党内监督条例

摘要： 深化党的纪律检查体制,全面推进国家监察体制、内设机构等改革已进入攻坚期,全省省属高校纪委要以纪检监察体制改革为契机,努力建设一支忠诚坚定、担当尽责、遵纪守法、清正廉洁的纪检监察队伍,为推进高校全面从严治党向纵深发展提供坚强保障。切实增强政治意识。纪检监察机关的政治属性和所处的特殊位置、承担的重要职责,决定了高校纪检监察干部必须把讲政治放在第一位。

摘要： 《中国共产党党内监督条例》和《中国共产党纪律处分条例》都是根据《中国共产党章程》制定的条例.为加强党内监督,发展党内民主,维护党的团结统一,提高党的领导水平和执政水平,保证党的路线、方针、政策、决议和国家法律法规的贯彻执行,坚持党的先进性,始终做到立党为公、执政为民起到重要作用.两个《条例》有共通之处,但也有一定的差异性,促进两者的良性互动,构建两者的相互衔接,从而更好地巩固党的执政地位、保持党的先进性和加强党的廉政建设.

摘要： 继将“四种形态”写入十八届六中全会新修订的《党内监督条例》之后，党的十九大新修改的党章再次明确：“运用监督执纪‘四种形态’，让‘红红脸、出出汗’成为常态，党纪处分、组织调整成为管党治党的重要手段，严重违纪、严重触犯刑律的党员必须开除党籍。”

摘要： 党的十八大以来,党中央高度重视党内法规制度建设,根据形势任务变化,修订出台了党内监督条例、党纪处分条例、问责条例在内的一系列党内法规。党的十九大又对党章进行了修改。值得注意的是,为什么其他党内法规是＂修订＂,党章却是＂修改＂呢？对党章进行＂修改＂,是党章中有明确规定的规范性说法。

摘要： 随着从严治党的深入推进,党风廉政建设和反腐败工作进入到了新的阶段,进一步提升对党内监督重要性的认识,从思想引领入手,紧盯重点区域、岗位和人员,上下联动,认真解决好基层党组织思想认识不到位、职责定位不清晰、措施落实不力等问题,确保党内监督落到实处、取得实效.

摘要： 参加领导干部轮训班的学习培训,让我印象最深刻的是关于《中国共产党党内监督条例》和《新形势下党内政治生活的若干准则》的学习。习近平总书记在“七一”重要讲话中指出,管党治党,必须严字当头。严肃党内政治生活是全面从严治党的基础,而加强党内监督是马克思主义政党的一贯要求,是我们党的优良传统和政治优势。通过学习,使我对《准则》和《条例》的贯彻实施,又有了新的认识,

摘要： 党的十八届六中全会审议通过的《中国共产党党内监督条例》（以下简称《党内监督条例》），明确提出“建立健全党中央统一领导、党委（党组）全面监督、纪律检查机关专责监督、党的工作部门职能监督、党的基层组织日常监督、党员民主监督的党内监督体系”，并以专章形式规定了党的纪律检查委员会在党内监督中的地位作用、职责任务和工作制度，为各级纪委履行专责监督职责、强化监督执纪问责提供了根本遵循和重要指南。本课题组综合运用查阅资料、座谈走访、实地调研等方法，围绕新形势下发挥纪委专责监督职能的实践探索、难点困惑、对策建议进行深入探讨。

摘要： 《中国同其产党党内监督条例》是我们党存新的历史时期加强自身建设、深化全面从严治党的一项重大举措。为推动党内临督存“一线”全覆盖、无禁区，南溪区坚持群众导向、问题导向，在总结既往经验、研判基层实情的基础上，着力深化“两员两会”，提升“一线”党内监督。

摘要： 这套丛书主要挑选与党的组织建设、作风建设、纪律建设、党员干部队伍建设等相关的条例、规则、规定、办法、细则等进行阐释和解读,于2018年10月首批推出4本,分别为《学习》、《学习》、《学习》、《学习》,每本书聚焦单个党内法规,包括以下内容:法规全文、答记者问、评论员文章、体现法规主要精神的工作图示或流程、以学习提要形式对法规全文的逐条解释、自测题及参考答案、相关党内法规条文。

