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此前担任中央和国家机关工委机关党委常务副书记(正局长级)、机关党委党支部书记的彭宏已于2024年3月任中船集团纪检监察组组长、党组成员。

江南网络文学基地新书其中,中国船舶集团有限公司(简称“中船集团”)、中国华电集团有限公司(简称“华电集团”)、中国电信集团有限公司(简称“中国电信集团”)也在不久前更新官网,披露了新任纪检监察组组长。

他长期在中央国家机关工委系统工作,担任过中央国家机关工委宣传部副部长、中央国家机关工委《紫光阁》杂志社总编辑、中央国家机关工委信息中心主任等职,2018年机构改革后出任中央和国家机关工委《机关党建研究》杂志社社长、党支部书记。2020年12月,彭宏获任中央和国家机关工委机关党委常务副书记(正局长级)、机关党委党支部书记。

李莹此番履新的中国电信集团是中国特大型通信运营企业,主要经营移动通信、互联网接入及应用、固定电话、卫星通信、ICT集成等综合信息服务,集团公司总资产10466亿元。

赵晋山此番履新的华电集团是2002年国家电力体制改革组建的国有独资发电企业,是国务院国资委监管的特大型中央企业、中央直管的国有重要骨干企业,主要业务包括发电、煤炭、科工、金融四大产业板块,现有资产总额超1万亿元。

此前,国家能源投资集团有限责任公司、中国电子科技集团有限公司、中国石油化工集团有限公司、中国核工业集团有限公司、中国航天科工集团有限公司等多家央企已迎来新任纪检监察组组长:

原任中央纪委国家监委驻国家电网有限公司纪检监察组副组长(部门正职级)的王益民履新国家能源投资集团有限责任公司纪检监察组组长、党组成员;

他长期在最高法工作,于2010年起任最高法审判员,先后担任最高法执行局综合管理室主任、最高法执行局副局长、最高法审判管理办公室主任等职,出版有《最高人民法院民事诉讼程序司法观点集成》等作品。

彭宏此番履新的中船集团是按照党中央决策、经国务院批准,于2019年10月14日由原中国船舶工业集团有限公司与原中国船舶重工集团有限公司联合重组成立的特大型国有重要骨干企业,资产总额10066.16亿元,拥有我国最大的造修船基地和最完整的船舶及配套产品研发能力,是全球最大的造船集团。

她曾任湖北省人口和计划生育委员会副主任,鄂州市副市长,鄂州市委常委、市纪委书记,湖北省纪委常委、机关党委书记等职,于2017年6月当选湖北省纪委副书记。

公开资料显示,李莹,女,满族,1969年2月生,山东菏泽人,1988年11月参加工作,1992年6月加入中国共产党,硕士研究生学历,经济学硕士。

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全伟表示,市委、市政府将坚决维护市民的合法权益,本次联合调查组将严格依法依规进行,确保调查的公正、公开和透明。对于调查中发现的违法违纪行为将严肃查处、绝不姑息,并向社会公开曝光。相关调查工作正在进行中,我们将向广大市民及时公布调查结果,以实际行动维护市民的合法权益,为市民创造更加公平、透明、有序的燃气市场环境。

江南网络文学基地新书发布会上,重庆市政府副秘书长全伟介绍,市委、市政府高度重视,召开专题会议研究,已责成市级相关部门成立了联合调查组对有关问题进行深入调查。联合调查组由市市场监督管理局牵头,市经济信息委、市发展改革委、市国资委、市公安局等相关部门组成,已经进驻重庆燃气集团、凯源燃气等相关燃气企业开展调查工作。联合调查组将对市民朋友反映的气表质量、燃气质量、气表计量、价格、收费、服务等方面进行全面调查,弄清事实、还原真相,及时处理有关问题,回应市民关切。

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江南网络文学基地新书4月10日晚,内蒙古鄂尔多斯融媒体中心舆论监督栏目《暖城聚焦》播出了《加油难!300公里高速路上演“空城计”》报道,反映荣乌高速鄂尔多斯段多个服务区“加油难”问题。

报道指出,荣乌高速鄂尔多斯段全长397公里,于2009年建成通车,共有沙圪堵、包府、泊江海、四十里梁、沙井、框框井、三北羊场7个服务区。在这7个服务区中,只有框框井、三北羊场两个服务区可以提供完整服务,从准格尔旗薛家湾镇上荣乌高速,一直走到框框井服务区,其中有300多公里没有加油服务。

有司机在接受采访时表示,之前从乌海开车到鄂尔多斯,路上的服务区、加油站全部都关了。过了几个,最后车被迫停了。后来找了服务区工作人员,他说你们可以打电话,找私人摩托车来才给加上油,然后被收了100多块钱的服务费,“我就一肚子气,还没地方投诉”。而另一名由大连前往乌海的司机则在四十里梁服务区遭遇无处加油的困境,该服务区工作人员在向其收取了200元油费、100元“跑腿费”后,帮其解决了加油的问题。

报道称,荣乌高速鄂尔多斯段5个加油站不运营的服务区分别隶属于不同公司,沙圪堵、包府服务区由鄂尔多斯泰宝投资有限责任公司运营,泊江海、四十里梁、沙井服务区则由市交通投资有限公司运营。而这5个服务区不能正常运营的原因各有不同,涉及服务区用地存在与主管部门批复手续坐标不符、位置“漂移”等现实问题,导致后期相关手续办理困难。

