天津8月14日電(記者 孫玲玲)「從街頭巷尾的老天津味,到莊嚴厚重的歷史建築,老師們為我們講解每一個場景背後的故事,讓我們不僅『看見』了文化,更『理解』了它的根,讓我們這些海外華裔學子,真正『看見中國,走近中國,熱愛中國』。」13日下午,在第八屆全球華語朗誦大賽天津集結營閉營式上,來自西班牙馬拉加的華裔學子張丹尼的感言引發滿場共鳴。 8月13日下午,在第八屆全球華語朗誦大賽天津集結營閉營式上,海外華裔學子為大家表演快板。記者 孫玲玲 攝 西北角早市的炊煙嫋嫋,古文化街泥人張的指尖傳奇,精武門武術少年的颯爽英姿,海河遊船上的霓虹流轉、國家海洋博物館的蔚藍律動、天津之眼流轉的城市天際……在此次為期12天的「津派文化」深潛之旅中,來自美國、加拿大、德國、法國、義大利、西班牙、荷蘭、印度尼西亞、馬來西亞和蒙古國的35名華裔師生,以朗誦為媒介,以華語為舟楫,在天津進行了一場跨越洲際的文化對話。 「在意式風情街,我看到了中西文化像朋友一樣相處;在楊柳青古鎮,非物質文化遺產代表性傳承人握著我的手教我畫年畫,那溫度讓我知道『傳統』不是過去的事,而是活著的故事;在國家海洋博物館和泰達航母主題公園裡,那些科技與力量的展示,讓我為『中國』這兩個字感到驕傲——不管我在德國還是在這裡,這兩個字都刻在心裡。」來自德國的營員潘晴說道。 閉營式現場,奧地利奧華中文學校、加拿大溫哥華話劇團青少年藝術團、荷蘭代爾夫特中文學校、印尼華文教育聯合總會4所華文教育機構及團體與天津市華夏未來教育集團共同籤署戰略合作協議,未來將在中外文化交流活動、國際研究活動、師生學習互訪等多個方面展開合作,共同推動中華文化和世界文化的融合交流。 當《我在天津等你》的歌聲在劇場迴蕩,為期12天的天津集結營落下帷幕。天津市人民政府僑務辦公室主任林潔表示:「此次集結營是一堂行走的中華文化課堂。中華文化,不是書本上枯燥的文字,不是博物館裡明亮的玻璃展櫃,而是一條奔騰了五千年的壯闊長河,流淌在我們的血脈之中。希望同學們永葆對中華文化的熱忱,感受它、體驗它、理解它、傳承它,成為中外文化交流的友好使者。」 本屆集結營由中國華文教育基金會、天津市人民政府僑務辦公室主辦。(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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