述職述廉述德述精選(九篇)
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第1篇：述職述廉述德述范文
一、政治思想方面：
本人能堅持四項基本原則，擁護黨的方針政策，忠誠黨的教育事業，愛崗敬業，能自覺遵守教師是職業道德規范，牢固樹立為學生服務、為教師服務、為學校服務的服務意識。真誠、熱情、公正的對待每一個人，每一件事。嚴格遵守學校的教學管理制度，能以身作則，要求他人做到的，自己先做到，努力使自己成為校長的好助手，教師的好幫手。
二、個人教學工作：
1、作為學校的中層管理干部，教學絕不能放松，更要起到帶頭作用，本年度，我擔任七年級的語文教學工作，教學中我能堅持貫徹新課程理念，做到科學施教。課前反復鉆研教材，大量閱讀參考書；結合學生實際備好、上好每一節課，保證教學質量,讓自己在業務上精益求精。
2、注重課堂教學效果。在教學中注意抓住重點，突破難點，積極開拓教學思路。課余，我還虛心向有經驗的教師及兄弟學校的同行討教經驗，試著把一些先進的教學理論、科學的教學方法及先進現代教學手段運用于課堂教學中，努力培養學生的合作交流、自主探究、勇于創新的能力。與此同時，和語文組的其他他同事們積極進行集體備課，相互揚長避短，努力提高課堂教學質量。
三、年級管理工作：
1、搞好教學常規管理工作，如學期初要求備課組長制定好本學期的教學計劃，科學合理地進行教學工作。重視教案的簽字檢查工作，期末在各個備課組長的協助下進行教學常規檢查和各項教學工作的總結等。
2、做到“上情下達”，“下情上曉”，起到橋梁溝通作用。作好上級領導的各項工作的下達任務，并及時地完成各項工作任務，及時將學校的各種安排傳達給師生，迅速將師生的情況反饋給領導，切實保證各項活動正常開展，各項決策措施順利實施。
四、反思自身的不足，促進自己再提高：
1、由于工作繁雜，使我常疲于各種事務性工作而對教學教研工作不夠深入和細致，沒有靜下心來總結很多老師的教學經驗。深入課堂、深入班級聽課不夠，不能全盤了解教師教學動態。教學管理水平有待提高。
2、缺乏創新精神，工作思路陳舊，教導處很多工作還是在原來的老路上，教研活動效果不明顯，沒有針對教學實際問題進行研討。
3、工作中還缺乏細致性，想問題還不夠全面。缺乏工作的前瞻性和經驗性。
4、缺乏工作方法，工作能力嚴重不足，缺乏耐心。如期初排課，初衷是想使每位教師都滿意，結果不能達到，使部分教師在此受了委屈，在此我真誠的說一聲“對不起”。
總之，在這一年中我取得了一點成績，也存在一些缺陷。
五、今后的努力方向：
1、不斷學習，更新知識結構，不斷提高管理水平，跟上時展的新要求。
2、謙虛謹慎，努力將工作做到好上加好。
第2篇：述職述廉述德述范文
一、學以致用，努力提升綜合領導能力和水平。
一年來，本人始終堅持把學習作為推動各項工作的智力支撐，學以致用、學為我用。一是堅持讀書學習，努力修煉人生。積極參加局黨委中心組學習，按照讀書活動要求，認真學習《觀念改變命運》、《經濟藍皮書》、《贏在思維》、《高效領導者五大管理能力》、《責任比能力更重要》5本書，完成讀書筆記和心得體會的撰寫、交流，增強修養，提升境界。二是堅持市場調研，投智港區建設。積極參加局組織的上海、蘇錫常、沿海地區學習考察活動，帶領管委會一班人赴河南安陽、山東肥城、浙江義烏、寧波等地項目調研、市場分析，準確研判經濟發展形勢，為港區招商選資、項目建設提供智力支撐。三是堅持學法用法，確保依法行政。認真學習《行政訴訟法》、《行政處罰法》、《行政強制法》等法律法規，增強法治理念，提高依法管理、依法行政、依法決策的能力和水平。
二、認真履職，努力創造一流的工作實績。
1.抓交通安全，實現泰州大市唯一的江蘇省平安示范交通運輸局。認真落實安全監管《四項制度》，即安全生產定期檢查制度、安全隱患整改督辦制度、安全生產例會制度、安全獎懲制度，扎實推進“安全生產基層基礎提升年”、“企業安全生產主體責任落實年”和“創建平安交通示范點”活動，實現全系統安全生產形勢持續穩定。全年查出安全隱患25處，除3處隱患正在整改當中，22處全部整改到位。通過全系統上下的共同努力，我局已創建成泰州市交通運輸局唯一的“江蘇省平安示范單位”。
2.抓行業管理，實現客運市場規范化管理。組建出租汽車管理辦公室，專門負責全市出租汽車行業日常管理和投訴舉報查處，全年共查糾不規范經營出租汽車250余輛次，立案處罰18輛次。按五統一要求，更新出租汽車350余輛，出租汽車行業發展逐步規范。強化長途客運行業監管，以gps動態安全監管為抓手，以評選十佳優秀駕駛員為基礎，抓教育、抓源頭、抓規范，實現安全客運零責任事故，部分車輛取得3年無一個違章記錄的好成績。水陸運輸業實現年入庫稅金1.31億元。
3.抓行政執法，努力營造興化交通良好形象。一是行政案件數量和質量實現雙贏。全年共辦理各類交通行政處罰(處理)案件3816件，無一起行政復議變更、撤銷和行政訴訟敗訴。二是基層交管所綜合執法有新突破。認真制定實施交管所綜合執法實施意見，強化綜合職能履行。全年辦理交管所路政處罰案件102件，為全市農村公路管理提供了法制保障。三是5大執法體系實現新跨越。運政執法社會滿意度明顯提升，查處運輸違章案件1773起，非法營運“黑車”300余輛次。海事執法通過強化垛田砂石市場無證經營吊機整治，基本消除城區64平方公里范圍內的水上安全隱患。港航執法查處違法案件6件，收取賠(補)償費150萬元，清理干支線航道漁網漁籪102處，有效維護了航產航權，保證了航道安全暢通。公路執法實現“迎檢奪冠”。先后4次開展路域環境專項整治行動，清除路障3044m3，收取公路損失賠(補)償費120.9萬元;港口執法圓滿完成起步年各項目標，11個作業區已有9個作業區按港口建設基本程序啟動建設，2個危險品碼頭核發港口經營許可證，港口貨物港務費征收有序推進。四是行政許可便民利民。認真辦理行政許可(服務)事項3277項，按時辦結率100%，以優質服務取信于民、惠利于民。
4.抓招商引資，交通系統獲全市一等獎。
5.抓港區建設，實現泰州市級現代服務業集聚區。在市委、市政府的正確領導下，在局領導和有關科室的幫助支持下，按照“一年拉框架、兩年出形象、三年大變樣”的目標，強力推進招商引資、項目建設、上爭用地、投資融資等各項工作，港區建設已初具規模，成功獲批泰州市級現代服務業集聚區。一是招商引資成效明顯。投資5億元的農副產品物流中心項目、6.6億元的商貿城項目成功落地，并開工建設。二是項目建設穩步推進。疏港大道快車道建成通車，申家西路、港口作業區8個碼頭泊位完成招投標，即將開工。砂石建材碼頭61艘鋼質浮吊作業船成功運行，并進入港池開挖階段。三是項目用地有所保障。借助農副產品項目，包裝上爭用地計劃400畝。港口作業區上爭計劃187畝，正在省國土資源廳排隊待批。四是投資融資破解難題。與興化農村商業銀行洽談，10天時間成功抵押貸款4000萬元，為港區滾動發展注添資金活力。
三、廉潔自律，確保廉政空間平穩著陸。
一年來，在黨風廉政建設和反腐敗工作方面，本人在“兩圈”和履職期間，能始終繃緊廉潔自律這根弦，嚴格執行“兩個務必”和“八個不準”規定。無利用職務之便經商;無個人承擔的費用由公費報銷;無高消費娛樂活動。規范港區財務管理，每月召開一次財務工作會議，嚴格審批制度和報銷程序，主動接受市國資辦監督。所有工程項目嚴格履行招投標程序，嚴把質量關，確保能干事、干大事、干成事、不出事。
第3篇：述職述廉述德述范文
今年以來，我局著力強化班子成員的大局意識和組織觀念。認真貫徹執行民主集中制原則，堅持大事講原則，小事講風格，認真貫徹落實黨的十八屆三中、四中、五中全會和市委八屆五次、六次全會精神，按照全區的統一部署，司法局認真開展“嚴格黨內生活
嚴肅黨的紀律 維護黨的團結統一”和“三嚴三實”專項學習教育活動，深入開展“解放思想、搶抓機遇、奮發作為、協同發展”大討論活動，并與全省開展的政法網絡大講堂學習培訓相結合，制定下發了實施方案，成立了領導小組，制作了學習宣傳欄，規定周五下午為局機關黨團學習日，領導班子帶頭集中學習討論。上半年完成了對局機關黨支部的改選。
