一个企业的部门,每年花费企业那么钱,而不能创造利润,就很难有存在价值。

偏偏要命的时,法律是一个放长线钓大鱼、埋长线很长尾才能显示出效果的专业性!如果老板支持、分管总不体谅................... 在面对业务部门压力时,你的建议和要求短时又看不到效果。

此处,无法回味权力在手,自己把握节奏的感觉。。。

四、被动性与主动性——工作启动的思维转换难点

法官的工作是被动启动的,就是,别人来起诉,你就有事儿干。

企业法务不是,那么力图把自己变成被动型咨询机构的企业内部法务部门,除非有非常强大的分管总和部门长,否则大都因为无法体现自己价值,而逐步边缘,甚至被合并。

因此,法官过来企业法务的朋友们,可能觉得,一个企业没事的时候是好时候,消停、休息。万万不能有此思维,因为这里不是法院。不能像法院一样,没人来起诉,你就可以休息(当然现在这个情况法院也极其罕见,基层法院都是300+的结案量...)。企业法务除了被动启动工作,还需要多积极、主动去启动自己的工作,找到自己的价值所在。


综上,欢迎大家讨论。。。。。



来源:知乎 www.zhihu.com
作者:龙大大

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银行业+商业智能=?探讨银行业商业智能化之路(一)

一直以来,银行都被视为"金饭碗",在银行工作也就代表着体面、高薪和稳定。但不知从何时起,人们眼中那个躺着都能赚钱的银行,开始频频传出减薪裁员的消息。

前有四大行裁员5W人,后有上海上线首家"无人银行"。

但有趣的是,银行业一边裁员一边加薪,随着金融科技的发展,柜员等服务类岗位数量在下降,科技人才需求却在猛增。

数据显示,建行的科技人才总数高达28950人,几乎是工商银行的科技人才总数一倍,占比更是高达8.21%,较上年末增加0.4%。
科技人才占比提升最快的是平安银行,据了解目前平安银行零售IT团队,已由最初的200多人增至逾2100人,与建行一同成为已披露银行中唯二两家科技人才占比超过5%的银行。
金融科技人才的扩军只是个开始。据悉,中国银行高层在业绩发布会上透露,未来3~5年要发展为数字化银行,金融科技人才占比要达10%,重点培养产品经理、数据分析师、客户体验师、互联网安全专家等数字化人才。

而转观银行业的数据应用,做为数据体量最大的行业,越来越多的企业也逐渐向数字化运营转型。

"这几年,全球商业智能与分析平台市场经历了从"IT主导的报表模式"往"业务主导的自服务分析模式"转折的临界点。最近发生的采购大多是现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台,全新市场观念的形成,深刻地改变了全球数据分析市场格局",Gartner在2016年的报告中对商业智能的趋势如是说。商业智能的概念越来越热,各行各业都"忙着"加入商业智能化的道路,越发重视数据的商业价值,希望通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定,包含业务经营决策或者战略层的领导决策。将数据转化为知识,"让数据成为生产力"。

国内企业进行商业智能化的信息改造建设的动机,是对数据管理和数据分析的,也有部分企业难免有着蹭热点的心态来。采购了商业智能软件或搭建了商业智能平台后,却不知该如何商业智能化,如何让企业和商业智能有机结合,如何让企业的"自服务分析模式"得以开展。以银行业为例:

  1. 银行业有必要商业智能化吗?
  2. 银行业商业智能到底是什么样的?
  3. 银行业商业智能化该怎么做?
  4. 国内银行业商业智能化的成功案例

(本文将致力于回答前面2个问题,探讨银行业商业智能的道路,第3、4个问题将在后续文章中给出答案。)

银行业有必要商业智能化吗?

我们先来看下当前银行行业的获取数据的背景是怎么样的:


  • 原始数据基础
    核心、客服、监管等板块产生的行内积累加上外部零售风控、精确营销的外部数据,使得任何一家银行机构的数据底层量级都是相当庞大的,在数据查询上都对数据处理的性能有着很高的要求。
  • 数据应用效率
    庞大散乱的数据经由人工加工整理低效,时点数据手工汇总分析实时性、准确性欠缺。
  • 数据决策场景
    数据都有,就是没人看,面对着亿万级条的数据,以及各式各样的业务指标,想要挖掘出数据背后反映的现象或者问题却无从下手,支撑数据决策的时效性差。
  • 业务分析模式
    行内数据纯粹依靠信息部门处理,而科技部门进行业务数据梳理麻烦,带来的沟通和人力成本较大,而业务人员进行业务数据提取也费时费力,其中潜在的准确性问题造成一定风险。

为解决上面四个问题,需要有一个解决方案满足以下特点:

  1. 响应快,满足高并发下大数据量的查询和展现
  2. 规划,数据底层的梳理和加工统一规划
  3. 省事高效,可视化良好,由"问题-分析-决策"的转化过程快速简单
  4. 门槛低,满足领导层、科技部门和业务部门三方共同的实时自助分析的需求,支撑决策

而银行商业智能化就是为解决上述低效问题,为银行创造管理价值的过程,所以,银行业+商业智能实际上就是一套对阵下药的解决方案,这也就间接地了我们的问题:银行业有必要商业智能化吗?答案是,银行商业智能化是一种行之有效的行业化解决方案,可以有效地解决当前银行业的数据分析决策的痛点,是一种选择,虽没有必要性之说,但商业智能可以是现阶段银行业进行信息化改造建设的不二选择。

银行业商业智能到底是什么样的?

