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洋店村:

2019-07-17 16:51 来源:网易健康

  洋店村:

  创新对外话语表达体系,从中国百姓身边实事出发,从中华优秀传统文化中寻找滋养,以对等交流为载体,让外国受众更好地了解中国国情、文化、理念,听清中国声音,认知中国道路。业务工作方面,把党的政治建设摆在首位,严守党的政治纪律和政治规矩,突出党的理论教育和党性教育主业主课,着力培养对党绝对忠诚的党员干部队伍。

一、加强思想政治建设,始终坚持正确政治方向结合“两学一做”学习教育,党组班子带头,持续深入学习习近平总书记系列重要讲话精神,增强政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识,主动自觉地向党中央看齐,向习近平总书记看齐,向党的理论和路线方针政策看齐,向党中央各项决策部署看齐,始终在思想上政治上行动上同以习近平同志为总书记的党中央保持高度一致。比如,对最基层的党员干部、对村和社区干部应重点强调纪律修养的训练;对乡干部应重点加强作风修养训练;对县干部主要强调理论修养训练,对地市级干部主要强调道德修养训练,对省部级干部主要强调政治修养训练,同时也要重视其他方面的训练。

  “孝亲敬上,齐家教子,睦邻正理,仁让自强”“窗明几净亮堂敬祖,智慧勤奋修养后人”……现场听到机关干部家庭的好家训朗诵,朴实的话语,给予家庭成员无穷的力量。严明组织纪律,严格请示报告制度,坚决查处擅自行动、一哄而起,重大改革事项不及时报告等问题,确保中央和地方机构改革在工作部署、组织实施上有机衔接。

    七是带头廉洁自律。成就非凡之事业,需要非凡之精神。

2017年9月初,有幸参加了金湖县级机关工委组织的党务干部培训班,专程赴久负盛名的河南林州市干部学院学习培训。

  把当年在梁家河与正定为百姓做实事的初心,放在中华民族史、党史、新中国史中去思考,就是为人民向往的美好生活而奋斗,为中华民族的伟大复兴而奋斗。

  喀方致力于加强喀中战略合作,欢迎中国企业加大对喀投资,促进喀工业、农业、能源、交通、社会住房、新技术等发展。向“专业化”要质量。

  中央直属机关工委常务副书记孟祥锋主持会议。

  在新闻舆论各项工作中,中国记协将充分发挥人民团体的独特作用,奔着新闻事业的奋斗目标去,坚持问题导向,找准职责定位,着眼精准发力,扎实推动习近平总书记重要讲话精神在中国记协落地生根、开花结果。习近平主席在闭幕会上发表重要讲话,满怀深情地回溯了中华民族的文明历程、中国人民的伟大实践,深刻指出:“有这样伟大的人民,有这样伟大的民族,有这样的伟大民族精神,是我们的骄傲,是我们坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信、文化自信的底气,也是我们风雨无阻、高歌行进的根本力量!”“人民”“以人民为中心”,是习近平主席反复强调的话语;鲜明的人民立场、深厚的人民情怀、深刻的人民哲学,贯穿以习近平同志为核心的党中央治国理政全过程。

  中华民族伟大复兴绝不是轻轻松松、敲锣打鼓就能实现的,全党必须准备付出更为艰巨、更为艰苦的努力。

  改革开放以后,随着我国阶级状况和社会结构的变化,统一战线的性质和内部结构也随之变化,由过去的阶级联盟转变为以爱国主义和社会主义为政治基础的广泛的政治联盟。

  总要求系统阐明了新时代党的建设的主线、统领、根基、着力点、领域和质量等,这是对党建理论的继承和发展。要追求实实在在、没有水分的工作成绩,坚决反对一切形式主义和浮夸之风。

  

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机器学习已悄悄潜入日常生活 未来将会怎样?

2019-07-17 08:48:00 36氪 分享
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同时,也为在全社会形成爱国爱家、相亲相爱、向上向善、共建共享的社会主义家庭文明新风尚作出新的更大贡献。

  很多人都不确定到底什么才是机器学习。但是事实上机器学习已经成为了我们日常生活的一部分了。

  机器学习是人工智能的一种,通过机器学习,计算机可以从示例中学习而不再需要一步一步地执行命令。

  英国皇家学会(The Royal Society)认为机器学习对人们生活的影响会越来越大,并号召大家在这方面做更多的研究以确保英国能够充分抓住并利用这个机会。

  机器学习已经是很多系统的“动力系统”,从平凡到可以改变生活的所有。以下是一些例子:

  1. 手机

  运用语音指令命令手机完成搜索和拨打电话等功能就是依赖于与机器学习相关的技术。

  虚拟人工助理,如Siri、Alexa、Cortana 或者 Google Assistant 能够执行命令也是因为有了语音识别技术,能够处理人类语言,匹配相关指令并以越来越自然的方式做出反应。

  虚拟语音助理通过学习大量的对话及其他各种各样的方式学习人类语言。它们也许会问询具体的信息,如怎么称呼你,或者一家人中每个个体的声音分别是什么样的。

  所有用户所产生的大量对话数据也被用作学习例子从而可以帮助虚拟人工助理识别多音词以及学习如何自然地进行讨论。

  2. 购物车

  很多人都非常熟悉购物推荐,回想一下在线超市提醒你购买东西的场景,或者Amazon向你推荐你可能喜欢的书的场景。

  机器学习就是通过所谓的推荐系统来进行推荐的。通过分析消费者的购物历史数据以及消费者所表现出来的消费喜好,推荐系统可以在购物历史中总结出规律,从而预测出你可能喜欢的产品。

  3. 电视

  相似的推荐系统同样也用于电影或者电视等流媒体中,比如Netflix就有这样的推荐系统。

  推荐系统利用机器学习分析观看习惯,根据每个人看过什么、喜欢看什么分析出偏好模式。了解到观众喜欢的电影类型、点播历史和高分评价以后,推荐系统就可以分析出看电影的个人偏好。

  在Spotify 等音乐类流媒体中同样有推荐系统的存在,Facebook也通过这样的机制为用户推送文章。

  4. 电子邮件

  机器学习同样可以被用于区分不同种类的物品或项目。这点可以被用来从一堆电子邮件中挑选出你想看的邮件。

  垃圾邮件探测系统利用一组示例邮件来识别出垃圾邮件——通过检测特定的词语、发件人以及其他特征判定是否是垃圾邮件。一旦设定好,系统就可以直接将相关邮件放进特定的文件夹中。随着用户标注邮件或者在文件夹间移动邮件,该系统持续学习。

  5. 社交网络

  你想过Facebook是怎么知道你的照片里有谁并自动打上标签的吗?

  Facebook及其他社交媒体所采用的可以自动加注标签的图像识别系统也是基于机器学习的。当用户上传照片并标注出自己的朋友和家人后,图像识别系统就会识别出重复出现的元素并将其分类或指向特定的人物。

  6. 银行

  通过大量数据分析和模式鉴别,人工分析员无法识别出的行为都可以被分析出来。这种分析能力的最常见应用就是打击储蓄卡和信用卡欺诈行为。

  机器学习系统可以被训练来识别典型的消费模式及交易特征(如地点、数目或者时间),从而或多或少的降低欺诈的可能性。当一单交易看起来有异常时就会触发警报,随后用户就会收到一条相关信息。

  7. 医院

  医生开始考虑使用机器学习来做出更好的诊断,比如发现癌症和眼疾。通过学习医生标记过的图片,计算机可以分析鉴别新的病人视网膜图、皮肤斑点或者显微镜下的细胞图。

  通过这种方式,机器可以发现提示疾病存在的视觉线索。此类图像识别系统在医疗诊断领域里变得越来越重要。

  8. 科学

  机器学习同样也为科学家探索新发现提供了助力。特别是在粒子物理领域,机器学习可以帮助计算机从Cern的大型强子碰撞型加速器收集到的海量数据集中发现模式。

  机器学习在希格斯玻色子(Higgs Boson)的发现中起到了重要作用,现在机器学习被应用于任何人都没有想象过的“新物理”探索中。同时,还被用于发现新药,比如通过寻找新型小分子或抗体来对抗疾病。

  未来将会怎样?

  未来的发展将聚焦于制造出能够出色地完成特定任务的系统,并使这些系统成为人类的助手。

  在学校,机器学习可以跟踪学生的表现,制定个人学习计划。可以帮助我们高效地利用资源,从而降低能耗;可以通过帮助人们发现更多的有意义的人际接触来加强对老人的关怀。

  在交通领域,机器学习可以推动无人驾驶。

  各行各业都可以利用算法来提高效率。金融服务的自动化程度可以更高,律师事务所利用机器学习完成基本的调查。常规任务可以更快地完成,这将挑战依赖于按工作时间收费的商业模式。

  在未来十年,机器学习科技将越来越多地渗透到我们的生活中,改变我们工作和生活的方式。

责编:陶宗瑶(实习生)
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