针对《暖城聚焦》栏目曝光出的问题,鄂尔多斯市各地各部门推进服务区、加油站手续办理,协助企业尽快完成土地征收、组建、审批、供地等工作,全力以赴解决群众“加油难”问题。

稍早前,《暖城聚焦》播出的《加油难!300公里高速路上演“空城计”》称,荣乌高速是横贯鄂尔多斯市东西方向的交通要道,但近年来,很多司机反映荣乌高速鄂尔多斯段多个服务区没有正常运营,加油站长期上演“空城计”,严重影响车辆通行。

报道称,4月11日上午,鄂尔多斯市交通运输局成立了全市服务区提质增效工作领导小组,并出台了全市公路沿线服务区提质增效的专项方案。即日起,在全市范围开展公路服务区提升行动,对照问题清单,采取一区一策、挂牌督办的方式,确保七个月内完成公路服务区的提质增效。

节目播出当晚,鄂尔多斯市自然资源局等6个部门以及荣乌高速沿线4个旗区党委、政府第一时间组织相关部门集中观看《暖城聚焦》节目,连夜召开专题会议,落实问题整改。

据《鄂尔多斯新闻联播》报道,10日晚8点,鄂尔多斯市自然资源局、发改委、交通局、商务局等六部门集中观看了《暖城聚焦》节目。同一时间,荣乌高速沿线的伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克旗人民政府同步组织观看节目。随后,各相关单位立即召开专题会议,连夜成立专项整改工作领导小组,落实问题整改。

FAQ

来自复旦大学的这支AI for Science团队则选择直击挑战,以“一站式集成”为目标,直接构建了首个“统一”的荧光显微镜图像增强AI基础模型(UniFMIR),大幅提升在“图像超分辨率重构、各向同性重构、3D去噪、图像投影和过程重建”五大任务方向上的性能。

UniFMIR采用了基于Swin Transformer结构的特征增强模块来增强特征表示,针对不同任务的网络流程共享相同的特征增强计算。通过收集的大规模数据集对模型进行预训练,并使用不同图像增强任务的数据微调模型参数,UniFMIR展现出比专有模型更好的增强性能和泛化性。

江南网络文学基地新书近年来,面对人们快速增加的影像清晰度需求,众多手机、数码相机厂商不断探索如何在控制成本的情况下,使用AI模型进一步提升像素级。这一次,同样的技术理念,却被复旦大学计算机科学技术学院教授颜波带领的团队,迁移到了生命科学实验室里的常用研究工具“荧光显微镜”上。

科学家们能更清晰地观察到活细胞内部的微小结构和复杂过程,加速全球生命科学、医学研究、疾病诊断相关领域的科学发现和医疗创新;同时,在半导体制造、新材料研发等领域,该成果可以用来提升观察和分析材料微观结构的质量,从而优化制造工艺和提高产品质量。

“这次我们想到把AI图像增强技术应用于荧光显微镜上,并构建UniFMIR,出发点就是AI for Science。我们的模型为荧光显微镜图像增强提供了一个通用的解决方案,通过简单的参数微调便可应用于不同任务、成像模式和生物结构。未来,生命科学实验室的科学家们可通过进一步扩展训练数据的数据量和丰富度来不断强化UniFMIR的图像重构能力。”颜波对UniFMIR被用于更多类型实验的可能性充满信心。

4月12日,科学期刊《自然-方法》(Nature Methods)以《基于广义荧光显微镜的图像恢复的预训练基础模型》(Pre-training a Foundation Model for Generalizable Fluorescence Microscopy-Based Image Restoration)为题刊发团队成果,他们发明的跨任务、多维度图像增强基础AI模型(UniFMIR),实现了对现有荧光显微成像极限的突破。

UniFMIR的成功研发标志着中国在关键科学仪器领域“国产设备+基础模型”的组合能有效减少对进口设备的依赖,也为全球科研领域的进步贡献了中国智慧和力量。

该项研究由复旦大学计算机科学技术学院数字媒体实验室完成。实验室博士后马晨曦博士和青年研究员谭伟敏博士为该工作的共同第一作者,颜波为通讯作者,其他作者还包括实验室博士生何瑞安。该研究工作得到国家自然科学基金委和上海市科委项目资助。

何为荧光显微镜?这类显微镜利用部分物质受紫外线照射后可发荧光的特性,以及通过染色让本不具有该特性的物质发出荧光,可以观察细胞内物质的吸收、运输、化学物质的分布及定位等。在分辨率方面,它远超普通光学显微镜0.2微米极限,到达观测分子的纳米尺度,是生命科学领域不可或缺的研究工具。自2006年横空出世,荧光显微镜已帮助全球科学家研制出了对帕金森氏症、阿尔茨海默氏症和亨廷顿氏症等神经退行性疾病更有针对性的治疗方法。

由于显微镜光学硬件和生物样本光敏感性(在荧光照射下,生物活性降低)带来的挑战,过去几年中,生命科学和计算机领域的科学家们开始携手探索用AI的路径来增强图像质量的办法。然而,成像模式多样、降质类型复杂、增强过程迥异等一系列问题,使得这一任务极具挑战性,于是,大多数科学家选择“每次解决一个问题”,聚焦于研制针对单一需求的“专有”AI模型。

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