連日來，中央代表團為西藏各族幹部群眾帶來溫暖關懷、奮進動力
2025-12-19 22:53 8,628次浏览西安8月9日電 (記者 張一辰)8日晚，由國家大劇院與陝西大劇院聯合演出的國家大劇院版莫扎特經典歌劇《費加羅的婚禮》在陝西大劇院歌劇廳上演，為古城觀眾帶來了一場兼具歷史厚重感與藝術張力的歌劇盛宴。 圖為歌劇《費加羅的婚禮》在陝西大劇院歌劇廳上演。(陝西大劇院供圖) 《費加羅的婚禮》被譽為莫扎特歌劇創作的巔峰之作，自1786年問世以來，憑藉明快的旋律、巧妙的結構與深刻的人文意涵，歷經兩個多世紀仍被廣泛傳唱，深受觀眾喜愛。 當晚隨著大幕拉開，簡約而富有象徵意味的舞美布景即刻將觀眾帶到18世紀的西班牙塞維亞，當《再不要去做情郎》《你們可知道什麼是愛情》《微風輕拂的時光》等經典詠嘆調在輕快節奏中響起，現場掌聲不斷，觀眾沉浸於劇情與音樂的交織之中。 現場樂團由西安交響樂團常任指揮戴恩·蘭姆執棒，西安交響樂團全程擔綱伴奏。《費加羅的婚禮》總譜長達730餘頁，對樂團的把控能力和藝術素養提出了極高的要求。在序曲與多首核心詠嘆調段落中，樂隊與舞臺人物高度默契、呼吸共鳴，使整場演出更具整體感與舞臺感染力。 舞臺方面，該劇延續了西班牙導演何塞·路易斯·卡斯楚創作於2013年的版本，以凝練的視覺語言營造充滿象徵意味的空間氛圍，突出角色間的情感衝突與戲劇張力。馬庫斯·韋爾巴、貝內黛塔·託雷、亞歷山德羅·盧昂戈、瑪麗亞·穆德裡亞克、米裡亞姆·阿爾巴諾等國際知名歌唱家，與國家大劇院著名歌唱家關致京、劉思曼、扣京同臺合作，攜手西安交響樂團合唱團，共同完成了一次高質量、高完成度的舞臺呈現。 陝西作為文化大省、演藝大省，近年來積極打造文、體、商、旅等一體融合發展的城市新地標，這其中，承載著城市文化品位和藝術追求的劇院，成為城市文化新生態的探尋者。 據悉，陝西大劇院自2017年開幕以來，已先後主導、參與製作《圖蘭朵》《卡門》《弄臣》《茶花女》《託斯卡》《費加羅的婚禮》六部經典歌劇。 陝西大劇院表示，該劇院通過引入國際製作標準、融合本土藝術力量，希望西安觀眾在家門口就能感受歌劇藝術的多元魅力，同時推動本土藝術人才與國際舞臺的深度對話。(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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