智慧城市建设推动社区治理实践创新

社区是党和政府联系及服务居民群众的"最后一公里",社区治理现代化是国家治理现代化的重要组成部分.推进首都治理体系和治理能力现代化,社区治理的理论与实践创新必不可少.本文以大数据技术为视角,立足于北京市大力推进智慧城市建设、布局城市全域应用场景、一体推进数字社会建设的政策背景,从智慧社区应用目标谱系出发,通过全域集数据模型,以标准化的城市基础信息编码体系为基础,面向城市数字化治理和精细化管理需要,基于全域大数据关键技术解决社区治理全域应用场景问题,推动社区治理智慧服务与精细化管理,同时促进智慧北京建设及相关高精尖产业发展.     

针对生物识别信息的刑法保护:现实境遇与完善路径——以四川“人脸识别案”为切入点

当前生物识别信息在我国社会中的运用呈现逐年递增的趋势.生物识别信息具备本体特殊性和社会特殊性,这决定了其具备与普通公民个人信息不同的重要性,应受到刑法的特殊保护,但我国既定刑事立法对生物识别信息并未进行任何形式的特殊保护.可运用实质解释的方法,在不违反罪刑法定原则的前提下,充分利用两高《解释》第5条中第1款第10项和第2款第4项这两个兜底条款,将"侵犯生物识别信息5条及以上"认定为"情节严重",将"侵犯生物识别信息50条及以上"认定为"情节特别严重",由此降低针对生物识别信息原本的入罪和法定刑升格的数量,最终实现对生物识别信息的特殊刑法保护.     

大数据党建研究的现状、问题与展望

随着大数据时代的全面到来,大数据党建也越来越成为党建研究的热点.借助SATI等工具对相关文献梳理后发现,当前的大数据党建研究仍存在着基本概念不明确、研究不聚焦、研究理路不清晰、实质性交叉研究不够等问题.未来的大数据党建研究应该从以下几方面突破:加强对大数据党建的基本概念和战略意义的深入研究;抓住大数据与党建工作交叉的关键,突破大数据党建的交叉瓶颈;以大数据党建为基础,构建现代党建治理理论体系.     

诗歌在我的面前, 永远是一座高耸入云的山峰 ——自述《诗耀中华》

《诗耀中华》观海编中国广播影视出版社2021年6月出版诗歌有着极为独特而崇高的地位。诗歌,是人类抒情表意最为重要的方法之一。《诗大序》评价古诗,“诗者,志之所之也。在心为志,发言为诗,情动于中而形于言。言之不足,故嗟叹之。嗟叹之不足,故咏歌之。咏歌之不足,不知手之舞之足之蹈之也”。可见,国人早就认识到诗歌是抒发情感、表达意志的重要方式;有人说,诗歌是文学语言的最高形式;有人说,诗歌是文艺皇冠上的钻石;有人说,诗歌是天才大脑里生出来的文学珍宝……诗歌对于我来说是神秘而神圣的。     

大图们江国际合作回顾与展望

大图们江国际合作是由联合国计划开发署主导启动、由相关各国政府自主推动的多国区域合作开发机制。自20世纪90年代初以来，经过30年的努力，中、俄、蒙、朝、韩、日六国在诸多领域的合作不断取得进展，逐步克服了独特的国际合作模式造成的制度选择困难、成员国多样性造成的融合困难以及错综复杂的国际形势带来的阻碍，在交通、旅游、能源、环境、农业、金融等领域取得了丰硕的成果，并形成多领域制度性合作框架，为区域合作的深度发展奠定了基础。在当前世界经济政治格局重组加速、第四次产业革命蓬勃兴起、世界各国为疫情所扰而经济活动“内卷”的新形势下，东北亚区域合作不断增强，大图们江国际合作开发即将进入实质性阶段。     

大数据时代企业人力资源绩效管理创新

社会经济不断发展,科学不断进步,大数据时代的到来对社会产生了积极影响。人力资源作为企业发展的重要组成部分,在管理方面需要进一步进行革新。人力资源管理创新需要大数据时代的力量,在本次研究中结合了企业对人力资源管理的规章制度,进行了评估和修改。     

新文科背景下"大外语"教学改革思路与举措

"大外语"是指大学外语、外语专业和专业外语的总称,是高等外语教育的主要组成部分.在新文科建设的背景下,"大外语"教学关系到人才的培养质量,关系到中国同世界各国的交流互鉴,更关系到中国参与全球治理体系的改革和建设,"大外语"教育教学改革势在必行.文章分析了"大外语"改革的必要性,重新设定了"大外语"人才培养目标,并从人才培养方案、教学模式、课堂设计、人才类型、人才素质和教师发展等方面提出了具体举措,为开展高等外语教育教学改革实践提供参考和借鉴.     

新思想“大学习”对民办高校党内政治文化建设的引领作用

习近平总书记在党的十八届六中全会上提出重视加强党内政治文化建设。民办高校党内政治文化建设要在新思想"大学习"热潮下怎样更好地坚持发挥好新思想的价值引领、创新引领和作风引领,推动民办高校党的建设可持续健康发展,使得习近平新时代中国特色社会主义思想在高校师生思想政治与意识形态教育中生根发芽、茁壮成长,实现民办高校党内政治文化建设与中华民族优秀传统文化、社会主义文化及新时代文化的有效融合。     

大数据背景下网络调查样本的建模推断问题研究——以广义Boosted模型的倾向得分推断为例

随着大数据和网络的不断发展，网络调查越来越广泛，大部分网络调查样本属于非概率样本，难以采用传统的抽样推断理论进行推断，如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问题的基本思路：一是入样概率的建模推断，可以考虑构建基于机器学习与变量选择的倾向得分模型来估计入样概率推断总体；二是目标变量的建模推断，可以考虑直接对目标变量建立参数、非参数或半参数超总体模型进行估计；三是入样概率与目标变量的双重建模推断，可以考虑进行倾向得分模型与超总体模型的加权估计与混合推断。最后，以基于广义Boosted模型的入样概率建模推断为例演示了具体解决方法。     

大数据环境下基层图书馆数字阅读的推广

图书馆是一个巨大的信息储藏库,是我国文化建设的重要场所,其中蕴含的丰富储藏资料是一笔宝贵的财富。数字阅读是一种新型阅读方式,相较于纸质阅读来说,由于其在空间存储、内容形式与使用阅读方式等方面的优势,在大数据环境下受到广泛欢迎。但是现阶段我国基层图书馆普遍存在数字资源利用率较低的问题,因此需要推广数字阅读以促进基层图书馆的发展。本文从分析我国基层图书馆数字阅读现状入手,结合推广要素,探究基层图书馆数字阅读推广策略。