摘要： 把纪律挺在前面,是以习近平同志为核心的党中央在准确把握管党治党规律和反腐败斗争规律基础上,提出的全面从严治党治本之策,并已写入党内监督条例,要求全党一体遵循。纪委监委合署办公后,既要依纪对党员干部遵守纪律情况进行监督,又要依法对公职人员行使公权力情况进行监督,既要把纪律挺在前面,也要把监察监督挺在前面。而把纪律挺在前面的最终结果也是把监督挺在前面。

摘要： 在新的历史条件下，如何加强党的建设，保持党的先进性是大家面临的一大课题。为此，国土资源系统的党员、领导干部特别是主要负责人和各级党的组织，都必须增强五个意识，强化党内监督，确保《党内监督条例》真正在国土资源系统落到实处。这五个意识包括：强化党内监督，一定要增强党员和领导干部学习贯彻执行《党内监督条例》的自觉意识；强化党内监督，一定要增强全体党员干部主动参与监督的责任意识；强化党内监督，一定要增强党员领导干部、各级主要负责人自觉接受监督和正确对待监督的意识；强化党内监督，一定要增强各级党组织全面履行领导监督和落实监督各项规定的意识；强化党内监督，一定要增强各级纪检部门严格监督检查贯彻执行《党内监督条例》的意识。

摘要： 本申请涉及一种安全监督控制方法、安全监督控制装置、计算机设备及安全监督系统。安全监督控制方法，包括：获取控制指令，并根据控制指令选择监督模型。获取第一信号。第一信号为被监督装置的输入信号。将第一信号输入被选择的监督模型，得到校验信号。获取第二信号。第二信号为被监督装置根据第一信号得到的输出信号。当校验信号与第二信号的差值小于第一设定值时，则输出第二信号。即第二信号在允许偏差范围内时，安全监督控制方法才输出第二信号。安全监督控制方法通过选择监督模型对第二信号进行校验，起到对被监督装置进行监督的作用，提高了被监督装置所在铁路控制系统的安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于自监督和有监督联合训练的半监督文本分类方法及系统，包括以下步骤：采集任务相关数据集，所述数据集包括标注数据集T和未标注数据集U；对所述数据集进行数据增强处理，将处理后得到的增强视图用于扩充原始数据集，得到新样本数据集，所述新样本数据集包括标注数据集T'和未标注数据集U'；构建文本语义特征提取网络模型，基于文本语义特征提取网络模型获取文本语义特征向量；在所述文本语义特征提取网络模型上构建分类层，得到分类模型；从所述新样本数据集中重复采样得到batch数据组，每个batch数据组内均包含标注数据和未标注数据；采用所述batch数据组在分类模型上进行分类和对比学习的联合训练,更新模型参数。

摘要： 本申请涉及一种安全监督控制方法、安全监督控制装置、计算机设备及安全监督系统。安全监督控制方法，包括：获取控制指令，并根据控制指令选择监督模型。获取第一信号。第一信号为被监督装置的输入信号。将第一信号输入被选择的监督模型，得到校验信号。获取第二信号。第二信号为被监督装置根据第一信号得到的输出信号。当校验信号与第二信号的差值小于第一设定值时，则输出第二信号。即第二信号在允许偏差范围内时，安全监督控制方法才输出第二信号。安全监督控制方法通过选择监督模型对第二信号进行校验，起到对被监督装置进行监督的作用，提高了被监督装置所在铁路控制系统的安全性。

摘要： 本发明公开了一种用于监督孩子学习状态的家用监督装置及其监督方法，属于电波监测技术领域，包括用于采集孩子学习时脑波数据并进行处理的耳机模块以及用于接收孩子注意力信息的手机模块，耳机模块通过开关与电池盒连接，耳机模块包括脑电采集器、信号放大器、信号处理器、无线发射器、耳夹模块和干电极传感器模块，手机模块包括无线接收器、数据分析模块、专注度显示模块和状态辅助模块。本发明通过无线方式将处理后的脑波数据传给家长的手机，家长通过手机可以实时知道孩子学习时的注意力，并当孩子注意力连续分散一段时候后会控制手机发出报警信号。

