高校反腐倡廉建设的法治化路径探析

高校反腐倡廉建设的现实意义在于，建设的提法具有全面性、长远性和稳定性的特点；和党的其他一些制度一起并称为“党的五大建设”；结合实践，提升了理论，不断探索和开辟反腐倡廉新道路。高校反腐倡廉面临了制度建设、制约和监督等七个挑战性。高校反腐倡廉建设的法治化路径需要加强高校领导班子建设；深化反腐倡廉教育和监督工作；构建新体制铲除腐败；赋予高校监督机构独立的监督职能；发挥大众传媒的监督作用；加强法治建设。     

审计监督在反腐倡廉中的地位和作用

从主、客观因素分析了当前存在违反财经法纪现象的主要原因，阐述了审计监督在廉政建设中的地位及其在反腐斗争中的作用，指出应通过审计监督，反馈反腐倡廉的信息，制定反腐倡廉的措施，完善反腐倡廉的制度，特别是加强对领导干部经济行为的约束和监督。     

关于发挥高校纪检监察部门在反腐倡廉建设中组织协调作用的思考

高校纪检监察部门肩负高校内部党的纪律检查和行政监察的重要任务,在学校党风廉政建设和反腐败斗争中发挥着重要作用。本文重点对当前反腐倡廉建设形势和发挥高校纪检监察部门在反腐倡廉建设中组织协调作用的具体措施进行了分析研究。研究这一问题,有助于高校纪检监察工作更好地落实我党关于加强党风廉政建设和反腐败斗争的部署和要求,有助于纪检监察部门更好地发挥在反腐倡廉建设中的组织协调作用,在理论与实践的创新方面取得新的成果。     

对加强审计监督建设廉洁政府的思考

腐败行为是滥用公共权力为私人谋利的行为,属于一种经济行为,反腐败必然要求强化经济卫士——政府审计的监督作用,作为国家治理系统中内生的“免疫系统”,国家审计能有效地推进反腐倡廉工作,为廉洁高效政府的建设保驾护航.分析了加强审计监督对廉洁政府建设的积极作用,同时也认识到审计监督在腐败治理中的局限性,并对国家审计如何更好地推进反腐倡廉、建设廉洁政府提出了几点建议.     

关于推进高校廉政文化建设的思考

如何把廉政文化与高校的反腐倡廉工作有机地结合起来,探索出一条高等院校党风廉政建设和反腐败工作的新路子,发挥廉政文化在高校反腐倡廉工作中的基础性作用,是一个值得深入研究、探索和实践的新课题。     

廉政微电影在反腐倡廉文化构建中的优化作用研究

微电影作为数字媒体时代催生的一种新兴媒体形式,对传播廉政文化、教育社会大众、弘扬社会正气有着推动作用。廉政微电影内容上的政治化,以小叙事为主的叙事特征,传播的开放性这些特点都有利于反腐倡廉文化的建设。廉政微电影不同于荧幕电影的传播模式,有利于发挥传播功能,倡导反腐倡廉理念,教育社会大众,形成舆论导向。廉政微电影的传播影响着人们的社会意识规范,在构建反腐倡廉文化中起到优化作用。     

切实强化监督推进反腐倡廉

本文分析了强化监督对于反腐倡廉的重要性，指出制度是反腐倡廉的基础，监督是对制度的支撑。当前反腐倡廉任务繁重，但监督远未到位。需要统一认识，抓住重点。突破难点一实施有效监督，推进反腐倡廉取得成效。     

构建反腐保廉家庭防线

家庭是预防和抵制腐败的一道重要关口，家庭成员之间形成的拒腐合力无疑是一道钢铁长城，家庭是我们每一位领导干部“休憩”的港湾，也是我们每一位领导干部干好工作的有力支撑。因此，党风廉政建设需要我们每一个家庭及其成员共同参与和努力，相互约束，积极构建反腐保廉家庭防线，用家庭“护廉网”呵护一个廉洁、幸福的家庭，用无数个清廉的小家，构建成民主、廉政、充满朝气的祖国大家庭，只有这样才能较好地发挥家庭在反腐倡廉中的教育、监督、预防作用，营造良好的反腐倡廉家庭氛围和社会环境，促进社会和谐发展。     

反腐倡廉制度设计科学化和提高制度执行力问题研究

随着党中央反腐力度的逐步加强和国家一系列廉政制度的制定与逐步完善,用制度反腐的主客因素已经成熟,依靠制度惩治和预防腐败,也是人类社会反腐败的成功经验和反腐倡廉的根本路径。反腐倡廉建设要高度重视制度设计,制度设计立足于执政党和国家两大层面整体推进、系统建设、相互制约、相互影响,突出制度设计的科学化。从现实和历史的维度看,在强调反腐倡廉建设中的制度设计重要性的同时又应该把制约和监督权力作为核心。切实抓好反腐倡廉制度建设,还必须不断提高制度执行力。制度设计、监督及执行力,是我们推进反腐倡廉、惩治和预防腐败所要基本遵循的一条逻辑思路,也是进一步探索反腐倡廉道路的根本保证。     

