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2018-12-16 16:59 来源:网易

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要牢牢把握正确舆论导向,营造强大舆论声势,充分利用各种宣传形式和手段,注重宣传各单位学习贯彻的具体举措和实际行动,注重反映党员干部学习贯彻的典型事迹和良好风貌,迅速兴起学习宣传贯彻党的十九大精神热潮。中国特色社会主义是一篇大文章,需要中国共产党人带领人民不断接续谱写。

  (作者系安徽省直机关工委书记)通过观看微视频短片、各级党员代表发言、开展集体宣誓等形式,让与会党员干部接受了一场生动的党性教育,进一步增强了爱党、为党、护党的思想认识和行动自觉,更好的提升了履行党建职责的素质能力,以更加昂扬的斗志和干劲推动年度机关党建重点工作落实。

  前期试点工作中,各试点单位高度重视、精心组织,党组(党委)有力领导、机关党委强化指导、基层支部积极实践、广大党员创先争优、结果运用导向鲜明,在积分制管理的试点范围、考核标准、管理责任、结果运用等方面做了大量工作,特别是将积分结果运用与党员民主评议、公务员年度考核有机结合,形成鲜明的评价导向,有效解决了机关党建与业务考评“两张皮”的问题。全面从严,重任在肩逆水行舟用力撑,一篙松劲退千寻。

要扎实推进机关党建制度机制建设。

  全面加强党的纪律建设,深化运用监督执纪“四种形态”,真正把纪律挺在前面,重点强化政治纪律和组织纪律,带动各方面纪律都严起来。

  ”演出过程中,观众们被紧张的场景布局和紧凑的情节安排所吸引,被革命先烈们为忠于祖国、忠于人民、保护同志、保守机密鞠躬尽瘁、死而后已的精神所动容,被唇枪舌剑中表现的信仰和欲望的博弈、勇敢和怯懦的较量、青春与死亡的战斗所震撼。他要求,要提高政治站位,把标准立起来,从践行“四个意识”、履行全面从严治党职责、落实“三个着力”要求、天津实现由高速增长向高质量发展生死攸关的高度来认识和对待这次活动,切实抓好各项活动内容的落实;要统一思想认识,把精神提上来,转变观念,转变作风,打一场抓实支部的攻坚战;要找准活动着力点,把靶心标出来,充分调动党支部书记的主观能动性,发挥党支部战斗堡垒作用,把市委赋予市级机关的这项重大政治任务完成好。

  不少人因为吃不到盐,浑身无力、日渐浮肿,甚至患上重病。

  党的十九大报告强调,要坚定不移全面从严治党,不断提高党的执政能力和领导水平。要严格执行廉洁自律准则、党纪处分条例、巡视工作条例、问责条例等党内法规,持续抓好中央八项规定精神和省委、省政府“三十条”要求的贯彻落实,凡是群众反映强烈的问题都要严肃认真对待,凡是损害群众利益的行为都要坚决纠正,着力严查各种隐性变异“四风”问题。

  区直机关各级党组织和全体党员,必须要有打硬仗、打持久战的思想和行动准备,以“狭路相逢勇者胜”的大无畏勇气,面对形式主义、官僚主义在机关中的新表现,把对党忠诚、为党分忧、为党尽职、为民造福作为根本政治担当,永葆共产党人政治本色,在推进“四个伟大”的实践中提高政治能力,更好履职尽责。

  (作者系辽宁省直机关工委常务副书记)

  强化组织建设,提升组织力突出政治功能要以提升组织力为重点,突出政治功能,坚持党的一切工作到支部的鲜明导向,深入推进省直机关党支部规范化建设,进一步落实《省直机关党支部工作细则(试行)》,推动机关党支部认真履行直接教育党员、管理党员、监督党员和组织群众、宣传群众、凝聚群众、服务群众的职责,让每一个“毛细血管”都发挥作用,充分调动机关基层党组织和党员的积极性、主动性、创造性,充分发挥党支部的战斗堡垒作用和党员的先锋模范作用。此外,“机关含氧量”也成了市直机关工委关注的焦点。

  

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AI性别歧视有救,MIT研究人员给出减少AI预测偏差新方法

作者:时间:2018-12-16来源:镁客网收藏
会议期间,工委各有关处室负责同志介绍了活动的一些具体安排和设想;与会同志分组进行了研讨交流。

  在社交媒体的应用场景中,人工智能算法模型的偏差导致搜索结果或用户体验不佳常常出现,甚至可以说是无法规避,如人们熟知的大数据杀熟等。可以预见,当应用到医疗保健、自动驾驶汽车、刑事司法或刑事处理等场景中时,更多关乎生命、公平、道德等的问题将会出现。此前,亚马逊用招聘出现了性别歧视问题就是有力的证明。

本文引用地址:http://www-eepw-com-cn.ys110.cn/article/201811/394569.htm
AI性别歧视有救,MIT研究人员给出减少AI预测偏差新方法

  在世界每一个角落部署,这可能导致持续的系统性歧视,为此计算机科学人工智能实验室(CSAIL)研究人员创造了一种减少AI偏差,同时又不降低预测结果准确性的方法。

  据麻省理工学院教授DavidSontag所言,传统方法可能建议将与多数人群相关的数据集随机化,作为解决不同人群不平等结果的一种方法,但这种方会权衡较低的预测准确性,以实现所有人群的公平性,关键是从代表性不足的群体中挖掘更多数据。例如,研究人员发现,在一个案例中,AI模型将女性标记为低收入,男性标记为高收入,这是有失客观性的,因此他们通过将数据集中女性的代表性提高10倍,达到了将不准确结果的数量减少了40%的效果。

  Sontag在一份声明中给出这一设计的简单解释:“我们认为这是一个工具箱,可帮助机器学习工程师弄清楚他们的数据要问什么问题,以便诊断他们的系统为什么会做出不公平的预测。”

  他进一步解释说:“在这项工作中,我们认为预测的公平性应该在数据的背景下进行评估,并且样本量不足或未测量的预测变量引起的不公平性应该通过数据收集来解决,而不是通过约束模型来解决。”

  诚然,预测准确性的差异往往归因于数据缺乏或不可测量的变量因素,因此该研究团队建议在进行公平标准评论之前,对模型偏差,模型方差和结果噪声进行AI模型分析。

  对于这一研究的成本,Sontag表示,“这揭示并分离了数据收集不足和模型选择对公平性的不利影响。为了追求公平,其成本也要纳入到数据收集和模型开发的投资。但在某些十分重要的应用程序中,其好处往往超过成本。“

  在Sontag与其博士团队一起撰写的论文中,有这一方法的详细解释。据悉,该成果将于下个月在蒙特利尔的神经信息处理系统(NIPS)上公布。



关键词: AI MIT

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