【抗戰勝利80周年】兩岸同胞走進湖北宜昌石牌抗戰遺址共緬抗戰英烈

2025-11-08 17:51 9,857次浏览

  基層,聯繫服務群眾的「最後一公裡」。 這裡有訪家走戶的「小巷總理」,也有訪貧問苦的駐村第一書記。基層折射民生冷暖、反映民心向背。   「把基層的工作做好,這樣才能『任憑風浪起,穩坐釣魚臺』」。從黃土地一路走來,從農村大隊黨支部書記幹起來,習近平總書記「對基層工作非常牽掛,對基層幹部充滿感情」,對基層減負工作高度重視。   從源頭和機制上持續深化整治形式主義為基層減負。中辦、國辦印發的《整治形式主義為基層減負若干規定》提出:「省級黨委和政府指導本地區立足實際建立健全鄉鎮(街道)履行職責事項清單並開展清理規範,加強清單動態管理,推動責權一致、責能一致。」   自2024年2月以來,在先行試點基礎上,全國3.8萬個鄉鎮(街道)全面開展履職事項清單工作。截至今年6月底,清單已全部編制完成,取得明顯成效。   一年一個臺階,一步一個腳印。如何答好基層減負這道「關鍵之題」?一張鄉鎮(街道)履職事項清單,凝聚著習近平總書記的牽掛與考量。   翻開清單,明確鄉鎮(街道)職責是其中之題眼。「為基層減負要明確權責,不能什麼事都壓給基層,基層該承擔哪些工作,要把職責事項搞清楚。」   基層之負從何而來?   其中一個重要因素,便是形式主義、官僚主義的桎梏:「痕跡管理」比較普遍,但重「痕」不重「績」、留「跡」不留「心」;檢查考核名目繁多、頻率過高、多頭重複;「文山會海」有所反彈……   「這種狀況必須改變!」習近平總書記的話擲地有聲。   2024年11月,湖北嘉魚縣四邑村,一張《服務群眾事項清單》吸引了習近平總書記的目光。「過去更多的是要求群眾去做事,現在更多的是黨員幹部給群眾辦事、做服務,這是一個根本的變化。」習近平總書記說,「要持續為基層減負,讓基層幹部能夠用更多時間和精力來服務群眾。」   一張清單,凝聚著減什麼、怎麼減的實踐答案。   《整治形式主義為基層減負若干規定》印發,首次以黨內法規形式制定出臺為基層減負的制度規範;《關於全面建立鄉鎮(街道)履行職責事項清單的意見》印發,進一步明確鄉鎮(街道)職責,形成事權清晰、責能相適、履職順暢、保障有力的鄉鎮(街道)權責體系……   一個個文件、一項項舉措,黨中央出「重拳」整治,破解基層治理「小馬拉大車」問題,有助於不斷築牢黨在基層的執政基礎。   減負二字,需「減」更重「賦」。   2024年7月30日,中共中央政治局召開會議。會議明確提出,「要強化制度建設與執行,統籌為基層減負和賦能」。   減負與賦能,這一對充滿辯證法色彩的動詞,正是透視「基層治理現代化這項基礎性工作」的關鍵詞——破形式主義之弊、減基層負擔之重,是為了賦能基層治理效能,讓廣大幹部「輕裝上陣」、擔當作為。   若將這一張清單,放置於國家治理現代化進程的大視野中,其背後的深意,則更為清晰。   「黨的工作最堅實的力量支撐在基層,經濟社會發展和民生最突出的矛盾和問題也在基層」。著眼於夯實中國式現代化基層基礎,習近平總書記把基層治理放在「五位一體」總體布局和「四個全面」戰略布局中,謀劃部署。   「縱觀各國治理實踐,如果社會治理跟不上經濟發展步伐,各種社會矛盾和問題得不到有效解決,不僅經濟發展難以為繼,整個社會也可能陷入動蕩」。   2025年是「十四五」規劃收官之年,也是「十五五」規劃謀篇布局之年。在時間的交匯點上,「切實整治形式主義為基層減負」,抓好基層治理現代化,「中國之治」便有了更為堅實的基礎。   策劃:杜尚澤、彭俊   撰文:陳世涵、鄺西曦   編輯:李建廣、閆俏秀   海報:田興洲   校檢:吳玥   來源:人民日報客戶端

  本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日,浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」),是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。   類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中,構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹,「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成,每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片,神經元數量已接近獼猴大腦規模,在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。   為了充分釋放類腦計算機能力,團隊還採用分層資源管理架構,研製了新一代達爾文類腦作業系統,實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外,團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。   目前,「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務,還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦,為腦科學研究提供了新的手段。   「悟空」類腦計算系統的推出,將為現有計算場景提供新的計算範式,解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題;還將作為神經科學家研究腦的仿真工具,提供新的實驗手段,並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦;並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度,推動通用人工智慧的發展。   作者:本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)

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