显然,我们需要认识一下什么是银行业商业智能。先简要看后四个字,"商业智能":

  • 定义:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

上文提到,商业智能BI是一套有关数据的解决方案,入口是数据,出口也是数据或者以数据为基础的报表呈现,更多强调的是解决方案,类属信息化范畴,利用数据展示/分析帮助运营管理,分析决策。具体来看,可以分成"数据资产管理→数据展示→数据分析→数据决策"四个部分。

  • 数据资产管理
    即搭建数据支撑平台。从许多来自不同的企业运作系统的累积大量数据资产中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后通过ETL过程,形成一个包含主数据和指标库的系统的数据中心,从而得到企业数据的一个全局视图。
  • 数据展示
    基于数据资产管理,通过PC端、移动端和大屏等多种媒介将海量的业务数据中进行可视化显示,尤其是固化报表。
  • 自助分析
    基于数据展示,银行业务部的业务人员或科技部门围绕业务目标,自主即时地对关心的业务数据进行处理、探索、快速展现和预测进而发现问题,释放数据价值。
  • 数据决策
    基于数据展示和分析的结果,快速生成科学决策,指导业务经营或进行公司战略的调整

那具体落实到银行业上的的商业智能方案是什么样呢?简要如下图所示:

在数据资产管理方面,这个步骤由科技部主导完成。

银行业核心系统、信贷系统和信用卡系统等行内积累的数据,加上外部零售风控、精确营销等外部交换的数据形成了大量级的数据,通过科学规划和抽取清洗转换等ETL过程进行内外部交换,合并到一个企业级的数据仓库里。在进行数据梳理的过程中也得以完善数据质量,及时对缺失数据进行补录。让所有用户能分享同一个语义模型和元数据,利用强大且集中的功能,管理员能搜索、捕获、存储、复用各种元数据,还能把业务用户创建的数据模型提升为系统级的数据模型,进步形成ODS主题库。

在ODS主题库的基础之上,结合各部门的具体业务,参考行业内成熟指标体系,进行指标体系和业务模型的的搭建,并创建业务主题包。这个过程将逐渐由科技部门向业务部门过渡,快速智能的使用方式使得业务部门也能快速高效地完成指体体系和业务模型的搭建。

在数据分析方面,业务人员将成为主力。

零售部、电子银行部、风险管理部等业务人员,围绕日常业务从对比分析、趋势分析、预测分析等分析思路,可以快速生成金融统计报表、风险管理报表或日报月报季报等固定报表,或者根据自己所需快速制作出新的分析报表,进而发现问题所在。

商业智能平台支持制作高度可交互的仪表盘和内容。当用户访问这些仪表盘时,还可以进行探索式分析、深度分析、地理分析等。支持通过操作图表的颜色、亮度、大小、形状等手法去展现数据。这也包括一系列的可视化选项,包括饼图、柱形图、线图、热量图、树状图、地图,散点图和其他特殊的图表。这些工具让用户能以可视化的交互方式来分析数据。

在商业智能低成本、高效、全员式的自助自主分析模式下,分析决策的时效性和针对性大大提升,让数据找到人,让问题更快得以曝光,辅助业务经营决策及战略决策。

银行商业智能帮助银行业人员可以快速搭建面向全员的大数据分析平台,让每一个用户都能够充分了解和利用他们的数据,大大自由释放了数据潜能。

下篇文章,我们将来具体讲述银行业如何走商业智能之路。

参考资料
Gartner《2016年商业智能和分析平台魔力象限报告》
MBA智库百科词条:商业智能
帆软银行事业部《聊聊银行商业智能》



来源:知乎 www.zhihu.com
作者:帆软

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打鼾代表睡的香?这些最新研究会颠覆你的认知

一个约稿。


作者|余周伟

来源|医学界神经病学频道



如果你还认为打鼾代表睡的香,那真是太out了。


睡觉打鼾,说明你的气道有狭窄,呼吸的气流通过狭窄的通道发出声音。严重的打鼾,呼吸甚至会暂停,身体会缺氧。这在医学上有个专门的病,叫做「阻塞性睡眠呼吸暂停综合征」,英文简称「OSA」。



不要小看这个综合征,目前研究已经证实,它与高血压,心脏病,卒中这些疾病的风险增加都有关。打鼾的危害不仅如此。


《睡眠》杂志在2017年5月发表的一项研究发现:


OSA与阿尔茨海默病(老年痴呆症)风险增加有关。

不过,好消息是,通过治疗打鼾,可以把痴呆风险降低。

痴呆,尤其是阿尔茨海默病,是一组让全世界人类感到特别无奈的疾病。因为它的发病机制不清楚,也没有很好的治疗方法。如此一来,貌似只能走预防这条路了。


2017年7月,《柳叶刀》杂志发表了一份综合报告,认为:


理论上,三分之一的痴呆病例可以通过改变生活方式来预防。 其实,生活中有很多特别常见的因素都和痴呆有关。然而遗憾的是,绝大多数人都忽视了这些。


如果说打鼾这事你不放在心上,那么,接下来要讲的几件事可得注意了。



1 高血压,糖尿病与吸烟


美国卒中协会近期发表了一项研究结果,这个研究大约有5万名成年人参加,随访了25年。

结论是:

与没有危险因素的人相比,患有高血压、糖尿病或吸烟的人患痴呆的风险更高。


• 其中:

① 糖尿病病人患痴呆的风险上升了77%;

② 吸烟者患痴呆的风险上升了41%。

所以,积极控制血压和血糖,戒烟,可能有助于保护你的大脑。



2 受教育程度低和听力丧失


读书少和耳聋,这两者也会增加痴呆发生风险。更让人意外的是,它们与吸烟、高血压相关的痴呆风险尽然大致相当。


■ 2017年12月4号,《柳叶刀》杂志曾发表文章称:


在英国,55岁以上的老年人中,有1/3的人存在不同程度的听力下降。这种听力下降与1/10的痴呆患者相关。 至于原因,有几种理论解释。


其中一种是:听力下降会让人们变得孤僻。

我们都知道,社会交流很重要,良好的社交会刺激大脑,帮助加强脑细胞之间的联系,这对预防痴呆非常重要。


听力下降的人,大家不愿意跟他多说话;而且,耳聋的老人倾向于选择呆在家里,这些因素会让社会交流变得越来越少,大脑接受的良性刺激减少,会增加痴呆的发病风险。


■ 另一种理论更直接,认为:听力下降会损害部分大脑,导致痴呆。


对听力下降者的大脑进行扫描发现:听力下降的人群,听觉皮层比听力正常者更小。


不仅如此,听力下降会损害大脑处理语言的部分,而这一部分在痴呆患者中会萎缩。脑细胞的萎缩和丢失恰恰是阿尔茨海默氏症的一个标志。


好消息是,在中年时期,尽早发现听力下降,并及时治疗,可以预防9%的痴呆发生。


可别小看这9%,要知道,在所有的痴呆患者中,与高血压相关的占2%;与肥胖相关的占1%。所以,听力下降与痴呆的关系也许比高血压和肥胖还要紧密。


另外,对15岁以上的人进行教育,将会减少8%的痴呆病例,这个比例同样比高血压和肥胖的比例高。


所以,年轻人,别在抱怨读书和考试了。



3 站起来头晕


绝大多数人都有这种体验:蹲久了突然站起来,会出现头晕。这种现象叫做「体位性低血压」。突然站立时,血压一过性下降,大脑血液有点不够用,从而出现头晕。


偶尔一次两次没有关系。但是,如果频繁的出现这种头晕,就要小心了。


2016年10月,《公共科学图书馆·医学》杂志发表的一项研究表明:


与没有经历过血压变化的老年人相比,那些经常有「体位性低血压」的老年人患痴呆的风险增加了15%。


更严重的是,那些血压下降,心率却不增加的人群,患痴呆的风险增加了39%。 建议有体位性低血压的人群,按照梅奥诊所(Mayo Clinic)提供的建议来改善大脑的血液供应。如:


• 慢慢起床


• 多喝水


• 做运动(比如在站立时交叉双腿,收紧腿部肌肉)



4 头部受伤


已经有很多研究显示:头部的重复性打击会导致严重的脑病,即慢性创伤性脑病(CTE)。


2016年,《JAMA神经科学》杂志报道了一个病例:


一名25岁的前足球运动员,死于心脏骤停,原因是金黄色葡萄球菌心内膜炎。


后来的尸检报告显示,他的大脑存在慢性创伤性脑病。 病例中的男子从6岁开始踢球,一共16年。期间,他经历过超过10次的脑震荡,最早一次在8岁。


他刚上大学的时候,出现了一次脑震荡,当时有一过性的意识丧失,此后出现持续的头痛,视力模糊、耳鸣、失眠、焦虑、记忆及注意力集中困难。

图注:大脑冠状切片,额叶及颞叶灰质多个CTE病灶(深棕色区域)


2017年1月,《公共科学图书馆·综合》发表的一项大型荟萃分析表明:

头部外伤与痴呆风险增加有关,尤其是阿尔茨海默病。


与从未有过头部外伤的人相比,那些头部或创伤性脑损伤(如脑震荡)的人患痴呆的风险增加了60%,患阿尔茨海默病的风险增加了50%。 有研究发现:严重头部外伤2小时后,大脑里面就可以发现一些蛋白,而这些蛋白的沉积恰恰和阿尔茨海默病的发病有关。


不过这里有一个有趣的现象,如果一个人因为受伤而失去意识,前面所说的痴呆风险就不会增加。这是否提示,一过性的意识丧失对大脑有潜在的保护作用呢,还不得而知。


基因的缺陷,我们改变不了

皮肤的衰老,我们无力逆转

但是

我们可以尽量改善生活方式

干预可控的疾病

让自己的大脑更年轻


reference:

[1]livescience.com/61976-s

[2]dailymail.co.uk/health/

news.medlive.cn/uploadf


首发于公众号:医学界神经病学频道。转载请联系医学界。

图片来源于网络。

疾病咨询请使用「值乎」。



来源:知乎 www.zhihu.com
作者:神经内科余医生

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最高院裁定“开机提醒”属个人信息:评“用户使用状态”产品功能的合规



以前使用手机打电话,若遇对方关机,虽然电话不通,但一旦对方开机使用手机,我们也能第一时间通过"短信回执通知"功能,知道对方已恢复"已开机"的状态,然后可以再打电话"轰炸",这个功能被三大电信运营商称为"开机提醒"业务。


而正是这么一个小小的产品功能,连锁引发争议双方诉争标的达1.3亿余元人民币,也正是这么一个小小的开机提醒功能,最终竟由最高院认定该功能"已经构成对社会公共利益的损害",争议各方的合作最终无疾而终。这么一起争议案件的结果当引起互联网公司在进行业务或产品开发时的深度合规警觉。



"开机提醒"案


故事比较简单,2009年6月,盈某公司与河南移动公司签订了《开机提醒业务合作合同》,双方约定合作开发、运营开机提醒业务。所谓的开机提醒业务,指主叫用户申请开机提醒业务功能后,当被叫用户由于关机、不可及、遇忙等情况无法连续呼叫时,呼叫被触发到SCP,SCP生成呼叫失败的记录发送到业务平台,业务平台根据记录实时探测被叫用户开机情况,当探测到被叫开机后,业务平台立即向主叫号码发送被叫用户开机通知的短信。其营利模式为"与来电提醒等被叫通知业务捆绑推广,也可以单独推广发展"。


然而,2011年10月,中国移动下发文件,表明因开机"提醒业务"涉嫌侵犯客户权益,引发了客户投诉并造成一定的负面影响。主要问题在于当主叫客户开通"提醒业务"后,未经被叫客户确认,当被叫客户再次开机时,系统立即向主叫客户发送被叫客户已开机的信息,涉嫌侵犯被叫用户的个人隐私,故要求立即清理下线"开机提醒"业务。


