廣西憑祥8月12日電(宋邦穩)「674.75分,陸軍工程大學錄取通知書到了。」8月12日,南部戰區陸軍某邊防旅戰士劉宇星收到了軍校錄取通知書,與此同時,該邊防旅士兵參加考學、提幹和軍事職業教育考試的錄取通知書也陸續寄到。今年該旅共計54名士兵圓夢軍校,比去年40人增加了35%,人數創新高。 近年來,該旅黨委樹立「為強軍育人才」的工作導向,廣泛激勵官兵學習成才,先後投入300餘萬元為官兵升級改造圖書閱覽室28個,購置平板電腦、聽書機、朗讀亭等電子學習設備180餘臺,協調地方圖書資源25000餘冊,舉辦各類讀書學習活動10餘次。基層營連針對官兵個人基本情況,為官兵規劃成長路徑,制定學習計劃,並建立官兵學習成才檔案卡,實時跟進掌握官兵學習情況,助力官兵成長成才。 圖為士兵集中學習備考。牛利 攝 某邊防連戰士翁鵬,大學本科畢業後入伍來到連隊,夢想參加提幹考試成為一名軍官,然而他比較欠缺自制力,經常沉迷於網路遊戲,不能按計劃推進學習。連隊了解情況後,安排指導員、排長和班長對他進行「三幫一」輔導,督促翁鵬文化課程學習和軍事課目訓練,幫助他走出了網絡世界。當年年底,翁鵬憑藉出色表現被評為「四有」優秀義務兵。今年,翁鵬提幹考試成績在南部戰區陸軍排名第三,被海軍大連艦艇學院錄取,成功提幹。 「如果沒有單位的助力,我還會與夢想軍校再次失之交臂。」該邊防旅戰士李朋澤說。李朋澤入伍前因高考失利未能考上夢想軍校,入伍後,鉚著勁兒想要考學。今年備戰軍考,他因軍事訓練共同課目和文科相關課程不理想,幾度想要放棄備考。後來旅機關安排專人幫助備考戰士提升軍事訓練成績,協調駐地高中優秀教師和專業教育考試機構為備考戰士輔導授課。在單位助力下,李朋澤軍事訓練和文化成績逐漸提升,最終以642.3分的成績考上夢想軍校。 「出人才就是出戰鬥力!」該旅領導高立球說。今年以來,旅黨委在全旅大力營造「人人努力成才,人人皆可成才」的學習成才氛圍,先後組織裝甲、修理、運輸、通信、水電等專業集訓20餘輪次,100餘名官兵取得相應專業等級資格認證,300多名官兵通過自學考試提升學歷層次,600多人次進入旅隊人才「紅名單」,全旅持續掀起「靠學習成長成才」熱潮。(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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