论思想政治教育在反腐倡廉建设中的价值及其实践路径

思想政治教育是我们党的建设的优良传统,在反腐倡廉建设中发挥着基础性作用。从党的建设历史看,加强思想政治教育是反腐倡廉建设取得成功的一条基本经验;从现实看,思想政治教育既是加强和改进党的建设、全面推进中国特色社会主义建设的客观要求,又是党员领导干部和国家机关工作人员提高自身思想政治品德素养的内在需要。当前,在加快推进惩治和预防腐败体系建设的进程中,应充分发挥思想政治教育在反腐倡廉建设中的基础性作用,重点抓好党员领导干部和国家机关工作人员的理想信念教育、党纪法规教育、职业道德教育和权力意识教育。通过经常性、制度化的思想政治教育,真正筑牢反腐倡廉思想道德防线。     

关于完善高校干部监督制约机制的思考

高等教育的改革和发展给高校的反腐倡廉工作提出了新的要求.加强对行使权力的各级领导干部的监督和制约是高校反腐倡廉的一项重要内容.强化对高校干部的监督制约要从自我监督、组织监督、群众监督、制度监督及审计监督等方面入手,进一步完善监督制约机制.     

采用时间度量的半监督链接预测方法

提出了一种采用时间特征的半监督链接预测方法.该方法将链接预测问题视为机器学习中的二类分类问题.针对网络稀疏的问题,方法使用了半监督学习技术,利用网络中大量未连接的节点对辅助已连接节点对进行训练.针对网络中链接动态出现的问题,方法添加了若干时间特征来描述节点对.在现实数据集DBLP和Enron中的实验表明,该方法与未采用时间特征或者未使用半监督技术的链接预测方法相比,均具有更高的预测准确率.     

反腐倡廉建设几个问题探析

反腐倡廉建设是党的建设总体布局中的重要组成部分,对反腐败的主体、客体进行准确定位,提高腐败分子腐败成本,探索有效反腐路径,把公共权力置于制度和法律的有效监督下,走一条制度化、法制化的反腐道路,对反腐倡廉建设有重大而深远意义.     

基于深度信念卷积神经网络的图像识别与分类

针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。     

管理审计监督在国有企业反腐倡廉建设中的运用

内部审计机构作为综合性经济监督部门,是国有企业反腐廉政建设体系的主要组成部分。本文结合国有企业的生产经营业务特点,对管理审计监督在反腐倡廉建设中的运用进行了深入探讨.     

中国共产党最早的反腐倡廉实践及现实启示

安源是一块红色的热土,也是中国工人运动的策源地。在二十世纪二十年代中国共产党在安源工人运动中以批评和自我批评为武器,以严肃查处和彻底整改为手段,以建章立制、规范管理、监督为重要举措,以总结和防范为着眼点,开展了我党历史上最早的反腐倡廉实践工作,产生了重大影响和积极的推动作用,给今天的反腐倡廉留下了深刻启示.     

论英语教师在网络跨文化交际活动中的主导性

将网络跨文化交际活动引入英语教学是一项极有意义又富挑战性的工作。本文根据网络化英语教学的目的与特点,探讨教师应怎样在网络环境下发挥其组织、指导、促进、监督的作用,取得理想的教学效果,促进教育信息化。     

不能“松绑”——论陈云反腐倡廉思想的基本精神

本文通过对陈云同志反腐倡廉思想相关论述的梳理和挖掘,认为不能“松绑”的主张,是贯穿于陈云整个反腐倡廉思想的一个基本精神,这一基本精神的实质就是要求对党员、党组织严格要求、严格管理和严格监督,从严治党。笔者将陈云这一思想的内容概括为纪律上、组织上、思想上和监督上四个方面不能“松绑”。在此基础上,本文还进一步揭示了陈云这一不能“松绑”的思想对于当前建立健全教育、制度、监督并重的惩治和预防腐败体系的现实指导意义。     

基于Deep Learning的代词指代消解

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题, 提出一种利用DBN (deep belief nets)模型的Deep Learning 学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM (restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP (back-propagation)网络组成, RBM网络确保特征向量映射达到最优, 最后一层 BP 网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类, 从而训练指代消解分类器。在 ACE04 英文语料及ACE05中文语料上进行测试, 实验结果表明, 增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外, 引入对特征集 合的抽象分层因素, 也对系统性能的提升产生积极作用。     

基于双层视觉及多尺度注意力融合的图像去雾

针对现有去雾算法缺乏对雾霾图像不同区域噪音浓度的关注以及远近景特征的区分问题,本文提出了一种新的生成对抗网络模型.模型中通过两个UNet3+网络实现全尺度的跳跃连接和深度监督,使用多尺度融合的方法结合不同尺度特征图中的高低级语义;而深度监督的加入可以更好地学习图像中的远近层次表示.同时在生成器结构中加入融合改进自注意力机制的多尺度金字塔特征融合模块,以便更好地保留特征图的多尺度结构信息,并且提高了对不同雾霾浓度区域的关注度.实验结果显示,在NTIRE 2020、NTIRE 2021、O-Haze数据集和Dense-Haze数据集上, 本文所提出的算法网络相比BPPNET等其他先进算法可以得到更好的视觉效果,在Dense-Haze数据集上,峰值信噪比和结构相似性指数分别达到24.82和0.769.