合作不成,达至诉讼。在一审、二审中,盈某公司均败诉(河南移动的反诉赔偿请求亦败诉)。最后,最高院接过了申诉棒并认为:"开机提醒业务向主叫用户发送可接通状态短信,即未经被叫用户同意向主叫用户透露了被叫用户从可能处于关机、不可及、遇忙等情况到被叫用户已经不处于上述情形之转变,呼叫用户可以根据上述转变对被叫用户可能身处的状态作出合理预见或推测,反映了被叫用户生活状态或工作状态的转变。同时被叫用户何时处于可接通状态其本身就属于被叫用户私人空间领域的个人信息,享有允许他人知道或不知道的权利,享有选择向社会和其他公众公开或不公开的权利,享有该信息不被他人所知悉的权利。因此,主叫用户的可接通状态信息属于隐私权保护的范围,开机提醒业务未经被叫用户同意的情况下,探测和收集被叫用户的可接通信息,并将该信息即时告知主叫用户,该行为侵犯被叫用户隐私权和个人信息安全。由于开机提醒业务的被叫用户是全国范围内的移动通信用户,数量庞大、范围广泛,任何一位移动通信用户都可以成为开机提醒业务中的被叫用户,其个人的信息安全和隐私权都将受到侵害。因此,开机提醒业务已经构成对社会公共利益的损害,盈讯公司与河南移动签订的《开机提醒业务合作合同》属无效合同。"



"开机提醒"属个人信息?


从该案中,我们可以提炼出一些最高院针对"开机提醒"功能的司法裁判观点:一是被叫用户何时处于可接通状态属于被叫用户私人空间领域的个人信息;二是未经被叫用户同意,并将被叫用户可接通信息提供主叫用户的行为侵犯被叫用户隐私权和个人信息安全。从这两点出发,我尝试作些互联网产品的合规分析,特别是针对第一点裁判观点。


被叫用户何时处于可接通状态属于被叫用户私人空间领域的个人信息?如果我们理解该观点中的"个人信息"并非通俗表达,而确实就是《网络安全法》或相关正式法律规范中的专用语引述,那这条司法裁判观点,其实乍一看还是令人费解的。因为从一般角度来审视,回传电话服务开通状态,应当属于一种"个人隐私"而不是"个人信息",例如反映了被叫用户"生活状态或工作状态的转变"。本案原告盈某公司在二审以及最高院再审中,也提出了同样的困惑"原判决既认定被叫用户的开机信息是与公共利益无关的个人信息,又认定《开机提醒业务合作合同》侵害了被叫用户和潜在被叫用户的隐私权……自相矛盾"。





那么,最高院以及当地省高院关于"用户何时处于可接通状态属于被叫用户私人空间领域的个人信息"是否有法可依?答案竟然是"有"。


答案就在2013年7月颁行的《电信和互联网用户个人信息保护规定》一个不起眼的角落里。该规定第四条称:"本规定所称用户个人信息,是指电信业务经营者和互联网信息服务提供者在提供服务的过程中收集的用户姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号和密码等能够单独或者与其他信息结合识别用户的信息以及用户使用服务的时间、地点等信息",值得注意的是,这和《网络安全法》所定义的个人信息是很不同的,特别是其后缀的"用户使用服务的时间、地点等信息"。


什么情况能被定义为"用户使用服务的时间、地点等信息"?按最高院理解,在开机提醒产品业务中,服务商将被叫用户是否使用服务,以及被叫用户开始使用服务的当时时间告诉了主叫用户,可以被纳入"用户使用服务的时间"之中。



"用户使用状态"产品功能的合规


如果按这种逻辑,其实我们可以看到其实市面上很多互联网公司开发的产品或业务功能,都属于"用户使用服务的时间、地点等信息"("用户使用状态")这类个人信息。例如QQ的"上线提醒"功能会向对方"闪烁并发出咳咳声"(注:这是印象中的,不清楚目前什么情况),这样对方就知道我何时上线(印象中还有地理位置的显示)并使用QQ这款互联网产品;例如微信中的"对方正在输入"功能,直观地向对方提示并透露了"我目前这个时间正在使用微信这款产品";各类通讯录匹配功能的产品,均能向新注册用户强提醒"你的某些手机通讯录好友其实也在使用我们这款工具",这也在有意无意中会透露通讯录好友的生活状态,例如我的好友其实并不希望别人,特别是他的老板知道他正在玩抖音,有些人不希望自己被别人知道自己下载并使用了婚恋APP等。





和开机提醒功能"类似"的回执功能下线,原因不明


这些细节,其实是提醒互联网公司在进行产品或功能设计时,注意"用户使用状态"的对外披露功能须进行合规审查,因为这项功能并非简单的个人隐私,当它和背后的实名制相匹配时,它属于一项个人信息,必须按照《网络安全法》的规定获得用户的同意,并在《隐私权政策》以及相关产品功能实现中必须有所体现。例如开机提醒是否发送给主叫用户须由被叫用户确认同意,用户上线提醒须由上线用户同意对外披露,"对方正在输入"的呈现,须输入方明确同意,通讯录好友是否注册并使用相关APP须由通讯录中好友主动同意公开等等,而不能将该功能的开通权限让渡于信息受让方,否则属于业务功能实现的本末倒置。


大家对于"用户使用状态"功能属于个人信息的结论有没有要吐槽的?或者除了上面的列举外,小伙伴们还能不能想到其它"用户使用产品的状态"的互联网产品功能场景,本文底部留个评论,大家共飨。


封面图CC0授权BY Gabriel Laroche



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来源:知乎 www.zhihu.com
作者:律匠Matt

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情侣性格相似好还是性格互补更好?

谢邀!


