四川洪雅光明寺30餘畝水稻迎豐收
2026-01-03 07:38 5,415次浏览在曹楊新村街道桂楊園居民區黨總支書記周利華的電腦裡，一張表格則清晰記錄了近年來三個小區的成長與蛻變：業委會換屆、物業服務企業續聘全覆蓋，停車管理條例的制定與實施均已完成，充電樁增設、擾民樹修剪、下水管道疏通等惠民利民的「小事」更是密布其間。桂楊園居民區坐落在曹楊轄區西部，東邊緊挨著楊柳青路，擁有著桂巷新村80-82號、77-79號及多層住宅三個自然小區。在周利華看來，這麼多民生工程之所以「辦得下來」，離不開一項關鍵性工作——黨建引領物業治理「質價雙提升」。「一方面，業主對公共空間保潔敷衍、綠化區域打理不周、小區路燈照明昏暗等問題積怨已久，投訴不斷，另一方面，低廉的物業費也確實讓物業管理服務一直處於捉襟見肘的狀態，連基本保障都難以維繫。彼時雙方的零和博弈，讓服務質量提升成為了懸而未解的難題。」周利華回憶道。「怪圈」難破，但基層治理的出發點和落腳點卻從未動搖。秉持著「民之所憂，我必念之；民之所盼，我必行之」的工作原則，桂楊園居民區黨總支以組織優勢穿透困局藩籬，一場黨建引領下的物業服務價值重構實踐就此展開。解題關鍵：「面對面坐診」下的矛盾調和質價雙提，講究「服務增值的硬底氣」，又講究「協商共識的軟智慧」。桂楊園居民區黨總支充分發揮黨建引領作用，結合業委會換屆圓滿完成及物業服務企業即將面臨續聘兩大關鍵節點，圍繞「質的飛躍」與「價的共識」兩大維度精準發力。黨總支牽頭搭建協商平臺，組織業委會代表、樓組長與物業方「面對面坐診」，將社區居民關心的綠化、保潔、照明、流浪貓治理等訴求「搬」上協商桌，並梳理成詳細的「整改清單」，要求對方拿出具體的整改措施與明確的時間表，用「質的飛躍」為物業費上調打下信任根基。在物業進行針對性整改的同時，業委會積極組建監督小組，對整改過程進行全程跟蹤、實時反饋，形成「居民下單-物業接單-監督跟單-居民評單」的良性閉環。當困擾居民已久的「急難愁盼」被精準識別並逐一「銷項」，物業服務質量的可見提升便成為了價格調整最有力的背書。期間，業委會同步發起物業費調價徵詢，力求凝聚「價的共識」，為物業服務的可持續發展注入新活力。「質在先，價跟上，透明公開有保障，業主們心裡才有底。」據周利華介紹，如今，桂楊園一小區已啟動物業費五年漸進調價機制，從基礎價位逐年小幅上漲，另外兩個小區的物業費調價工作也在穩步推進中。「服務上去了，花錢買服務才值當，大家感受到實實在在的變化，自然願意為提升的服務買單。」機制創新：「質價雙提升」帶來的善治循環值得一提的是，「質價雙提升」不僅夯實了物業管理服務根基，更催生了社區治理「自我造血、良性運轉」的創新機制，為桂楊園居民區注入了可持續的善治動能。停車費、廣告費等公共收益，如今已成為滋養社區的「源頭活水」。在黨建引領居委會、業委會、物業「三駕馬車」的強力推動下，公共收益「反哺」小區維修基金的新興模式已在兩個小區內落地生根，而這筆寶貴的「活錢」也迅速轉化為了解決民生痛點、提升環境品質的實效，成功解決擾民樹修剪、老舊滅火器批量更新等「急難愁盼」問題。此外，「質價雙提升」的探索實踐，還更深層次觸發了基層自治的流程再造與長效機制的科學構建——在做好基礎服務的基礎上，物業方廣泛收集來自社區居民的意見和建議，社區內定期召開居委會、業委會、物業的三方議事會，通過「議題收集-分級協商-共識決策-落地跟蹤」的規範流程，實現訴求的閉環響應與問題的源頭化解，並將協商共治固化為長效運行機制。這不僅大幅提升了社區自治共治的工作效率，更將矛盾化解於前端，形成了一條清晰、可預期的解決路徑。「現在機制轉起來了，問題解決了，錢花得明白了，人心也更凝聚在一起，自治共治更有力量了。」周利華表示，接下來，黨總支將持續深化「質價雙提升」機制內涵，鞏固現有治理成果，進一步激發居民參與社區事務的主動性和創造性，共繪品質家園新畫卷。
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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