一是積極推進建立專業性行業性調委會建設。加強人民調解組織建設，重點進行了交通、工商等行業調委會建設，目前交警二大隊、區工商局、欣怡電子城、車站工業品批發市場、華龍汽配城、居然之家的行業調解委員會已經掛牌運行。
二是強化人民調解員隊伍建設。為深化人民調解工作的規范化管理，強化基層人民調解工作者的專業素養，我局采取有效措施，加強人民調解員隊伍建設，組織全區69個調委會1008名人民調解員分期分批進行了業務培訓，提升了調解員的業務素質。區級建立了矛盾排調領導小組及其辦公室，鄉（辦事處）建立了民間矛盾糾紛調解中心，村（居）建立了調委會，在城市各社區還建立了樓院長、單元長制度，在農村還建立了十戶調解員制度，全區上下形成了縱橫交措的矛盾糾紛排調網，基本做到了“小事不出村，大事不出鄉，矛盾不上交”。
三是組織開展集中矛盾糾紛排查調解活動。根據__省司法廳《關于組織開展專項民間糾紛集中排查調解活動的通知》和市局的安排部署,結合我局實際，今年以來在“兩節”、“兩會”“五一” “十一”期間集中開展了四次大規模的排查調解活動。截止目前，全區共調處各類民間糾紛417件，調解成功413件，涉及當事人總數800人 ，調解率和成功率分別達到100%和98%以上。
一是強化社區矯正工作力度。制發了《__區社區矯正人員手機定位日常監管制度（暫行）》，利用電子信息定位管理平臺，對現有社區矯正對象實現全覆蓋，全天候動態監控。嚴格執行值班備勤制度，通訊聯系要保持24小時暢通，遇重大情況或突發事件要及時處置；成立了社區矯正檢察室，主動引入檢察監督，使社區矯正工作更加規范化、法制化；成立了__區社區矯正服務中心；在緝槍治爆和打黑除惡專項行動中，加強對社區服刑人員的監管和教育工作；在落實服刑特赦政策中，我區符合特赦條件的有6人，全部按時按質辦理了特赦的審批手續；今年以來，共做審前調查106人；入矯85人；解矯38人；現有矯正人員131 人，其中管制32人，緩刑88人，假釋6人，暫予監外執行5人，已全部納入電子圍墻監控范圍，使我區的矯正對象管得住、管得牢。
二是強化刑釋矯正人員安置幫教工作。充分利用刑釋矯正人員信息管理系統，及時掌握刑釋人員信息，并按照監管年限，按時清理、接收刑釋人員，我區現共有刑釋人員136人，今年以來新接收各類刑釋人員41人，全部落實了幫教，幫教率100%。探索設立了一處刑事解教人員安置幫教基地，市司法局副局長申便召給予充分肯定。開展“大墻內”幫教活動，與區老干部局、關工委聯合組織“旭日”幫教團赴__
監獄、滄南監獄，給__區籍罪犯送去了家人的叮囑、思念等音像資料，收到良好效果。一是突出以各種“紀念日”、主題“宣傳月”為重點，廣泛開展集中宣傳活動。今年以來，突出抓好憲法宣傳月、平安宣傳月、安全生產宣傳月等主題月宣傳活動。共組織開展大型集中法制宣傳20多次，發放各種法制宣傳材料30000多份，為廣大群眾解答了眾多法律咨詢。
二是深入拓展國學普法宣傳，不斷強化陣地建設。認真組織開展了以法進社區、法進學校、法進機關、法進企業為主要內容的“法律八進”活動，重點深化國學普法教育，選定了民族路、華油、欣怡、鐵路新村、維康五個社區為新的國學普法教育基地，聘請了為學教授張君慶在華油社區進行了專題講座，在國學普法示范點共開展了國學教育普法講座20次，發放普法宣傳材料5000余份。
三是強化機制建設，切實增強領導干部、公務員學法用法的實效性。堅持和完善黨組理論學習中心組集體學法制度，每年達到4次以上；依托省廳政法網絡大講堂、市人社局網站法律知識強化培訓等形式，把法律知識學習納入公務員繼續教育管理體系，組織全局公務員開展了網絡教育培訓，增強法律知識儲備，為普法宣傳人才培育基礎。
四是全力做好“六五”普法驗收工作，并通過省、市驗收。下半年，區人大常委會對我區“六五”普法工作進行了專項評議。__市“六五”普法驗收小組通過半個月的準備，對全區“六五”普法進行驗收，選擇了一鄉（辦事處）、兩村兩居，一所學校、一個企業進行了驗收，獲得了市普法驗收小組的高度評價。我區還代表__市迎接省“六五”普法驗收的一個普法情景劇——“今天我來當法官”，省驗收組給予充分肯定。
一是實現了我區村（居）法律服務全覆蓋。在區司法局的領導下，圓滿完成“一村（居）一法律顧問”工作，轄區內律師和經與市司法局協調，為我區派遣的18名律師已分別和村（居）委員會簽訂了法律顧問協議，頒發了法律顧問聘書，制做了法律顧問公示牌，并制定了相關制度。全區，五辦一鄉35個社區24個村，全部與律師簽訂了法律顧問協議。
二是法律援助工作再上新臺階。申請法律援助案件121件，其中刑事案件2件，民事案件119件，符合法律援助范疇的91件，審批的93件，提供法律咨詢334件。
三是全面推進司法公開工作，自覺接受群眾監督。在公證、律師、法律援助、人民調解、安置幫教、社區矯正等業務股室全部實行公開操作，各股室的業務范圍、工作制度、辦事流程、收費標準已掛網上墻。6月份，我局全體人員在火車站開展了“以陽光行政、服務百姓”為主題的執法公開宣傳活動。現場發放法律援助服務指南600余份，公民用法手冊400余份，三位一體調解明白頁500余份以及與公民日常生活密切相關的一些法律法規節選。門戶網站登記文章及圖片70篇，訪問量17335次。網接受案件1件。
四是全面整頓法律服務市場，提升法律服務層次。對雪松律師事務所、各法律服務所、司法所的全體人員進行了業務培訓。全年開展了兩次法律服務市場專項整頓活動，查處了3起投訴案件。
五是深入拓展公證工作。全年共辦理公證事項62件（民事62件， 經濟0件），公證收費46750萬元，義務解答法律咨詢500余人次，無出現假證錯證的現象，為我區市場經濟建設和維護社會穩定提供了優質高效的法律服務。
我局高度重視黨風廉政建設，班子成員帶頭遵守廉潔自律的有關規定，做到自警、自醒、自律。要求干警做到的，班子成員首先做到，要求干警不做的，班子成員首先不做，率先垂范，廉潔從政。按照區委、區紀委的部署，我局召開了“強化紀律意識，落實主體責任”專題民主生活會，增強落實主體責任的政治自覺、思想自覺和行動自覺，做到內化于心、外化于行。教育領導干部和全體干警提高拒腐防變能力，筑牢思想道德防線。班子成員嚴格執行財經紀律，能節儉的節儉，能少花的少花；嚴格執行節日期間車輛封存制度；切實執行基層考察和慰問輕車簡從，減少基層負擔。
第4篇：述職述廉述德述范文
德：“德乃做人之本”。本人一貫注重自己的修養，做事做人都能“以德”為先。“真誠相處，寬厚待人，助人為樂”是我為人處事的準則。律己足以服人，量寬足以得人，身先足以率人。目前總務管理已實現了“規范管理與寬松、和諧”的有機結合，形成了“環境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵機制。無論工作還是生活中，都不忘記廉潔自律，謙虛謹慎，所以自己的內心始終是安寧和踏實的，自己的良知始終是從容的。
能：“人和”是發展的保證。“環境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵機制，極大的調動了總務人員的主觀能動性和服務積極性，管理中我做到了嚴格而不苛刻，穩重而不死板。大事講原則，小事講靈活，處理好了“剛性和柔性”的辨證關系。我一貫主張建立良好的同事關系不亞于與家人的相處，大家既然有緣共事，就應和睦相處。當然在相處中時常肯定會有因某看法不同或被誤解后產生怨氣與不滿，甚至是發生爭執，但我總認為，每個人的出發點都是好的，工作中就應該發揚民主，爭執其實就是一個論證的過程，工作中求大同存小異，和則心齊，和則事順，和則暢通，凝聚產生力量，團結締造和諧。我的工作就得益于憑借和依靠這和諧的集體智慧和力量來，依靠和發揮總務處每個人的優點來積極應對師生們眾多的服務需求。所以我十分珍惜并常懷感激之心。如果沒有這個溫馨的集體給我的支持和提供這么好的施展平臺，一切都將成為空話。