也许是太多童话故事结尾只到"王子和公主从此幸福的生活在一起",并没有描述他们婚后的生活,所以让大家产生"找到白马王子/公主=幸福一生一世"的错觉。很可惜也很庆幸,亲密关系不是"押宝",不是押对人就毫不费力的幸福一辈子,也不是押错人就整天以泪洗面定终身。如果硬要回答这个问题,那么回答将是不论你是找到一个性格互补的伴侣还是性格相似的伴侣,都有可能幸福也有可能不幸福,因为决定你幸福与否和多久的并不是你们的性格相似与否,而是你们会不会交流!

与其纠结哪一种让你幸福更久,还不如自己创造幸福,因为幸福是在你自己手上的呀。因此,在亲密关系中延续幸福的重点其实不在"寻找",而是在"交流"!

很多人可能会问,交流这件事每天都在发生,我们很小就开始说话,每天都在大量的说话。这有什么可讲的呢。

不得不说,语言是一个有魔法的东西。一些攻击性的语言可以马上让你的伴侣发疯。积极美好的交流,伴侣们会迅速变成一个可爱的小王子或者小公主。

当我们在学校的时候,我们学习如何使用一门外语,甚至如果可能,学习跟计算机,外星人对话。但是我们从来没有学习过,我们该如何跟伴侣沟通。我听过有人说,我希望我跟我女朋友的沟通就像我跟计算机一样。可见对有的人来讲,交流比C语言还有难度。我问他为什么你觉得跟计算机交流更容易呢。他说因为我知道我怎么能让电脑在表达什么,但是我真的不知道怎么去跟女生沟通。

情侣关系属于亲密关系的一种,亲密关系的交流是一个很大的话题,亲密关系不单单指情侣,它也指你和你父母或者非常亲密的朋友。


本回答内容由简单心理认证合作心理咨询师—孙婷然提供


目录

-一个不好好沟通的例子

-为什么大部分时候,我们都不愿意去表达自己?

-亲密关系中的正向表达

-理解

-感恩

-接纳

-如何处理亲密关系中的冲突?

-交流法则#1:当我在交流的时候,我有没有聆听对方?

-交流法则#2:当我在交流的时候,我有没有指责对方?

-交流法则#3:当我在交流的时候,我有没有把一个人的行为上升到一个人的品质?

-交流法则#4:当我在交流的时候,我有没有同理心?

-交流法则#5:问问自己,是对重要还是被爱重要?

-交流法则#6:具体化你的需求


我们先从一个例子开始……

例子的主人公就叫小红和小明好了,小明和小红已经约会了一段时间了。小明打算五一假期跟朋友们一起聚一下。但是他没说要邀请小红一起去,可能还没来得及说。小红就开始比较焦虑了,她开始担心这意味着什么:
A.是不是小明只把他当成临时女朋友呢?
B.也许小明觉得带我出去很丢脸?
C.难道他朋友里面还有他的前女友和暧昧对象?
D.他根本不想带我进入他的朋友圈?

小红跟男生并没有说清楚这件事,因为她觉得如果她主动提出来会显得很丢脸,显得自己非常渴望对方带他去参加聚会。相反,她暗示小明说:"五一我有好几个朋友要找我玩,我还没有决定去哪个。"实际上,她没有任何的计划,但是她不想让自己看起来她在等待男生的邀请。
小明并没有注意到她的暗示,女生觉得自己的猜想都是对的。她开始愤怒和生气,甚至觉得要放弃这段感情。最后忍无可忍女生终于爆发了,她对男生说:"我觉得你根本都不在乎我,也许我们这段感情从一开始就是错的!"
小明问她为什么?她说:"你都不带我出去见你的朋友!"
男生说:"啊?是这样啊,我跟高中那些男生一起聚会,怕喝酒吃串什么的,你会觉得无聊才没有邀请你呀。"
也许小红猜对了,小明真的觉得小红不怎么样不想带她,也许小明真的是跟同学要去喝酒吃串,交流的好处是我们可以基于事实做判断,不是基于我们脑中的猜测做判断。


为什么大部分时候 我们都不愿意去表达自己

第一,我们的文化很多时候不鼓励女性去表达和沟通,在传统文化里面,女生要矜持、要含蓄、这样才是高雅的。但是在现实生活里,过度的含蓄会增加双方交流的难度。

第二,我们从小到大的成长环境。更多的是让我们去服从学校的规则,家庭的规则,要求我们整齐划一,我们很少有机会表达我们的感受。80、90出生的父母们,因为年代背景的局限性,很多时候会忽略孩子的感受和表达。所以大家的成长过程没有培养起来自我表达的习惯。当一个人长期处于一种不被聆听的状态,很多时候她潜意识就会觉得我是不重要的,或者我的感受是不重要的。久而久之她会关闭掉表达。

第三,当我们提出自己的需求,这意味着我们有被拒绝的风险。向别人提出要求确实是有风险的,这会让主动权在别人那里。当我们被拒绝的时候我们会感觉非常糟糕,我们会觉得我们可能是很糟糕的人,我们会担心自己被拒绝,这会增加我们提出需求的恐惧和难度。如果我们是这样想,虽然我的这个请求被拒绝了,但是不等于我这个人被他拒绝了,他拒绝的是我这个行为。

第四,就是很多人会认为,跟其他人提出需求代表着我们是很脆弱。实际上,亲密关系就是一个互帮互助,一起成长的过程。所以说,亲密关系交流法则的第一步就是表达你的需求。原则听起来很鸡汤:那就是敞开心扉,交流法则需要你真实的面对你的感受。

做咨询的时候经常遇见女生跟我这么讲我心里是这样想的,但是我是那样说的,对方应该知道我是怎么想的,遇见这样的问题我会问:对方有没有读心术呢?如果没有,对方怎么可能知道你在想些什么呢?


