117份「青春提案」回應民生痛點
2025-12-31 14:47 6,534次浏览溫州8月7日電(周健 熊文杰 楊程)一塊塊獎牌、一個個獎盃、一面面錦旗等依次排開，新兵們一邊觀摩，一邊聆聽老兵們的介紹……它們宛若「無聲戰鼓」，見證著一段段光輝的奮鬥歷程。 這是發生在武警浙江省總隊溫州支隊蒼南中隊(以下簡稱「武警蒼南中隊」)的一幕。連日來，該中隊舉行「衛士樹下話忠誠·榮譽牆前鑄擔當」「強軍故事會·榮譽大家談」等活動，旨在引發官兵情緒共振和情感共鳴，激勵他們在強軍徵程上奮勇前行。 武警蒼南中隊是「老牌」的先進中隊、多年的「四鐵」單位——從1995年至今，已連續30年被表彰為「基層建設先進中隊」，先後9次被武警浙江省總隊表彰為「基層建設標兵中隊」，榮立集體二等功5次、集體三等功8次，斬獲各項榮譽100餘次，2004年還被蒼南縣人民政府授稱為「蒼南衛士」。 2025年8月，浙江溫州蒼南，武警官兵向新兵介紹獎盃背後的故事。 熊文杰 攝 「2019年我剛下連時，被授予『蒼南衛士544號』。彼時，我與當時的老兵們共同奔赴颱風『利奇馬』搶險救援一線，經過數天的奮戰，圓滿完成救援任務，取得了這張證書，至今記憶猶新。」新兵班長龐深威表示，單位曬的不僅是榮譽，更是沉甸甸的責任擔當。 武警蒼南中隊指導員楊程則指著一張陳舊的報紙向新兵分享「飛車流血擒逃犯」的故事。「1996年6月11日下午，在一次押解特大流氓團夥主犯過程中，犯人借上廁所返回之機，掙脫牽制，跳車逃跑。時任班長王劉明毫不猶豫地從飛馳的列車上縱身躍下，在身負重傷、鮮血直流的情況下，仍以驚人毅力，咬緊牙關一路追趕，將強行跳車的犯人擒獲。」 據了解，近年來，武警蒼南中隊每逢新兵下連，讓他們先參觀承載中隊爭先創優回憶的榮譽室，先回顧傳承艱苦奮鬥精神的「艱苦奮鬥箱」，先銘記「蒼南衛士」編號，先學習紮根蒼南、矢志奉獻的衛士宣言。 談起曬榮譽的意義，武警蒼南中隊執勤三大隊教導員王亦威說道，「要讓榮譽成為『保鮮劑』，時刻提醒官兵精神飽滿、鬥志昂揚；要讓榮譽成為『清醒劑』，時刻提醒官兵拼搏進取、再創佳績；要讓榮譽成為『興奮劑』，時刻提醒官兵『見紅旗就扛、見第一就掙』。」(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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