勤：總務處的工作特性是繁雜，瑣碎。服務于人的工作是最難做到百分百令每個人滿意的，但我始終堅持做最好的自己。“眼勤、手勤、腿勤”是我做好后勤保障工作的前提，我管理工作的切入口：“把師生的呼聲當作第一服務信號，把師生服務需求當做第一選擇，把師生滿意當作第一標準。工作千頭萬緒，但我始終從大局出發，分清事情的輕重緩急，有計劃地安排完成每一項工作。在服務中，吃力不討好的事情也在所難免，但對我而言，為教職工謀利不僅是我服務于教師的一種承諾，更是一種責任，工作中品味的酸甜苦辣已不重要，重要的是沉淀在自己心中的感悟與反思。有些人即使盡心盡力服務一百次，但只要有一次不能及時到位，就會起怨恨，但人與人之間還是多理解吧，助人為樂的熱情始終不減，天道酬勤，我幸勤的付出得到了大家的理解認可。飲水思源，如果要說取得了成績，那么它肯定蘊藏著在座教職員工對我工作的關愛和誠懇幫助與默默的支持，看到同事們對我的期盼，自己也深感有一個無形的壓力，必須勤奮學習，多學技能，如同逆水行舟，不進則退。
績：作為一個后勤人員,要多干實事,少說空話。本學期在后勤工作方面主要做了以下幾方面的工作: 學校的中心工作是教學,我作為主管后勤服務的總務主任,一定要保證學校各項設施、設備的正常運轉。水電、消防、午餐、商店、校舍安全、校車安全、安全保衛、基本建設、各種日常設施維護維修等等并建立好這些檔案工作。工作的特殊性就要求我放棄休息時間,自己帶領總務一班人對這些設施設備進行維修,雖然苦一點,累一點,看著師生們能夠正常地使用這些設施、設備,我感到的高興。創設良好優美的校園環境,努力搞好學校的環境綠化工作。是我這個總務主任有不可推卸得責任,我們的學校比較大,對校園環境綠化的整治是件大事,也是件難事。本學期開學初,根據學校的實際情況，平時我組織人員定期給學校綠化帶進行除草,花草樹木進行施肥、除蟲、澆水、修剪,雖然總務人員年齡偏大，但是他們從不叫苦從不叫累，任勞任怨，獻計獻策，始終以大局為重，創造美好的校園環境。
第5篇：述職述廉述德述范文
一、以德正身，提升境界修養
始終堅持以德為先，把以政治品德、職業道德、家庭美德、社會公德為內容的“四德”建設放在首位。講政治品德。牢固樹立“全心全意為人民服務”的宗旨，不斷加強黨性修養、堅定理想信念，忠于黨、忠于國家、忠于人民；堅持重大事項報告制度，重要工作主動及時向市委市政府匯報，在政治上、思想上、行動上與市委市政府保持高度一致。講職業道德。工作中實事求是，堅持原則，不墨守成規，不弄虛作假，忠于職守、秉公辦事，經常深入棚戶區、危舊房及縣鄉村體察民情，竭力為群眾排憂解難；對找上門來訪的群眾熱情接待、坦誠交流，能辦即辦、決不拖延，不能辦則耐心說明原委、堅持原則。講家庭美德和社會公德。踐行優良傳統倫理道德，孝敬長輩、尊重配偶、謹慎交友，遵守社會基本行為準則，遵守公共秩序。
二、以勤修身，提高工作水平
加強學習、調研和思考，使自己盡快熟悉分管工作，盡快打開工作局面。勤于學習。深入學的系列重要講話精神；通過市委理論中心組學習，撰寫了學習貫徹落實“”精神的心得體會文章。加強業務學習，堅持“上下左右中”學習方法，將上級精神、基層經驗、國內外先進理念、同行好的做法，充分摸準吃透，并結合自身實際加以應用。勤于調研。到*明確分管城建工作之后，即到分管的*個部門以及各縣市區，進行系統化的調研，了解城建口各單位及縣市重點工作、存在的問題，提出應對策略或意見建議。之后，就一些重要的或比較復雜的工作，多次進行專項性調研，僅*年先后*次到*調研、召開座談會、排解糾紛，*次下到市縣調研鎮村聯動工作，*次到市城管局調研并赴現場察看，研究協調垃圾處理、數字城管、市容環境衛生整治等工作。勤于思考。注重在學習調研基礎上及時思考總結，提練出有利于推動工作的好經驗、好做法。如加強對中央方針政策充分研讀、深入研判，提出了中央城市工作會議后，*工作面臨“三個前所未有”；通過對城區垃圾及老舊危樓的調研、摸底，對其作出預判分析，拿出具有操作性的方案，并正式啟動實施；對*區*棚改拆遷問題，提出了“一戶一案”策略，并在拆遷安置方面，總結了*區的“區級主體、市區聯動、一戶一策”和*新區的“居民自主、強化服務、自下而上”兩種模式。
三、以能強身，增強“實戰”本領
工作中發揚民主、有效掌控，堅持依法行政，帶頭學習和遵守黨紀國法，嚴格依法依規辦事。同時知行合一、有念即行，不斷提升自己各方面能力。增強凝聚力。日常工作中注重充分發揚民主，鼓勵部門領導和身邊工作人員大膽談設想、提思路，在此基礎上進行集中提練。如對*年工作，提出了民生工程、鎮村聯動、項目建設、城市管理等六個方面的重點工作。啟動了全市視頻資源共享系統建設，數字城管建立了六大特色創新系統，開通了市民通APP應用軟件。對規劃遺留問題，提出通過“多規合一”方式解決。*年，參加部門的民主生活會*次，組織開展調研座談會*多次，與所有分管部門主要領導及部分分管領導采取個別談心談話方式，了解思想狀態，充分聽取意見建議。提升執行力。為落實上級棚改政策，出臺了《全市保障性安居工程督查辦法》，建立了約談問責機制；在鎮村聯動建設方面，鼓勵創新，在完成規定動作的基礎上，多做自選動作，并通過現場推進會方式，激勵先進、鞭策后進；強化規劃管理，中心城區共清查項目*余起，其中發現重大違規建設問題并下發停工通知*起，對違法違章建筑進行罰款處罰*起。強化操作力。通過協調審批小組會議方式，集中協調解決涉及群眾切身利益的民生問題近*個，對于這些問題，既注重原則性，又注重靈活性；既考慮歷史的客觀現實性，又注重法律法規的嚴肅性，達到了平穩、有序的良好效果。
四、以績立身，力求工作實效
堅持“一任接著一任干”的思路，發揚釘釘子的精神，取得了較好成績。
1.完成了任務。棚戶區改造打贏翻身仗，前年我市棚戶區改造工作因部分項目未完成被省里約談，同時去年我市任務數又在全省排第二。在雙重壓力下，我帶領建口干部職工，共同努力，全市各類棚戶區改造開工*套，基本建成*套，圓滿完成了省里下達的任務。此外，全市公共租賃住房開工*套，基本建成*套，開工率和基本建成率均達100%，列全省第一，還圓滿完成國家及省農村危房改造任務*戶。
2.提升了質量。全市城建三年升級戰圓滿收官，累計開工項目*個，完成投資*億元。一大批市政基礎設施和公共服務設施項目竣工投入使用，使城市功能和綜合承載力得到明顯提升。深入推進鎮村聯動，第一批*個示范鎮（重點鎮）的鎮村聯動建設圓滿完成，同時，對全市*個鄉鎮（街道）啟動了第二批鎮村聯動建設發展工作，實施新建“二十五個一”和“五個提質改造”項目*個，已開工*個、占*%，完工*個、占*%，完成投資*億元、占*%，均完成年度目標要求。
3.穩定了市場。先后出臺了促進*中心城區房地產市場平穩健康發展的兩個文件，提出了*余條舉措。*年，中心城區商品房預售面積和備案面積總量和增幅均創歷史新高。去年年底，各地舉辦商品房交易展示會，僅中心城區*天活動時間就銷售商品房*套、*萬平方米，銷售金額*億。建筑業發展態勢良好，*年全市建筑業實現總產值*億元，同比增長*%，占全省建筑業總產值的*%，增速、產值分列全省的第一和第四。
4.加強了管理。中心城以創建國家森林城市、省文明城復審迎檢、*經貿洽談會、*文化節等集中整治為抓手，開展了系列集中整治行動，市容環境得到改善，尤其是創省文明城重新啟動聯創聯建機制，人居環境進一步改善。全市污水處理能力達到*萬噸/日，新增污水管道*余公里，污水處理率達到*%，中心城區污水處理率達到*%。中心城生活垃圾無害化處理率超過*%，各縣市達到*%。中心城新增綠地面積*公頃，新建公廁*座、垃圾中轉站*座，新建公廁指示牌*塊，安裝路燈*盞，保持城市亮燈率及設施完好率*%以上。
5.破解了難題。解決了近*個歷史遺留問題，探索了多種拆遷安置模式，處理近*起群體性上訪事件，較為典型的是*項目房屋裝修質量引發群體性上訪，在市政府主要領導的大力支持下，與其他班子成員齊心協力，反應迅速、處理即時，堅決維護群眾合法利益、堅決打擊違法行為，成功化解矛盾。不僅如此，去年春節前，又對中心城區預售商品房樓盤進行預警分析和風險排查，建立了預防處理機制，有效化解了一批群眾體性上訪事件。