亲密关系中的正向表达

当我们要了解一个车的时候,我们需要打开车的零件。然后要知道哪里是加油的怎么保养的,一些基本的维修常识。对于人类也是这样的。人类虽然千差万别,我们有不同的肤色,吃不同的食物,在不同的文化下成长,但是人类还是有一些基本的共性的。在交流方面,我们很渴望三件事情:被理解,被感激,被接纳。其实这三方面,也是我们在人生这条路上奔驰的汽油。他们也是我们爱别人和被别人爱的基本要素,缺乏这些,我们会变得很强的防御性,不让任何人进入我们的世界。


1、被理解指的就是同理心,我们每个人身上都携带者防御警报,当任何人试图指责我们的时候,我们的警报就会响起。他会自动关闭我们的交流和聆听系统,这样无论对方说什么,都是在浪费时间。同理心,是指你能接受你的伴侣可以用他们的方式去感受这个世界,并不等同于去同意别人的观点和做法。这只能说你接纳了别人用他们的方式去看待问题。

比如小红跟小明说:"你去把地扫一下。"
小明说:"别命令我!"
小红说:"我哪命令你了?你有病吧"

其实同理心就是小红不一定认为她真的命令了小明 但是她不会去攻击小明的感受,她允许小明对这个事情有不同的感受,无论他是对的还是错的。


2、感恩听起来是跟同理心不同的词汇 我理解的感恩是你告诉你的伴侣你多么感激和在乎对方。对于感恩,很多人明明喜欢对方身上很多东西,都憋住不说,觉得会让自己卑微,有的还喜欢说出来的都是对方的缺点,其实适当的感恩表达这会帮助你建立自尊。

更重要的,当你们之间存在困难的时候,表达感激可以让伴侣去减少他的防御系统。这样他会更多的去倾听你。可以每个月定期找一个时间,去进行感恩表达,你更多的表达你的感恩会帮助你用这个方法更好的

比如说:我很为你感到骄傲!当你帮助做轮椅的老人,你总是做些很小的事情,比如送花或者给我留爱的小字条,这些都让我很感激。

大家即使不是当事人,听见刚才这些话 也能感觉到爱意了吧。我们也可以尝试着对我们亲密关系的人去表达这些。在工作坊的时候,我们有时候会玩玩偶游戏,Wonderful夫妻,当Wonderful先生说谢谢你今天让我感觉如此美好,太太会说是的我也觉得跟你在一起的时光很美妙。说完之后家就开始笑。因为大家表示在日常生活里,几乎从来不会对另一半说这样的话。但是我想问问大家,谁不愿意去听到这样的话呢。可是大家表达这些话的时候,为什么要通过玩具呢为什么我们不能够告诉伴侣我们多么在乎对方呢?


3、接纳意味着,你爱对方,因为她是他自己。好的,坏的,所有的。我发现很多伴侣都很害怕去接纳他的伴侣,因为他们担心如果无条件的去接纳伴侣,这会让他们对他们越来越差。但是研究表明相反,当人们被全部的接纳,人们会努力的让对方满意,当然无条件的接纳伴侣是很难的事情。

很多时候我们都认为,只要我们伴侣更耐心,更有钱,更帅气等等,我们才能去接纳她们。很多人跟伴侣在一起时间长了,基本上就忽视了对方的优点,就像我们是不完美的一样,我们的伴侣也是不完美的,我们伴侣有时候也会做出来一些错误的事情。我们可以问问自己,也许他的某些行为是做的不对的,但是也许动机是好的。

接纳伴侣需要一些小练习,比如:她这么做的背后是有什么积极的动机?当你意识到你的伴侣是一个人类,有时候会有情绪上的痛苦,那有时候用了一些攻击的原因去让你分担情绪。就想当我们是婴儿的时候,我们会通过哭泣是表达我们的感受,可是当我们是成年人,我们会掩盖我们的脆弱,我们可能用更强势和攻击性的行为去表达脆弱。接纳意味着不困惑,意味着你总是会爱她,即使她有时候并不那么完美。

接纳也意味着我们同意伴侣跟我们会有许多的不同,比如说小明的妈妈是个喜欢说:我们父母这么做,还是不因为我们爱你,在乎你。所以小明的潜意识里,爱这个词就伴随着压力和不舒服。所以小明在感情里很少在嘴上表达爱意,这可能对小红来说就是一没有安全感的事情。但是如果小红能够理解并且接纳小明的感受和经历,也许两个人会少掉很多争执。

我们可以问你如果给你五百块钱,让你在一分钟之内,给你的伴侣惹生气。很多人都表示能做到?我们反过来问,如果给你五百块钱,让你一分钟之内,让你的伴侣感到被爱,大家有什么办法吗?可能很多人都答不上来,有的人可能觉得跟另一半培养感情是件很难的事情。

其实不是这样的,科学研究表明,如果我们在日常可以理解,感恩,接纳对方,增加我们情感的浓度,这就相当于每天都给爱情银行里存钱。在爱情银行里存钱的方式里,除了说感恩这种语言上的表达,还有非语言的表达,比如说肢体语言交流和面部语言交流。我经常听见有的女生跟我说,我生气的不是这件事,而是他那个态度。可见交流中的态度是很重要的。研究表示,仅仅是在监狱里面的墙上挂上一个笑脸,就可以降低百分之二十五的暴力事件。当我们臭着脸面对伴侣的时候,她们本能的会感觉到自己被攻击或者被嫌弃,不如我们去经常去对我们的伴侣微笑,拥抱我们的伴侣,让他们感受到我们的爱。


如何处理亲密关系中的冲突?

讲完亲密关系的正向的表达,我们来聊聊我们如何处理亲密关系中的冲突,这个可能是大家比较关注的问题。


交流法则#1:当我在交流的时候,我有没有聆听对方

我经常也会听到,大家觉得对伴侣提意见很难,我去问你们是怎么交流的,她说我怎么样怎么样,我说你这个交流是单方面的。你有没有知道对方在想什么,给对方表达感受的机会呢?

