8月4日電 據最高法網站消息,為進一步規範刑事裁判涉財產部分執行工作,充分發揮追繳、沒收措施和財產刑功能,有效懲治犯罪,保護國家利益和當事人合法權益,最高人民法院於近日印發了《關於規範刑事裁判涉財產部分執行工作的意見》(以下簡稱《意見》)。 《意見》共31條,主要包括總體要求、規範移送執行、規範執行行為、規範結案標準等內容,對人民法院強化內外銜接配合、高效有序開展刑事涉財產執行工作進行了系統規定。 《意見》要求,各級人民法院在刑事涉財產執行中要始終堅持黨的絕對領導,不斷深化綜合治理執行難工作格局。要著力完善法院內部立案、審判、執行銜接配合機制,不斷強化與監察、公安、檢察、司法行政、財政等機關的分工負責與相互配合,形成執行合力。要持續推進信息化建設,為執行案件的高效辦理和有效監督提供技術支持。《意見》特別強調,刑事涉財執行工作要自覺接受當事人、檢察機關和社會公眾的全程監督。 《意見》提出,進一步強化移送執行環節各部門的協調配合與監督制約。明確刑事審判部門移送立案時限、材料,立案部門立案並移送執行的時限、程序要求。要求刑事審判部門移送的基本材料要齊全並有詳細移送執行表和財產清單,為後續執行工作奠定基礎。要求移送執行的裁判文書主文應當明確具體,減少執行爭議。 《意見》強調,刑事涉財產執行工作應全流程規範執行。明確發出執行通知和報告財產令、財產查控變價、特殊財物處置等具體流程。對執行依據不明確時的處置、追繳等值財產、繼續變價等重點問題提出了明確要求。進一步規範刑事涉財執行的結案標準,重點對終結執行和執行完畢兩種主要結案方式作出了規定。要求對特定終結執行案件進行單獨管理,自覺接受檢察機關的監督。
山東博興8月9日電 (記者 沙見龍)以「數啟新程·智領未來」為主題的數智化轉型標杆實踐交流會8月9日在山東省濱州市博興縣召開。來自相關領域的專家、學者及知名企業代表等與會,分享前沿數智化技術和先進轉型經驗,助力石化行業數智化轉型。 當前,數位技術的飛速發展正在重塑各行各業的競爭格局,而數智化轉型已成為企業提升核心競爭力的關鍵路徑。 圖為交流會現場。沙見龍 攝 「要實現『多打糧食』,就得通過數位化、流程化、智能化三步走,聚焦效率、效益,做好資源配置、人才培養、組織優化,提升客戶價值的實現能力。」山東京博控股集團有限公司數智化轉型運營中心助理總經理吳家安現場介紹「數智京博」建設經驗。 目前京博數智化基於三大主線提升客戶價值、賦能高效運營及驅動可持續發展:以客戶為中心,賦能端到端價值鏈,促成客戶滿意的價值創造主線;推動數位化深度融合,構建公司可持續發展體系的內部運營主線;打造先進可靠的數位化基礎設施的數智化保障主線。 「隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展,我們積極整合數字科技創新資源,加快形成新質生產力。」吳家安表示,京博將聚焦「AI+研發」「AI+生產」「AI+經營」三大產業場景,圍繞「算力與智能裝備線」「模型算法線」等6條主線開展「人工智慧+」行動。 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 蘇州沃時數字科技有限公司CEO曾琢以「Al+研發落地應用與實踐」為題,闡述利用實驗室自動化與人工智慧優化化學製造的路徑。在實踐中,該公司以獨特的AI計算平臺和實驗室自動化平臺相結合的模式,賦能化工、新能源、新材料企業工藝研發與創新,打造高質高效AI自動化合成平臺,通過人工智慧進行設計、合成、測試,實現目標化合物路徑發現與自動合成。 曾琢表示,化學合成是化工、新材料、醫藥研發的基石,但傳統工業(醫藥、化工、新能源、材料)技術研發依賴逐級放大,且周期長、投資大,探索化學空間的速度已遠落後於發展需求。「實驗室自動化智能化可為化工研髮帶來顛覆性變革,使成本更低、效率更高。」 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 「化工行業基本經歷了機械化、電氣化和自動化階段,大都處在工業2.0和3.0的混合狀態。整體來看,雖然各企業智能化轉型意願偏積極,但依然分化明顯。」在中化信息雲事業部總經理湯政翰看來,中國多數大型化工企業的管理能力、精細化運營能力等都有待增強,創新能力和國際市場競爭力與世界一流水平還存在差距,升級任務緊迫。 隨著國家對打造行業領域專屬公有雲的重視,「化工行業雲」應運而生。湯政翰介紹說,藉助中國中化數位化轉型的成功經驗,「化工行業雲」對推動產業鏈上下遊企業業務協同、資源整合和數據共享具有重要意義,能夠搭建共性解決方案,加強協作配套,助力大中小企業實現「鏈式」轉型,帶動化工行業高質量發展。 「一個完整的企業AI擁抱閉環,要立於認知、基於數據、成於算法、融於場景。」山東京博控股集團有限公司董事、CIO唐亮對企業數智化轉型方面感受頗深。他在接受記者採訪時提到,企業擁抱AI打造新的核心競爭力,本質上是在數位化轉型基礎上的再一次認知升級和能力躍遷。AI不僅是技術工具,更是重塑企業價值創造邏輯的關鍵驅動力。這要求管理者從「技術採購思維」轉向「智能原生思維」,重新思考如何用AI重構價值創造過程。(完)
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