五、以廉律身，保持公仆本色
切實做到“三嚴三實”。嚴格遵守中央“八項規定”、“六項禁令”和領導干部廉潔自律各項規定，老實做人、清白做事。并管好家屬和身邊工作人員，決不允許他們以本人的名義辦私事、謀私利。嚴格遵守法律法規、政策和標準，嚴格按照法律程序行使權力、履行職責，對一些重大事項的決策，通過規劃委員會或協調審批小組會議專題審議，始終堅持民主集中制原則，做到在集中討論、反復論證、各抒己見、形成共識的基礎上發表意見。
第6篇：述職述廉述德述范文
多么熟悉的話語
又一次嗚咽成曲看完了山楂樹之戀
羨慕又遺憾主人公的命運
羨慕她能遇見讓自己一見傾心的人
羨慕她有讓所有人眼紅的初戀
羨慕她遇到視她若珍寶的戀人
她是幸福的
遺憾那讓人心碎的結局悲嘆上天造物弄人
深情付出就會有真情流露那是無法掩飾無法做作的
那種青澀那種欲言又止那種吐氣如蘭，那種戰栗，喘息，那種靜得只能聽見時間滴滴答答走動的聲音，那種遠遠看見奮不顧身奔過去的沖動
那些曾經年輕過那些曾經動情過的人定會為之共鳴
撕心裂肺地看完了電影
我也為自己生命中曾經有你感激懷念
也想起當時我發自肺腑的一句“認識你真好”明白自己的確沒看錯人你將是我一生的記憶一世感激的人
校園初遇時追隨我的目光，有事沒事找我的閑聊，下雨送我回家的情景
身處異地的我一直以來收到你書信鼓勵
那輛除喇叭不靈光，渾身都響的二手舊面蛋蛋數次在飄雪的天兒在火車站久久等待放假遠歸的我
在那四周漏風的車里雙腳凍得麻木的我們歡喜的擁在一起吃你給我買的瓜子，米果，水晶之戀，講著數月彼此的稀奇事兒
想起你到我單位來送我，默默轉身，緩緩離去的背影竟然是永遠
托人打聽你的消息，半年后收到已有嬌妻的你只字片語的答復：希望你過得比我好
山楂樹之戀讓我曾經對你的埋怨終究換化成感激理解，深深的愛和永遠的想念
第7篇：述職述廉述德述范文
關鍵詞：關聯數據；知識發現；述評
中圖分類號： G302 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016103
Abstract This paper discusses the current status and future directions of the related studies of knowledge discovery technology based on linked data。By Using IEEE，Springer，Google Scholar and other scholarly search engines and collects papers about this subject from related conferences，such as COLD and KIELD，this paper makes a comprehensive study in this subject of research and classifies related papers according to the different knowledge discovery methods. In general，knowledge discovery based on linked data is still in the exploratory stage. There still exists some problems in the knowledge discovery based on linked data， such as the quality problem of linked data；and there is no unified framework for those methods. Getting more convenient knowledge discovery methods based on linked data and building a unified framework for them will be the focus of future research.
Key words linked data； knowledge discovery； review
海量數據與知識貧乏導致了數據挖掘和知識發現研究的出現。知識發現（Knowledge Discovery）源于人工智能和機器學習，是機器學習、 人工智能、數據庫和知識庫等眾多學科相互融合而形成的一門適應性強的新興交叉學科。知識是數據元素間的關系或模式，知識發現就是從大量數據中，特別是從異構的數據平臺中提取出隱含的、未知的、潛在有用的并能被人們理解的規則與模式，并檢查趨勢、發掘出事實的高級處理過程[1]。當前有關知識發現研究主要集中在：粗糙集理論；概念格和形式概念分析；基于分類、關聯規則、領域知識和圖模型等領域[2]。
關聯數據的與應用為知識發現提供了一個新契機，特別是關聯數據預先建立了大量權威、準確的關聯關系，每個數據對象包括多種屬性和特征，從而為實現跨學科領域、跨數據源的精準知識發現提供有效支撐，使得基于關聯數據的知識發現成為研究熱點。
1 研究現狀
1.1 知識發現相關技術
目前的知識發現研究主要有兩大分支，即基于數據庫的知識發現與基于文獻的知識發現。數據庫知識發現主要針對結構化數據， 基于文獻的知識發現主要針對非結構化數據。知識發現的方法有統計方法、機器學習方法與神經計算方法。統計方法除了回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費舍爾判別、非參數判別等）、聚類分析（系統聚類、動態聚類等）及探索性分析（主成分分析、相關分析）等方法以外，還包括模糊集方法、支持向量機方法、粗糙集等方法。常用的機器學習方法包括規則歸納、決策樹、范例推理、遺傳算法等。常用的神經計算方法包括自組織映射網絡、反傳網絡等[3]。
基于文獻的知識發現按照文獻的相關性分為基于相關文獻的知識發現、基于非相關文獻的知識發現和基于全文獻的知識發現[4]。由于計算機直接從非相關文獻中發現新知識是非常困難的，應由計算機首先把文獻中的知識單元抽取出來，構成知識庫，然后再在知識庫里進行發現。語義網技術通過給文檔添加形式化語義信息的方式解決了計算機理解文獻的問題，而關聯數據是由W3C推薦的語義網最佳實踐。關聯數據將分散領域中的數據通過結構化描述以及數據之間的鏈接關聯起來，形成全球巨大數據空間，即數據網絡。這種數據網絡資源環境為信息的最大限度共享、重用以及發行提供了保障，也為人們的知識發現活動提供了新的機遇[5]。
1.2 基于關聯數據的知識發現研究進展
以“關聯數據”“知識發現”等為關鍵詞在CNKI數據庫中檢索發現，國內基于關聯數據的知識發現研究仍處于起步階段，相關研究數量較少且多屬于理論模型研究。如李楠[6]、李俊[7]等分別總結了基于關聯數據的數據挖掘相關研究，提出了基于關聯數據的知識發現模型；高勁松等[8]在關聯數據的知識發現過程金字塔的基礎上提出了基于關聯數據的知識發現模型；宋麗娜[9]提出了關聯數據環境下基于知識地圖的隱形知識發現模型；劉龍[10]提出了基于關聯數據的知識發現過程模型。