当我们去解决问题,我们想象一下去面对一个三岁孩子的感受。当你做了一些伤害他的行为,他可能会哭泣,那你会怎么做呢?你可能不会继续再指责他,相反,你可能会有很多的怜惜和疼爱。这时候等他平静下来,你可能会给他提供一些建议。怎么可以在未来处理的更好。当我们生气的时候,其实我们就像三岁的孩子一样脆弱,我们需要别人知道我们是感觉多么糟糕。在我们的生活中,大部分的人都不会去同意别人,大家更愿意去"纠正"别人。当其他人去表达他的痛苦,马上拒绝对方的言论,当我们感受到痛苦,我们第一需要我们的感受被理解,之后我们才愿意去修复和解决问题。


交流法则#2:当我在交流的时候,我有没有指责对方?

冲突总会出现在两个人之间,但是冲突本身是没有错的,事实上亲密关系中总是会有冲突存在的。重点是我们更有效的去解决冲突。有一个比冲突更可怕的东西,存在于解决问题的交流中。那就是指责。很多人常常喜欢攻击别人,和指责别人的错误,来证明自己是对的。很多人认为毕竟我这件事全都是对的。他都是错的,不可理喻的。很多人认为他们在交流,其实他们在攻击,在指责,很多人说我没有喊,我在心平气和跟她说,其实交流的内容就是不断逼对方认错。我们的自尊心可能就像个银行一样,我们打比方说每个人的自尊心银行都有十块钱,那么当一个人的自尊心银行只有两块钱的时候,他们就可能有暴力行为。在新闻上,我们可以看到有的人,仅仅因为在路上多看了其他人几眼,就挨了打。那些因为被人看了就觉得有攻击型的人,可能自尊银行里只有两块钱。而那些自尊银行只有0块钱的人,他们常常会折磨死自己。

指责总会消耗我们的银行财产。当你指责你的伴侣的时候,你的伴侣会感受到自己被攻击。这时候他会为自己的自尊做出辩解。

比如,小红说:"你很自私!"
小明说:"你认为我很自私?你该照照镜子,你才是最自私的那个!"

大家都在电影里看过这样的场景,大家都觉得这样的对话很伤人并且没什么意义。没有人会从这样的对话中学会爱和尊重。如果你的对象已经很不开心了,如果你希望对方聆听你,那么就要给他足够的理解,感恩和接纳。这些就像在你的伴侣的银行里存了钱一样,当他的自尊银行的存款上升。他会自然的去聆听你,关心你。 同样的,如果你的伴侣感受到很大的压力。那么最好的事情,是去他的自尊银行存钱。这样他感受到你对她的爱,他也会爱你,会行成一个正向循环。


交流法则#3:当我在交流的时候,我有没有把一个人的行为上升到一个人的品质

这样的情况也时常发生在我们的生活场景里,比如很多人都经历过这样的情况,我们小时候妈妈让你去写作业。

妈妈说:"小红,快去写作业。"
小红说:"一会儿去。"
妈妈说:"小红,快写作业,怎么总是这样呢?"
小红没有动,这时候妈妈发脾气了:"说你这个孩子就是懒!没救了!"

这个是很典型的把一个人的行为变成攻击她的习惯,最后变成攻击这个人的品质,我们的感受肯定是不好的。跟伴侣也是这样,即使对方有我们不喜欢的行为,我们不要上升到攻击对方的品质。


交流法则#4:交流的时候我有没有同理心

在我们要求伴侣聆听我们之前,我们要先去理解下伴侣的感受,即使有的听起来并不合理。

关于同理心有几个表达式

这听起来,你好像很难过/沮丧……

这一定会,感觉很失望/难过/沮丧……

我很抱歉,让你感到失望/难过/沮丧……


交流法则#5:我们要问问自己,是对重要还是被爱重要

首先要承认亲密关系中,有很多个人原则,广义上说亲密关系中的暴力和虐待行为,不论是身体上,还是情感上,都不提倡留在这段关系里。对于每个人,大家的原则都不一样,有的人觉得家人是他的底线,有的人觉得尊严是他的底线。除了这些原则性问题,我们在处理亲密关系中的冲突的时候。我们可以要做一些让步。抛开原则性问题时候,我们会问自己如果我坚持自己是对的,会发生什么,比如小红坚持自己是对的,小明是错的,说小明很自私。那么小红的期望是什么呢?小红可能一方面站在了感情的制高点,获得了尊严,一方面潜意识是希望通过指责让小明改变。但是现实事情呢?可能是小红说小明自私,小明反过来攻击小红说,你更自私。

每个人都是有自由意志的。大部分时候,当我们去指责对方,对方也会指责回来,然后互相伤害,进入恶性循环关于亲密关系的交流,有一个坏消息。那就是你如果想要一段快乐和健康的关系,你可能要放弃一些事情和观点,如果你总是想坚持自己是对的,并且一味指责对方,同时还想要有一段健康的亲密关系的话那是不可能的,这就像一个屋子里绝对的黑暗和光明是同时存在的。

交流之前的准备:有的人会问我,你鼓励我会表达自己的感受,难道我每件事情都要拿出来说吗?改变是很难的。想象一下另外一个人要求你去改变。这会让你觉得自己很糟糕。所以如果你想要你的伴侣改变他的行为,我们要小心去提出自己要求。在我们提出我们的需求,交流之前,我们可以问问自己这些问题:

1.为什么我会觉得没有安全感?

2.对方哪些具体的行为让我感觉到这些?

3.对方哪些具体的行为让我感到爱和安全感?

4.哪些事情和行为我想拿出来讨论?

5.这些要讨论的行为 都有哪些可以处理的办法?


