图片来源:中央纪委国家监委网站
数据显示,2022年,全国共查处违反中央八项规定精神问题95376起,批评教育帮助和处理141348人,其中党纪政务处分96756人。
从查处问题类型看,在履职尽责、服务经济社会发展和生态环境保护方面不担当、不作为、乱作为、假作为,严重影响高质量发展方面,2022年共查处问题37567起,占查处的形式主义、官僚主义问题总数的83.9%。查处的违规收送名贵特产和礼品礼金、违规吃喝、违规发放津补贴或福利3类问题,分别占享乐主义、奢靡之风问题的38.6%、21.0%、18.5%。
从查处级别看,2022年,全国共查处省部级领导干部违反中央八项规定精神问题10起,地厅级领导干部问题503起,查处县处级领导干部问题6849起,查处乡科级及以下干部问题88014起。其中,乡科级及以下干部问题占查处问题总数的92.3%。
二十届中央纪委二次全会强调,持续深化落实中央八项规定精神、纠治“四风”。各级纪检监察机关要严肃整治损害党的形象、群众反映强烈的享乐主义、奢靡之风,对顶风违纪行为露头就打、从严查处,坚决防反弹回潮、防隐形变异、防疲劳厌战。要重点纠治形式主义、官僚主义,深挖根源、找准症结,精准纠治、增强实效。春节将至,各级纪检监察机关要紧盯节点和薄弱环节加强监督检查,强化节前教育提醒,确保党员干部风清气正过节。(中央纪委国家监委网站 陆丽环)
驰而不息纠治“舌尖上的浪费”
近年来,习近平总书记多次对制止餐饮浪费作出重要指示批示。二十届中央纪委二次全会对纠治“舌尖上的浪费”作出部署。踏上新征程,要牢记“三个务必”,把纠治餐饮浪费问题摆在更加突出位置,常抓不懈、综合施策,以优良党风引领社风民风,推动全社会形成厉行节约、反对浪费的良好风尚。
餐饮浪费看似小事、实关大局,必须在思想上高度重视、行动上一抓到底。“一粥一饭当思来之不易,半丝半缕恒念物力维艰。”餐饮问题不只是个人消费行为,更关系国家粮食安全大局。餐饮环节的粮食浪费不容小觑,在我国粮食需求刚性增长、资源环境约束趋紧的态势下,制止餐饮浪费增加了“无形良田”,是保障国家粮食安全的有力举措。餐饮风气还是一个政党、一个社会风气状况的直接体现,如果任由浪费之风滋生蔓延,将严重损害党的形象、败坏社会风气,必须坚决纠治餐饮浪费问题,把中华民族勤俭节约的传统美德和党的优良作风传承下去、发扬光大。“洪范八政,食为政首”。要站在党和国家工作大局中认识和把握纠治餐饮浪费问题,将其作为深入落实中央八项规定精神的重要内容,坚决抓下去,让节俭用餐在全社会蔚然成风。
纠治餐饮浪费,必须坚持问题导向,贯通发力消除薄弱环节。在各地区各部门的持续努力下,公款大吃大喝、挥霍浪费问题得到有力遏制,全社会浪费可耻、节约光荣的良好氛围不断浓厚,纠治工作取得积极成效。但还存在一些突出问题,部分党员干部厉行节约的思想根基不牢固、行为惯性没有彻底扭转,公务活动用餐超标准、虚列开支套取公款大吃大喝等问题时有发生,商务接待、婚丧嫁娶宴请等方面餐饮浪费现象较为突出,一些地方、部门纠治餐饮浪费搞“一阵风”,监管执法工作还需加强。对此必须保持清醒和坚定,加大工作力度,密切纪检监察机关与职能部门的协作,合力纠治餐饮浪费问题。要紧盯党员干部、公职人员,紧盯公务活动用餐、党政机关和国有企事业单位食堂用餐,加强监督检查,严肃纠治公款餐饮浪费问题,形成有力震慑。要以强监督促强监管,推动职能部门各尽其责、严管所辖,不断完善政策工具箱,创新监管手段,加大执法和曝光力度,深入治理餐饮浪费问题。
纠治餐饮浪费问题绝非一时之功,必须纠树并举、久久为功。在解决突出问题的同时,要注重从思想根源、制度机制上发力破解,抓出习惯、化风成俗。要大力弘扬勤俭节约之风。从党员干部抓起,强化党性党风党纪教育,推动模范践行“光盘行动”,无论在公务活动用餐,还是在操办婚丧喜庆、日常聚餐、个人消费中,都做到自觉反对浪费,持续涵养节约习惯。立足职责移风易俗,推动文明餐饮理念进餐厅、进社区、进单位、进校园、进家庭,大力破除讲排场、比阔气、爱面子等不良风气,让节俭用餐成为全社会的共识和行动。要健全反对餐饮浪费的长效机制。推动各地区各部门从实际出发,把纠治公款餐饮浪费的要求进一步体现到公务接待、招商引资招待、国有企业商务接待、单位食堂用餐等制度中,明确细化有关规定。推动完善餐饮行业反浪费的政策规定、标准体系、奖惩机制等,为市场主体执行、监管部门执法提供操作性强的政策依据,不断把制度成果转化为治理效能。
春节是团圆聚会的重要节日,也是餐饮浪费容易滋生的节点。佳节将至,要采取有针对性的措施纠治餐饮浪费问题,推动各级领导干部带头厉行节约,带动全社会力戒铺张浪费,努力营造良好氛围,让节日的烟火气中充盈文明节俭之风。(纪锋)
提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。 全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 网信购彩地图 |