以“consuming linked data”“application of linked data”“Knowledge Discovery”等為關鍵詞在谷歌學術、ScienceDirect和Springer等學術搜索引擎上進行主題檢索，同時總結了COLD、KIELD和LDOW等關聯數據會議中有關知識發現的文獻。相較國內研究，國外基于關聯數據的知識發現方法更為豐富且付諸實踐。根據對關聯數據挖掘層次的區別，本文將基于關聯數據的知識發現技術歸結為3類：（1）間接挖掘，即通過格式轉化將關聯數據轉化或特征提取將關聯數據轉化為適合傳統數據挖掘算法的格式，如Venkata Narasimha等提出的Liddm關聯數據挖掘系統[11]以及Heiko Paulheim等提出的FeGeLOD特征提取器[12]為代表；（2）直接挖掘，利用事務構建、歸納邏輯程序設計（Inductive logic programming，簡稱ILP）等方法直接對RDF數據進行處理，如Reza Ramezani等提出的SWApriori[13]和Gabin Personeni等提出的ILP學習方法[14]是該類的典型研究；（3）鏈接挖掘，即對關聯數據的屬性鏈和節點等結構進行挖掘。如Ilaria Tiddi等提出的Dedalo遍歷系統[15-16]、Xiaowei Jiang等提出的頻繁子圖挖掘方法[17]及Kang Li等提出的深度學習方法[18]最具代表性。
2 間接挖掘
數據挖掘是基于數據庫知識發現的核心步驟之一，傳統數據挖掘技術主要針對關系型數據庫中的數據，而根據關聯數據的定義，關聯數據是采用RDF數據模型并利用URI命名數據實體的數據集合，因此如何將傳統的數據挖掘方法應用于關聯數據成為了一個新的研究熱點。間接挖掘的基本原理是針對不適用于傳統挖掘算法的關聯數據，通過特征提取或格式轉化的方式從關聯數據中提取出數值型特征，實現利用傳統數據挖掘算法對關聯數據進行挖掘分析的目標。
2.1 格式轉化
Venkata Narasimha等提出的Liddm[11]是一個可以與關聯數據有效交互的關聯數據挖掘模型，它支持從不同的數據源檢索、整合數據，為統計分析調整數據格式并支持數據挖掘及成果的可視化。Liddm利用SPARQL查詢從關聯數據云中獲取數據，通過數據預處理、數據輸入準備和數據挖掘等步驟進行關聯數據挖掘。其中，數據查詢結果以包含若干行和列的表格數據表示，行表示檢索到的實例，列表示該實例一個屬性的值。
數據預處理包含數據整合、數據過濾和數據分割等三個步驟。其中，數據整合是指將從多個關聯數據云中多個數據源中檢索的數據進行整合，整合基于每個數據源的共有關聯；數據過濾指通過人工篩選掉不符合數據挖掘需求的實例；數據分割指將不同列數據分為不同的類。在完成了數據的查詢和預處理后，Liddm通過數據輸入準備步驟完成數據格式的轉化。以Weka為例，Weka支持的數據輸入格式為ARFF（Artribute-Relation File Format，屬性-關聯文件格式），因此可將關聯名和屬性轉化為ARFF格式后進行挖掘。
類似的研究還包括Petar Ristoski等提出的基于RapidMiner的關聯數據挖掘方法[19]。與LiDDM相似，RapidMiner也需要終端用戶定義合適的SPARQL查詢來獲取所需數據，并將數據轉化為表格數據后進行挖掘。
2.2 特征提取
Heiko Paulheim等基于關聯數據的特性構建了關聯數據特征提取器FeGeLOD[12]，它可以從關聯數據中提取數值型或二值數據特征并利用這些特征進行數據挖掘。FeGeLOD在Weka的基礎上，針對LOD提出了一系列不同的提取特征方法。特征的提取包含實體識別、實際特征構建、特征選擇等三個步驟，其中第二步實際特征構建是構建關聯數據挖掘特征的核心步驟。目前FeGeLOD采取了6種不同的特征構建策略。第一個構造器為一個實體的每個數據屬性創建了一個特征。數據屬性即元素的值，如城市的名稱或城市的人口數量；第二個構造器僅針對實體本身，即實體有謂詞rdf：type的語句，一個實體可能屬于多個類型或目錄。其余四個構造器考慮了實體與其他實體的關聯數。
2.3 技術分析
截至2016年9月7日，LOD中互相關聯的關聯數據集已達9960個，擁有超過1490億個三元組，這些大量的結構化、語義關聯的數據具有巨大的潛在價值。間接挖掘方法有效利用了關聯數據的關聯發現和數據整合的特性，通過數據集之間的關聯幫助人們更為準確、高效的發現和獲取相關數據。
然而，間接挖掘也存在著一些弊端，首先，間接挖掘需要用戶構建數據查詢，而構建關聯數據的查詢需要用戶事先對關聯數據集、SPARQL查詢以及屬性充分了解；其次，傳統挖掘方法往往只針對特定類型的知識，如LiDDM僅支持關聯規則的發現，由于傳統數據挖掘算法本身的局限性，間接挖掘的方式未能深入挖掘關聯數據內數據對象間的關聯（links）。
3 直接挖掘
相對于間接挖掘，本文將可以直接對關聯數據進行處理的挖掘方法定義為關聯數據的直接挖掘。值得注意的是，雖然關聯數據采用了RDF數據模型，但由于關聯數據的節點都是唯一的，因此并非所有RDF挖掘方法都適用于關聯數據。如圖核方法[20-21]適用于多圖的關聯規則發現，而關聯數據的挖掘屬于Single-graph型模式挖掘型問題。直接挖掘的典型研究包括事務（transactions）構建和歸納邏輯程序設計（Inductive Logic Programming，簡稱ILP）等。
3.1 事務構建
ARM（Association Rule Mining，關聯規則挖掘）等傳統的數據挖掘算法試圖尋找頻繁項集（Large Itemsets），并在此基礎上生成有趣的關聯規則。在關聯數據中進行關聯規則的挖掘存在著以下挑戰：數據結構的異構性、關聯數據不存在準確定義的事務、實體間的關系以及終端用戶在挖掘過程中的角色。為從語義網數據中構建事務，Ziawasch Abedjan等提出利用主語、謂詞和對象三元組中的一項組成事務，用其余兩項的值作為事務項，并從這些事務中進行關聯規則的挖掘[22]（見表1）。
在Ziawasch Abedjan的研究基礎上，MA Nematbakhsh 和Reza Ramezani提出了SWApriori挖掘方法，SWApriori以三元組的方式從語義網數據集中獲取數據并直接從中自動發現關聯規則[13，23]。SWApriori的基本原理是在輸入數據的實例層創建頻繁二項集并將其用于后續挖掘，這些頻繁二項集由實體和關聯組成（實體對應對象，關聯對應謂詞）。
SWApriori的挖掘流程為：首先遍歷統計所有對象出現的頻次，選擇出現在三元組中出現頻次大于一定次數（人工設定的最小置信度）的高頻對象，然后對這些高頻對象兩兩組合直到產生所有長度為二的可能對象集合。如假設Saraee、Nematbakhsh 和IUT為高頻對象，則有{Saraee，Nematbakhsh}、{Saraee，IUT}、{Nematbakhsh，IUT}等組合。隨后，算法核實這兩個對象（及對應的兩個關系）是否被多個公共的主語所參引。因此，主語的數量是最重要的因素，而它們的值則不被考慮。頻繁二項集合構建完成后，采取與Apriori相似的方法生成頻繁多項集和關聯規則。
假如最終挖掘到的頻繁多項集為{（Nematbakhsh + Knows）、 （IUT + Student at）、 （M.Sc. + Degree）}，其中Nematbakhsh、IUT和M.Sc是高頻對象，Knows、Student at和Degree是其分別對應的關系，生成的關聯規則為：
（1）Student at（IUT），Knows（Nematbakhsh）Degree （M.Sc.）
（2）Knows（Nematbakhsh），Degree（M.Sc.）Student at（IUT）
（3）Student at（IUT），Degree（M.Sc.）Knows（Nematbakhsh）
其中第一條規則表示，一個在IUT學習且知道Nematbakhsh的人一般具有M.Sc學位。
3.2 歸納邏輯程序設計