交流法则#6,具体化你的需求

我们在开头说有人更喜欢去跟计算机对话,因为计算机有明确的指令和要求。很多时候当我们跟伴侣表达我们的需求的时候,伴侣并没不知道怎么去做。比如小红说我很不舒服。小红期待小明能理解马上给他送吃的。可能小明说多喝热水,小红就很生气。所以最好要明确表达你的需求。总结起来,就是当伴侣比较生气的时候,我们可能要说:

这听起来,你好像很难过/沮丧……

这一定会,感觉很失望/难过/沮丧……

我很抱歉,让你感到失望/难过/沮丧……

为什么你会有这种感受?

我可以帮助你做些什么呢?

比如小红对小明说:"我很抱歉让你感觉自己被命令了,是我说话的语气还是什么让你这么感觉的呢?我怎么样下次能让你不会有这样的感觉呢?"
当我们有需求的时候,我们可以尝试这样的表达:"你的XX行为,我感到非常XX。我们可以下次换个方式或者办法吗?"比如"你不去拖地这个行为,屋子脏我感觉到很焦虑,下次可以回家之后马上就拖地吗?"

有时候我们会说,即使这样,我们用了这样的办法,交流还是无效的,没有办法的。首先我们要承认亲密关系中存在问题是很正常的。交流不一定能解决所有的问题,这就像跑步有利于我们身体健康,但是跑步不能保证身体一定不会生病。如果交流之后还是没有解决问题,那我们去了解一下对方的需要,你可以试着沟通说:"上次你好像已经同意了什么什么,但是看起来没有发生,你觉得有什么可以改善的办法吗?"记得这时候 要尊重伴侣的意见,看看有没有可能寻找一个更好的解决办法。


好好说话有时候就像学一门外语,即使我们今天了解知识,我们应用到生活里面,还需要一些练习和时间。最后,希望每个人都能收获一份健康、美好的亲密关系!



内容提供:孙婷然 | 简单心理认证合作咨询师 | 家庭伴侣治疗师 | 艺术治疗师

整理编辑:简单心理Uni


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来源:知乎 www.zhihu.com
作者:简单心理Uni

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延伸阅读:
为什么有的人在处理自己的事情时完全没有动力,完成别人的请求时却拼尽全力?
你遇到过最糟糕的追求方式是什么?

如果一个人经过了镜面对称,会发生什么?

假设:这个人镜面对称之后体内所有的蛋白核酸小分子都一同手性反转了,这可以保证这个人内部的自洽而不会出现对映异构体(可能的)有毒性的问题。


1. 分子层面上的对称

宏观上的镜面对称应该不会有太大的影响(还是需要请几位医学答主来讨论一下,手性反转跟右心人差别还是很大的),核心是分子层面上的手性反转。


举个例子,作为最常见的能量来源,D-葡糖需要经过糖酵解过程才能被转化为能量。第一步是在己糖激酶的作用下磷酸化,D-葡糖的对映异构体L-葡糖不能被己糖激酶磷酸化,不能被利用。


分子层面上的手性反转将导致翻转后的酶接受的底物应是正常底物的对映异构体,换言之,翻转后的己糖激酶将不能处理自然界中随处可见的D-葡糖而必须使用仅能人工合成的L-葡糖作为底物,加上氨基酸和核酸等物,这将导致翻转之后的这个人失去正常的能量/生物质来源。


更进一步的,这步镜面对称过程会不会影响酶的活性呢?直觉上想应该不会,只要你喂给它对映异构体就行了,但这个结论靠不靠谱呢?


有人已经做过实验了。


2015年,清华大学化学系刘磊教授和生物系朱听教授及其研究组在《Nature Chemistry》上发表文章A synthetic molecular system capable of mirror-image genetic replication and transcription,描述了使用人工合成的全D-氨基酸DNA聚合酶实现了中心法则的两大过程——(L-型)DNA的复制和转录,不仅如此,使用该酶产生的与自然的对映的自剪切DNAzyme也是有活性的。

文章还指出,D-聚合酶和L-聚合酶均不能催化其正常底物的对映异构体的反应过程,两者的反应速率有一定差异(kobs = 3.3 ± 0.3 h−1 和 6.0 ± 0.8 h-1,不过不确定原因)。


虽然这仅仅只是一个例子,但也能从一定程度上说明完全翻转手性之后获得的酶应该是具有与天然的酶类似的活性的,只不过你需要把底物换成对映异构体。


2. 能否正常生活

我不知道目前仅使用营养液来维持生命能达到什么样的一个水平,不过我觉得这样的人估计是养不活的。需要尽量将所有的营养物质以对映异构体的纯品形式给ta以免正常手性的物质过多可能产生的毒性,这将耗费大量的资金。不仅如此,一些维生素的手性合成我觉得比较要命……

我们一个一个来看:

  1. 水无机盐什么的不用考虑手性。
  2. 氨基酸和糖类……(我查了一下sigma,25g L-葡糖 1305 美元(因为不同于D-氨基酸,这个是真的没有生物体用所以只能人工合成),而正常人一天……至于核糖……还有膳食纤维什么的需要用贵成这样的葡萄糖去合成……
  3. 油脂大多数不用太考虑手性(甘油中间那个碳有前手性……算了懒得考虑了),但是甾体……
  4. 还有维生素……(B族维生素了解一下?来吧盆友我给你钱你给我合成B12的对映异构体



补充1:前生物进化过程中手性破缺这一过程导致了地球上的生物体使用的大多数是D-糖和L-氨基酸,这一过程的机理至今都非常不清楚。但是生物体内不仅有D-氨基酸,而且作用还不小,最常见的就是细菌细胞壁中的肽聚糖。

补充2:这个问题不止一篇科幻小说讨论过,比如长铗的《674号公路》。


以上



来源:知乎 www.zhihu.com
作者:白赟昊

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