德國迎來高溫天氣
2025-11-26 13:06 8,698次浏览雲南玉溪8月10日電 (宋蝶 瀋陽)為紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，由雲南省玉溪市滇劇院創排的大型原創現代滇劇《風雲滇緬路》9日晚在玉溪市聶耳大劇院首演，再現雲南民眾用血肉之軀共築「抗戰輸血線」的英雄壯舉。 8月9日晚，滇劇《風雲滇緬路》演出現場。瀋陽 攝 滇劇形成於明末清初，是雲南代表性地方傳統劇種，融匯各地戲曲聲腔與本土曲調精華，被譽為「滇粹」「省粹」。其表演生活氣息濃鬱，人物刻畫細膩傳神，不僅流行於雲南及周邊地區，更遠播至緬甸、泰國、新加坡等東南亞國家。 誕生於抗戰烽火中的滇緬公路，起自雲南昆明，經畹町出境至緬甸臘戍，全長1100多公裡。這條被稱為「抗戰輸血線」的國際通道，是20餘萬雲南民眾在崇山峻岭間，靠雙手和簡單工具，以血肉之軀開鑿而成。 《風雲滇緬路》以1937年至1942年抗戰危局為背景，再現雲南民眾共築「抗戰輸血線」的壯烈史詩。劇目以「梨花」一家為縮影，展現一家人、一村人、一路人、一國人在民族存亡關頭不惜毀家紓難、披荊斬棘、捨生取義、炸橋阻敵……從開山築路到忍痛炸橋，從萬眾一心到慷慨赴死，奏響一曲「中華不屈，浩氣長存」的民族壯歌。 8月9日晚，滇劇《風雲滇緬路》演出現場。瀋陽 攝 作為雲南藝術基金資助的重點劇目，《風雲滇緬路》歷經兩年打磨，劇本數易其稿，再經兩個月緊張排練後呈現在舞臺上。 玉溪市滇劇院相關負責人介紹，該劇以「傳統程式當代化、青年人才梯隊化、文化影響浸潤化」為創作路徑，大膽起用青年演員擔綱主演，既彰顯滇劇藝術守正創新的探索，也為培養戲曲新人搭建重要平臺。 劇目中，主創團隊通過精湛的唱腔設計、細膩的人物塑造與恢弘的舞臺呈現，將偉大的民族精神有機融入劇情，展現滇緬公路背後雲南民眾用堅韌與熱血鑄就的民族脊梁。 首演當晚，聶耳大劇院座無虛席。現場觀眾隨著劇情的推進時而屏息凝神，時而熱淚盈眶。「該劇不僅承載著厚重的歷史底蘊，更通過滇劇這一獨特藝術形式，讓紅色基因與民族精神得到鮮活傳承。」市民甘洪偉觀演後深受觸動，他表示期待該劇走向更廣闊的舞臺，讓更多觀眾感受這份震撼與力量。 據悉，8月9日至12日晚，《風雲滇緬路》將在玉溪市聶耳大劇院連演四場。(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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