為解決LOD中大量生物醫學資源缺乏有效挖掘方法的問題，Gabin Personeni等提出利用歸納邏輯程序設計方法對關聯數據進行學習[14]。ILP隸屬于機器學習與邏輯程序設計的交叉領域，它借助邏輯程序設計已有的理論與方法，在一階邏輯的框架下，試圖克服傳統機器學習存在的問題，建立新的機器學習體系，使機器更好地模擬人的思維。ILP想要完成的任務是，讓計算機考察具體的事例，然后概括出能夠刻畫這些事例特有屬性的一般性規則。ILP允許我們從觀察中學習概念的定義，如給定正例集（E+）和負例集（E-）和背景知識（B），目標是生成一系列具有一致性（Y∪B覆蓋或解釋每個正例集）和完備性（Y∩B不覆蓋任何負例集）的規則或理論T。使用ILP進行基于關聯數據的知識發現具有以下優勢：首先，ILP的輸入格式與關聯數據格式相近；其次，領域知識可以添加到輸入數據中并被ILP所學習。
基于ILP的關聯數據挖掘流程分為基于專家的領域數據選擇、數據整合以及基于ILP的關聯數據挖掘等步驟。首先依靠領域專家建立了實體關系（entity-relationship，簡稱ER）模型，確定了待挖掘數據。然后建立LOD與該ER模型之間的映射并利用SPQRQL查詢獲取數據，數據存儲于建立在實體關系模型基礎上的關系數據庫中。完成數據的準備工作后，作者利用Aleph（A Learning Engine for Proposing Hypotheses，ILP學習引擎）完成了ILP挖掘過程。
3.3 技術分析
直接挖掘的優點除了包括利用關聯數據的特點更準確、更有效、更便捷的發現相關數據外，與間接挖掘相比，直接挖掘方法針對關聯數據自身的特點對已有挖掘方法進行了改進和重構，使得這些方法更具有更強的易用性和可拓展性。
直接挖掘方法的缺點與間接挖掘相似，間接挖掘算法可以視為調整關聯數據以適應傳統挖掘算法，而直接挖掘可以視為改進傳統挖掘算法以適應關聯數據，就本質而言，它們的研究主題都是關聯數據的數據資源，并對關聯數據的另一重要主題――關聯數據的鏈接則未做深入的研究。
4 鏈接挖掘
圖是由若干給定的點及連接兩點的線所構成的圖形，這種圖形通常用來描述某些事務之間的某種特定關系，用點代表事務，用連接兩點的線表示相應兩個事務間具有這種關系。關聯數據是一個由RDF三元組構成的有向圖，圖中的點對應每個資源、邊對應每個屬性（鏈接）。因此，本文將針對關聯數據的鏈接這一研究主題的挖掘方法定義為鏈接挖掘。由于圖的搜索空間呈指數級增長，圖的挖掘是一項計算量繁重的任務，如何選擇有效的挖掘策略對于能否從關聯數據挖掘出有效知識的質量至關重要。根據挖掘方法的區別，我們將鏈接挖掘歸結為啟發式關聯遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、深度學習等三種類型并分別進行介紹。
4.1 關聯遍歷檢索
Ilaria Tiddi等提出了Dedalo啟發式關聯數據遍歷挖掘系統，Dedalo可以迭代檢索關聯數據尋找實體的共性（即共同路徑）從而生成解釋[15-16]。Dedalo的基本思想在于：給定一定數量的實體，在關聯數據中尋找這些實體存在共同的路徑（屬性鏈，表示為wι）及終值（屬性鏈終端的特定實體，表示為ei），這些路徑加終值便構成一條簇的解釋（表示為，expi=wι.ei）。基于此思想，Dedalo利用A*算法遍歷關聯數據尋找簇的解釋。
A*（A-Star）算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是許多其他問題的常用啟發式算法，對于路徑搜索問題，狀態就是圖中的節點，代價就是距離。一條路徑的代價可以用啟發式的指標f（x）估算，公式為： f（x）=g（x）+h（x），其中g（x）是過去的路徑開銷函數，表示起始節點到當前節點的已知距離，h（x）是未來路徑開銷函數，用來估算當前節點到目標節點的最佳路徑的距離。在關聯數據中，待解釋簇內的項即初始節點，每個解釋expi中的實體ei是目標節點。路徑的開銷通過信息熵估算，熵主要考慮給定路徑的頻率（對應g（x））及其值（對應h（x））的分布。由于在迭代遍歷的過程中，事先不知道目標節點，因此在第n次迭代中將所有距初始節點距離為n的節點都視為目標節點。
關聯數據的迭代遍歷包含以下3個步驟：（1）URI參引，通過HTTP協議獲取初始節點相關的所有RDF屬性和屬性值；（2）路徑收集，利用URI參引從每個三元組中獲取的新的屬性Pi添加到已有的路徑中去構建新的路徑wι，新路徑將通過信息熵行數進行代價估算；（3）構建簇的解釋，在每一輪迭代之前都進行一次解釋的構建，并通過F值對解釋進行檢驗。
關聯數據鏈接挖掘的相關研究還包括：Vito Claudio Ostuni等提出的基于LOD的SPrank關聯推薦算法[24]以及Tommaso Di Noia等提出的利用LOD支持的關聯推薦系統[25]，它們的共同特點是利用鏈向特定實體的共有路徑發現相關實體。另外，關聯數據的屬性鏈還被應用于語義相似度[26]和語義距離[27]等的計算。
4.2 頻繁子圖挖掘
在圖的集合中發現一組公共子結構，這樣的任務稱作頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining），常用的頻繁子圖挖掘方法包括AGM、AcGM、FSG等遞歸發現頻繁子圖的方法以及gSpan、CloseGraph和FFSM等拓展頻繁邊得到頻繁子圖的方法。由于關聯數據中關聯模式缺乏準確正式的定義和關聯數據圖結構的復雜性，頻繁子圖挖掘方法難以直接應用到關聯數據中。針對這一問題，Xiang Zhang和Cuifang Zhao等提出利用Typed Object Graph（類型化對象圖，簡稱TOG）數據模型簡化關聯數據結構并利用基于gSpan的模式挖掘算法從關聯數據中學習對象的關聯模式[28]。TOG圖通過一定的類檢測策略可以為RDF圖的每個實例賦予類型信息獲取（見圖1）。完成TOG圖的構建后，對TOG圖進行聚類后利用基于gSpan算法進行關聯規則的挖掘。
在Xiang Zhang 等的研究基礎上，Xiaowei Jiang提出了一種TOG圖壓縮策略進行實例層的關聯數據語義挖掘[15]由于關聯數據中存在大量的重復結構和相互依賴結構，因此在挖掘前可以利用這種機構特征進行圖的壓縮。根據關聯數據的結構特征，作者提出了兩種結合重復結構和壓縮互相依賴結構等兩種圖壓縮策略。壓縮的核心思想是利用鏈向TOG中一系列高度相關實例的單個實例代表一個可壓縮的圖結構。在完成了圖的壓縮后，關聯數據內的一些圖結構將變成一些所謂“超節點（hypernode）”實例的內部結構，原始的關聯數據圖也壓縮為較小的“超圖（hypergraph）”。
4.3 深度學習
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。波爾茲曼機（Boltzmann machine，簡稱BM）是Hinton和Sejnowski于1986年提出的一種根植于統計力學的隨機神經網絡。BM具有強大的無監督學習能力，能學習數據中復雜的規則。但是，擁有這種學習能力的代價是其訓練（學習）過程耗時。此外，BM所表示的分布不僅無法確切計算，得到該分布的隨機樣本也很困難。于是Sejnowski引入了一種受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann machine model，簡稱RBM）。RBM具有一個可見層和一個隱層，層內無連接。RBM具有很好的性質，在給定可見層單元狀態時，各隱單元的激活條件獨立；反之，在給定隱單元狀態時，可見層單元的激活亦條件獨立。這樣一來盡管RBM所表示的分布仍無法有效計算，但通過Gibbs采樣（Gibbs sampling）可以得到RBM所表示分布的隨機樣本。目前RBM已經被成功運用到不同的機器學習問題[29]。
