投訴維權新規要來了，這些變化請注意
2025-12-01 00:47 3,274次浏览北京8月8日電 據中國壘球協會消息，8月5日和7日，在中國第17個全民健身日到來之際，中國壘球協會全民健身日主題活動暨2025年快樂壘球進社區、進校園活動走進中山市小欖鎮，300餘名大學生、中小學生懷著對壘球運動的好奇與熱情積極參與其中。 活動現場。中國壘球協會供圖 本次活動是中國壘球協會2025年快樂壘球進社區、進校園活動的第二站，設置了知識講座、專項技能體驗等多項趣味十足的互動項目，讓大家在輕鬆歡樂的氛圍中，加深對壘球運動的理解與喜愛。同時現場還設置壘球文化展示區，作為活動的「知識補給站」，進一步展示壘球的歷史底蘊與運動精神。此外，活動也邀請到了專業的壘球教練團隊，為志願者們帶來專業且生動的壘球專業知識和技能的教學。 中山市棒壘球協會相關負責人表示，中山市棒壘球協會將以實際行動響應「全民健身，共享健康」的號召，讓更多人在揮棒、奔跑、協作中感受運動帶來的健康和快樂。希望學生們能積極投身到這次活動中，勇敢嘗試、盡情體驗，收穫運動帶來的快樂與成長。 體育運動是實現全民健康的重要途徑，而壘球運動憑藉其獨特的魅力，在全民健身的浪潮中熠熠生輝。軟式棒壘球這項針對青少年和初學者設計的項目，讓不同年齡、不同運動基礎的人都能在其中找到樂趣，這使其成了為全民健身量身打造的「友好型」運動。主辦方表示，希望讓這項集趣味性、競技性、團隊性於一體的運動，走進更多人的生活，讓「全民健身」的理念通過壘球運動、融入365天的日常生活當中。 活動現場。中國壘球協會供圖 活動為期兩天，分別進行壘球基礎知識講解、傳接球+打棒專項體驗、跑壘+九宮格投球等項目。8月5日，來自中山市電子科技大學的158名「十五運」壘球項目的大學生志願者們參與活動。8月7日，中山「五育」綜合實踐夏令營的168名中小學生參與活動。活動結束後，中國壘球協會向參與活動的300餘名大學生志願者和中學生頒發了活動紀念證書。 本次活動由國家體育總局群眾體育司指導，國家體育總局手曲棒壘球運動管理中心、中國壘球協會主辦，華奧星空科技發展有限公司承辦，中山市熊貓棒壘球俱樂部協辦，同時得到了廣東省棒壘球協會、中山市棒壘球協會的大力支持。(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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