摘要： 用于各级锅炉监督部门的锅炉安全自动监测系统，属监督锅炉安全运行状态的技术领域。其特点是：采集在线运行锅炉数据的下位监督机是具备实时监测锅炉实时运行的监测仪以RS485通讯方式分别与循环数字检测仪和流量演算仪相联接而构成；并有一个带屏幕显示的上位监督机；上位监督机，通过与英特网联接的服务器与采集运行锅炉数据的下位监督机内部引出连接的GPRS通讯模块作数据传输的联接。实施本发明后的积极效果是：可在远离锅炉现场的屏幕上，一览无遗地看到所有锅炉的运行状况，为锅炉监督部门提供一种把分散布局的锅炉集中一起的监督系统，不仅避免了锅炉事故，还减少了监管人员，提高了经济效益。

摘要： 本发明公开了一种基于有监督算法与无监督算法相结合的异常检测方法，属于异常检测技术领域。本发明的步骤为：S1：数据处理；S2：进行初步数据探索，查看数据类型和分布，确定特征处理、特征选择及特征构建方案；S3：多种无监督算法进行数据训练及异常判断；S4:对数据集D中每条记录在M个无监督算法中至少有一个异常标签，则判定为异常记录；S5:进过伪标签标注后，查看正负样本比例；S6:采用随机搜索的方式进行XGBoost超参数的调整；S7:用户指定异常比例c，根据评分进行排序，评分超过阈值的数据即为异常点。本发明针对尾矿库在线监测系统的异常检测，提升了无监督算法的检测性能、模型效果和稳定性。

摘要： 本发明涉及一种具有监督功能的阅读学习设备及其监督方法，该设备包括反射模组，和调节反射模组的空间位置的调节机构，以及纠正使用者坐姿的纠正模组；反射模组包括反射桌面书本物象的物镜，和配合物镜将物象反射进入人眼的目镜；纠正模组包括主控模块、检测使用者与反射模组的相对位置的坐姿检测模块，和检测人脸朝向的人脸跟踪模块，以及配合坐姿检测模块和或人脸跟踪模块对使用者的非正常坐姿进行提示的提醒模块；使用时，通过坐姿检测模块检测孩子的坐姿，进而配合提醒模块以起到防止坐姿畸形的目的，此外，通过人脸跟踪模块可起到监督作用，保证学习的注意力集中程度。

摘要： 本发明公开了一种基于连续监督的鲁棒深度半监督异常检测方法及系统，本发明包括训练由数据表征模块和异常评分模块两者构成的神经网络的步骤：设定迭代轮次和批量大小；在每一个迭代轮次和批量的情况下，取训练集数据中随机选取两份未标注数据以及一份已知的标注异常数据构成最小批量数据；将最小批量数据通过数据表征模块得到在隐表征空间内的嵌入向量；将在隐表征空间内的嵌入向量通过异常评分模块得到异常分数向量；将在隐表征空间内的嵌入向量、异常分数向量输入损失函数以计算总损失；根据总损失更新网络的模型参数。本发明能够解决现有半监督异常检测方法受到未标注数据异常污染以及间接离散监督影响的问题，可获得更好的检测效果。

摘要： 本公开提出一种自监督学习方法和自监督学习装置，涉及计算机领域。本公开通过每个原始图片的每个增广图片的特征到所述每个原始图片的所有增广图片的特征均值的距离度量信息，能够有效监测到语义出现偏差的增广图片样本，通过减小相应的权重，语义出现偏差的增广图片样本带来的训练噪声能够被有效地抑制，很好地平衡了数据增广分布的方差与偏差，提升了学习模型在下游的计算机视觉任务上的性能。

摘要： 本发明涉及一种联合监督和非监督学习的低勘探区地层和岩性地震评价方法，包括以下步骤：1)基于叠后地震数据提取反映地质特征的地震属性，并进行弹性参数叠后反演得到反演结果；2)利用特征降维方法将提取的高维地震特征进行降维；3)基于降维后的特征，采用无监督学习方法进行聚类；4)利用无监督学习结果确定监督学习的适用范围；5)采用监督学习训练模型，对地震剖面进行岩性定量预测；6)利用无监督学习结果定性评估监督学习预测的不确定性。与现有技术相比，本发明相较仅利用监督学习的预测方法，不仅能够更好挖掘数据内部特征，表征地层的地质特征和差异，还可圈定监督学习的适用范围，对预测不确定性进行定性评估。