從關聯數據中學習知識的主要挑戰之一是如何在高效利用節點屬性的同時利用關聯數據的關聯抽取有效信息。當前對基于關聯數據的知識發現要么采取人工選擇的拓撲統計表示網絡結構，要么將節點屬性和網絡節點線性映射到一個共享隱含特征空間（shared latent feature space）。但基于統計的方法可能損失網絡結構中的重要模式，基于線性映射的方法可能無法捕捉到節點和關聯的非線性特征。為解決這些問題，Kang Li、Jing Gao利用深度學習理論，構建了基于受限波爾茲曼機對關聯數據進行表征學習的LRBM（Restricted Boltzmann Machines for Latent Feature Learning in Linked Data，學習關聯數據潛在特征的受限波爾茲曼機）模型，LRBM利用對比散度（Contrastive Divergence，簡稱CD）進行模型的訓練避免了大規模的采樣，同時模型可以與傳統RMB進行“疊加”以探索節點的深層特征和節點間的高階交互模式[16]。
LRBM不依賴任何主觀選擇的拓撲統計（topological statistics），可以在一個統一框架中同時獲取節點和屬性的特征，并根據這些特征構建節點關聯以及隱藏單元之間的非線性關系。模型的核心在于節點共享隱含特征，這些隱含特征可以用來構建節點、關聯關系和隱含單元的非線性關系。
作者首先用關聯矩陣表示關聯數據集中的節點和關聯關系，定義節點i到節點j的關聯L中節點i定義為關聯的發送者，節點j為關聯的接收者，并將每個節點的隱含表示（latent representation）定義為發送者行為Si和接收者行為Ri兩部分，分別對應節點的入鏈和出鏈。因此，節點i的屬性Ai與其隱含發送者行為Si和接收者行為Ri相關，且Si和Rj決定了節點i和j之間的交互。為將節點屬性A、關聯L和隱含特征表示R和S之間的交互建模，作者利用能量函數建立了一個隱含語義模型（Latent Factor Model，簡稱LFM），利用條件限制波爾茨曼機在模型加入了隱變量h以解決線性映射的問題，同時添加高斯噪聲為關聯關系賦予權重。最終，LRBM模型可關聯數據中提取出節點屬性、隱含特征S和R以及關聯關系的交互特征，并可將其應用到關聯預測、節點分類等知識發現活動中。
4.4 技術分析
在關聯數據集合中，數據集合和數據對象之間是以某種方式關聯的，對象之間的鏈接可能表示某種特定的模式，但這一模式通常很難用傳統的統計模型去獲取，因此，為該挑戰提供解決方案的鏈接挖掘成為了新的研究熱點。這一領域在鏈接分析、超文本和網絡挖掘、關系學習和圖挖掘等相關研究的交叉點上。
關聯遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、LRBM等分別利用了圖的遍歷、壓縮和深度學習的方法對關聯數據的鏈接進行挖掘，為基于關聯數據的知識發現提供了全新的方法和視角，但鏈接挖掘存在的問題是，由于當前研究仍處于探索階段，相關研究相對比較分散，缺少能將相關研究和應用統一到一個框架中的綜合體系，這一問題阻礙了已有研究之間的相互交流以及研究成果的拓展和共享。
5 結語
關聯數據通過數據間的鏈接支持結構化數據的關聯，這種攜帶語義的關聯遍及整個數據網絡，是關聯數據的核心價值。為實現關聯數據的價值，早期研究更多的關注了關聯數據的構建與，而隨著關聯數據資源的快速發展，更多的研究開始關注關聯數據的應用與消費，這些研究往往集中在“關聯數據的數據資源”和“關聯數據的關聯”等兩個主題。本文所介紹的間接挖掘和直接挖掘主要關注“關聯數據的數據資源”，這些研究促進了知識發現與關聯數據領域之間研究體系上的拓展和融合，一方面有助于從數據挖掘和知識發現的角度去發揮關聯數據的潛在價值；另一方面也可以借助數據挖掘和知識發現領域的知識解決關聯數據存在的問題。鏈接挖掘則更多的關注了“關聯數據的關聯”主題，圖論、深度學習等學科的引入為基于關聯數據的知識發現提供了全新的視角與方法，雖然當前的研究仍比較分散缺少統一的綜合框架，但這些方法和理論的引入已經為基于關聯數據的知識發現提供了新的活力和可能。
總體而言，基于關聯數據的知識發現技術仍處于快速發展階段，其作為一種新的知識發現技術已經體現了巨大的價值。隨著關聯數據數量的飛速發展和對關聯數據質量控制的加強，且已經有國內外的研究人員開始著手研究基于關聯數據的知識發現統一框架，未來的研究重點將更加傾向于基于關聯數據知識發現技術本身的豐富和完善。
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第8篇：述職述廉述德述范文
XX年綜合部的工作得到了公司領導及各部門的大力支持和幫助，一年來，綜合部工作始終堅持以服務為宗旨，在綜合部全體員工的共同努力下，較好的完成了綜合部所負責的各項工作，為公司的經營、生產活動提供了有力的支撐。現將工作情況作述職報告如下：
一、及后勤工作
1、制定全年工作計劃，安排各種會議。年初，組織草擬了公司《XX年行政工作報告》，籌備召開了XX年工作會議。全年共協調安排了公司內部的各種大、小會議20余次，每次會議綜合部都全員投入，做好保障服務，保證會議取得了預期的效果。
2、全面做好檔案、法律事務和信息保密工作。全年共收到、處理各種文件2450件，核校、下發各種文件86件，保證了文件傳閱的及時、準確。XX 年共協調、處理法律事務5件，審核、整理歸檔各種合同文本243份，盡量降低公司所承擔的風險。信息工作方面，今年繼續按照上級要求及時上報各類專報信息，截止10月末，共上投信息稿700篇，其中被采納240篇。今年公司保密工作也做到了無泄密、無遺失。
3、強化后勤管理，細化后勤服務工作。年初，投入資金對地下食堂和附屬辦公樓的環境進行了整治，對辦公樓老化的供熱管線全部進行了更換，使大家有了一個優美的辦公環境。在后勤保障方面做到了對各項辦公設備定期進行檢查，對發現的故障及時維修，對各自租自建營業廳實行定期走訪，及時處理出現的問題，全年共進行各類檢查、走訪30余次，開展各種維修400余次。今年將車輛分配進行了小范圍調整，重點向生產一線傾斜，全力保障網絡部門及縣分公司車輛的供應。同時，還協助公司工會做好節電工作，制定了節約用電管理辦法和空調使用管理規定，并加大節約宣傳，制作了節約宣傳標語和節電提示牌。
XX年，公司還榮獲了省級"誠信單位"和省級"重合同，守信譽"榮譽稱號。
二、安全保衛工作
1、加強安全基礎工作管理，落實安全生產責任制。
年初，公司與各單位簽定了安全保衛、安全防火責任狀，落實任務，明確責任，切實加強了對安全工作的領導。同時，進一步加強安全檔案的管理，及時完善消防資料，把需要保存的消防圖紙、說明書、資質證明等材料裝訂成冊，歸檔保管，便于以后安保工作的順利開展。
第9篇：述職述廉述德述范文
函數連續性是高等數學的一個基本概念，把握好這個概念有助于理解和掌握一元函數微積分中導數、定積分等概念。高職學生在學習這個概念時，感覺很抽象不易理解，特別對函數連續本質特征的把握不到位，疑惑為什么函數的連續性要取決于函數在一個個點上的連續，為什么函數y=f（x）在點x0滿足了y=0或f（x）=f（x0）或時，函數在該點就連續了等等。
究其原因有以下幾點；一是學生抽象概括能力欠缺。從客觀世界的現實中抽象概括出數學概念，對接受過高中教育的人而言，應該初步具備了這種能力。但目前高職學生這方面能力普遍較差。二是學生對極限思想和方法的不適應。由于高等數學是建構在極限理論的基礎上、以極限為基本工具研究函數的一門數學學科，因此，研究問題的思維方式總體上由“靜態”變成了“動態”。而函數的連續性是運用極限理論定義的第一個概念，學生對于運用極限思想刻畫函數的這種動態特性，需要一個適應過程。三是教材的簡化。現在選用的高職高專《高等數學》規劃教材，在“必需、夠用”原則的指導下，降低了理論難度、簡化了知識內容。多數教材的“函數連續性”一節直接給出函數在點連續的定義，缺少必要的例證加以輔助。學生很難通過閱讀教材理解函數連續的概念。針對上述原因，教師在教學時應著重抓住以下幾點，幫助學生建立起函數連續性的概念。
函數連續性的本質特征
要理解函數連續的概念，首先要抓住連續的本質特征。自然界中植物的生長、河水的流動、溫度的變化等等現象，都是連續變化著的，把這種現象進行抽象，反映在函數關系上就是函數的連續性。如果只是這樣概括，學生對連續本質特征的把握是不到位的。此時可再從以下現象分析：兩個人幾天不見，再次見面時并沒有感覺到彼此的變化，難道這幾天倆人真是都沒有變化嗎？顯然不是。人從出生到衰亡，時時刻刻都處在連續變化之中，盡管這種變化很微小，不宜察覺，但它是不間斷的。如果我們從函數的角度分析，上述現象就相當于函數的自變量在某一區間段上連續變化時，因變量也隨之連續變化，即使自變量的變化很微小，因變量也會隨之有微小的變化。經過的這樣分析，學生就能較好地把握函數連續性的本質特征了。
函數連續性的研究方法
函數的連續性反映了現實世界中連續的動態變化現象，如同一個動點能夠沿著一條延綿不斷的曲線運動。如何才能使學生認識到，研究函數的連續問題必須先從研究函數在一點上的連續開始呢？我們從自然界的連續現象中很容易認識到一個斷點就能打破一條連續鏈。同樣，觀察函數的圖像也會發現函數的曲線也呈現這個規律，如動點在曲線y=sinx上可以順暢地移動，而在曲線y=tanx或f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0上移動時，會在點x=kπ+，（k∈Z）或x=0處被“卡住”。通過這樣的觀察分析，學生就很容易歸納出：曲線上一個點便可決定一個函數在某個定義區間上的連續性。這樣，函數連續的問題就歸結到了研究函數在一點上的連續。
用什么方法確定函數在一點上的連續呢？函數在一點上的連續是一個局部概念，反映了函數在一點處兩個變量增量間的變化關系，即當函數的自變量有一微小變化時，因變量也隨之有一微小變化。如果利用初等數學的方法刻畫這種關系，顯然是行不通的，只有借助于極限工具進行深入的分析研究。通過教師適當引導，學生便會知道要想解決函數在一點上的連續的問題必須運用極限的思想方法。
函數連續性的定義
一個數學概念的形成過程，是人們對客觀現象進行探索歸納、抽象概括的過程。教學上如果對這一過程進行情境再現，不僅可以使學生了解概念的形成背景，而且對學生理解掌握概念的本質及其應用大有益處。若只是“填鴨式”傳授，把概念直接灌輸給學生，效果可想而知，也失去了通過數學教學過程對學生進行觀察分析、抽象概括能力培養的作用。
講授“函數連續性”一節時，可以先借助多媒體給學生播放植物的生長、河水的流動、汽車在高速路上奔跑等連續現象，再播放一棵大樹被攔腰截斷、一條大壩截住河水流動、一座斷裂的橋梁造成車輛停滯不前等不連續現象，與學生一起分析探索上述現象引出函數連續尤其是在一點上的連續的問題，并形成定義。
通常，關于函數y=f（x）在點x0連續的定義有兩種形式：
定義1：設函數y=f（x）在點x0的某一鄰域內有定義，如果當自變量的增量x=x-x0趨于零時，對應的函數的增量y=f（x0+x）-f（x0）也趨于零，即y=0，那么就稱函數y=f（x）在點x0連續。
定義2：設函數y=f（x）在點x0的某一鄰域內有定義，如果函數f（x）當xx0時的極限存在，且等于它在點x0處的函數值f（x0），即f（x）=f（x0），那么就稱函數y=f（x）在點x0連續。
不同的教材，給出兩個定義的順序不同。無論哪種順序，關鍵是使學生理解并掌握函數y=f（x）要在點x0連續，必須滿足條件f（x）=f（x0）或y=0。為了使學生搞清楚條件的含義，教學時可以從反例入手，借助函數的圖像加以分析。
若先講定義2可以列舉以下實例：
例1：考察函數y=在點x=1處的變化情況。
如圖1所示，函數y=的圖像是直線y=x+1去掉了點（1，2），顯然函數y=在點x=1處就像一條繩子被剪斷為兩截不再連續，究其原因是函數在此點沒有定義。
例2：考察函數f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0在點x=0處的變化情況。
如圖2所示，函數f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0在點x=0處出現了“跳躍”斷開了，這種斷開不是因為沒有定義造成的。學生要問是什么原因造成的呢？這時應引導學生從極限角度進行分析，由f（x）=0，f（x）=2，可知f（x）=0不存在，由此便知，函數在有定義無極限的點處不連續。
例3：考察函數f（x）=x2+1，x≠10.9，x=1在點x=1處的變化情況。
如圖3所示，函數f（x）=x2+1，x≠10.9，x=1在點x=1處遇到了“陷阱”。直觀觀察，函數在處的函數值不是f（1）=12+1=2，而是f（1）=0.9。再進一步觀察發現，函數在點x=1處有定義極限也存在，可是f（x）=2，與函數值f（1）=0.9不相等，所以出現了“陷阱”。
三例過后進行小結，得出函數y=f（x）在點x0處若遇到下列三種情況之一就會不連續：（1）沒有定義；（2）有定義、極限不存在；（3）有定義、極限存在、但極限值與函數值不相等。這時善于思考的學生就會產生下列想法：“當函數y=f（x）在點x0處同時滿足了有定義、極限存在、極限值與函數值相等三個條件時，情況會是怎樣呢？”這時教師可以引導學生觀察連續函數曲線在一點上的狀況。
例4：考察函數y=x2在點x=2處的連續情況。
通過看該函數的圖像發現，函數y=x2在點x=2處沒有斷開是連續的，并且同時滿足上述三個條件。這樣學生就可以比較充分地認識到：函數要在一點上連續，必須滿足條件f（x）=f（x0），以及其中的含義。從幾何角度分析，動點在經過曲線上的一點時，經歷了沿著曲線無限接近于這一點的過程，如果函數在此點連續，動點就能到達此點并順利通過，否則就會被“卡住”。
在講解定義1時也可以采取同樣的方法，使學生理解函數y=f（x）要在點x0連續，必須滿足條件y=0。可以借助下列函數的圖像進行直觀地分析。假設函數y=f（x）在點x0處有增量x，當時x0時，由圖4所示的函數中發現，其相應函數的增量yA（A≠0），即y=A≠0。從圖5所示的函數中看出，相應函數的增量y不能夠收斂于一個確定的常數，從而導致y不存在。在圖6所示的函數中，相應函數的增量y∞，即y=∞。以上三種情況，函數y=f（x）在點x0都是不連續的，三個函數在點x0處都不滿足條件y=0。而在圖7所示的函數中，函數y=f（x）在點x0處連續，而條件y=0恰恰在點x0處得到了滿足。這樣就加深了學生對函數y=f（x）在點x0處滿足條件y=0就連續的理解。而條件y=0刻畫了函數連續的實質：當自變量有一微小變化時，因變量也會隨之有一微小的變化。
函數連續性的整體概念
如果只將函數的連續性局限在一點上連續的層面上，還不能全面把握函數連續的概念。如當考察函數y=sinx在點x=0處的連續性時，根據函數在一點連續的定義，由等式sinx=0=f（0）便知函數y=sinx在點x=0處是連續的。而當考察函數y=sinx在其定義域（-∞，+∞）上的連續性時，該如何進行呢？這需要進一步建立起函數連續性的整體概念。
一般的，知道了怎樣判定函數在一點上連續后，應給出函數在開區間（a，b）上連續的概念，即在開區間（a，b）內連續的函數y=f（x），必須在開區間（a，b）內每一點都連續。根據上述要求，在探討函數y=sinx在（-∞，+∞）上連續的問題時，要說明y=sinx在（-∞，+∞）內的“每一點”都連續，顯然逐點驗證是不可能的，如果能夠尋找到可以“代表”每一點的“點”，通過證明函數在此點連續，進而就可說明函數在區間上連續。
經分析發現，只要在區間（-∞，+∞）上設出任意一點，用“任一點”代替“每一點”加以證明即可使問題得到解決，這也正是數學簡約美之所在。如果考察函數y=f（x）在閉區間[a，b]上的連續性，不僅要求它在區間（a，b）上連續，而且還要滿足在區間的左端點a處右連續，右端點b處左連續。至此，關于函數連續性的概念就完整了，學生就會達成這樣的共識：函數的連續是動態變化的，是通過函數在其定義區間上的每個點上的連續實現的。連續函數的圖形呈現為一條連綿不斷的曲線。
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