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十大监督最新消息报道_十大监督体系包括(2024年11月热点汇总)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

十大监督

「改革再深化护航现代化」【南平市建阳区人民检察院：以高效案件管理服务检察业务管理现代化】2023年以来，建阳区人民检察院研究出台《规范开展审查案件听证工作的实施细则》，选取社会影响较大或具有法治教育意义的案件，邀请听证员参与听证10件，主动接受外部监督，邀请人民监督员监督各类案件52件，实现四大检察和十大监督领域全覆盖。观看访谈视频↓↓网页链接「检察故事」人民网福建频道的微博视频

「迪丽热巴超话」不是？你们在跟我开玩笑吗？[费解][费解][费解] 五大开年也没有激情，投票赚奶粉也没有激情[微笑][微笑][微笑] 你们到底要干什么？？？能不能重视起来啊？？？[微笑][微笑][微笑] 投票入口十大正能量粉丝团最终评选做满任务一人10票，互相提醒只投后援，全投后援今天后援的票最少要88万，全都切浩来投[微笑][微笑][微笑] 明天17:00ELLE预热，投票的迪迪卫研究所才五千多人投票结束以前，参与人数最少要1万人！！！[微笑] 赶紧重视起来，动起来！！！拒绝事不关己的态度[微笑] 互相监督，所有人都要参与进来，需要每一个人！！！「与迪丽热巴邂逅冬天」dlrb「非正式跨年派对」

新传考研热点复习：精选十大专题 𐟌Ÿ 在新传考研的冲刺阶段，如何高效复习热点，提升成绩？ 𐟔 热点太多，需要全部背诵吗？当然不需要！很多院校更注重基础知识的考察，即使是一些喜欢考热点的学校也不会覆盖所有热点事件。而且，试卷上的题目数量有限，不可能每个热点都考到。 𐟓š 那么，应该背诵哪些热点，如何使用这些热点呢？热点题目的考察范围通常集中在上半年的热点事件，尤其是那些在出题前夕的热点。此外，去年的经典热点也有可能出现在今年的考卷上。出卷老师可能会规避当年的一些敏感情况，同时也有反压题的心理。通常，试卷在10、11月份出题，这两个月发生的热点事件是大家复习的重中之重。 𐟔堥个极有可能成为考题的热点：（仅供参考） ChatGPT相关专题：媒介技术（人工智能、智媒传播）、新闻行业（自动化新闻与职业新闻人、新闻传播）、新闻伦理杭州亚运会、成都大运会相关专题：对外传播（跨文化传播、国家形象、讲好中国故事）、媒体与社会（集体记忆、媒介事件）、媒介技术（VR/AR、AI智能、元宇宙）、媒介融合（平台型媒体、多种报道形态） “鼠头鸭脖”之争相关专题：舆情类（舆论监督、舆论引导、公共事件）、新闻专业（媒体公信力）、新媒体（短视频传播-情绪传播）川大地铁曝光事件相关专题：主流媒体、反转新闻、舆情类（舆论监督、舆论引导）、网络谣言、互联网和新媒体（碎片化和病毒式传播） 𐟓… 复习策略：重点复习上述提到的热点专题，掌握相关知识点。结合历年真题，了解出题规律和趋势。关注时事新闻，及时更新复习内容。 𐟌Ÿ 记住，复习不是死记硬背，而是要理解和应用。希望这些建议能帮助你在新传考研中取得好成绩！

一篇笔记搞懂十大聚类算法！ 𐟓š 这可能是全网最全的无监督学习总结，涵盖了K-means、层次聚类、DBSCAN等十大热门聚类算法，还有对应的PyTorch代码实现。学机器学习的一定要收藏好！ 𐟔 目录无监督学习聚类聚类算法简介算法分类距离度量闵可夫斯基度规常见的聚类算法原型聚类 (prototype-based clustering) K-means聚类 K-Means类概述 sklearn库K-Means类主要参数 MiniBatchKMeans类主要参数 K值的评估标准 K-Means代码实例学习向量量化 (Learning Vector Quantization) 高斯混合聚类 (Mixture of Gaussian) Fuzzy C-means聚类密度聚类 (density-based clustering) DBSCAN聚类层次聚类 (hierarchical clustering) 自底向上的聚合层次聚类方法（或凝聚层次聚类）自顶向下的分解层次聚类方法（或分裂层次聚类）其他无监督学习方法主成成分分析 (PCA) 异常值检测 (Anomaly Detection或Outlier Detection) 𐟓– 详细讲解 K-Means聚类 K-Means是一种“基于原型的聚类”，在现实聚类任务中极为常用。它将训练集分成k个簇，簇内相似度高，簇间相似度低。定义K个质心（centre_id），这在一开始可以初始化为随机的，也可以从数据集中任选k个对象作为初始簇中心。将每个训练样本基于其到质心的距离分配到最近的质心所代表的簇。重新计算所有簇的质心，将每个质心更新为当前簇中所有训练样本点的均值。不断重复步骤2与3直到收敛（即质心不再发生变化）。 DBSCAN聚类 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域参数来刻画样本分布的紧密程度。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪音的空间数据库中发现任意形状的簇。它将簇定义为密度相连的点的最大的集合。将点的密度将点分为三类：核心点、边界点和背景点。 OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）也是一种典型的基于密度的聚类方法，是DBSCAN的变种，对于不同密度能够更好地处理。层次聚类层次聚类，顾名思义，是一种能够构建有层次的簇的算法。层次聚类视图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略（或凝聚层次聚类），也可以采用“自顶向下”的分拆策略（或分裂层次聚类）。传统的层次聚类传统的基于层次的树图。 PCA降维 PCA（Principal Component Analysis）是降维的一种常用方法，主要用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中，可以减少冗余信息造成的误差，提高精度。同时也可以加速后续的计算速度。异常值检测异常值检测常借助聚类或距离计算进行，如将远离所有簇中心的样本作为异常点，或者将密度极低处的样本作为异常点。最近有研究提出基于“隔离性”（isolation）可快速检测出异常点。异常检测算法具有少量的异常样本和大量的正常样本，常应用于诈骗识别、工业零件问题检测等。

【台州“一案一评”助力办案质量提升】近年来，浙江省台州市市场监管局深入实施“法治立局”战略，立足法制部门监督制约与审核把关职能，紧紧抓住执法质量关键不放，建立完善以动态考评、办案积分、正向激励为主要内涵的“一案一评”考评机制。通过高质量“查”、动态化“审”、全方位“评”，切实将监督、审核、考评、整改贯穿办案全过程，推动执法质量提升工作向纵深推进。机制运行以来，全市系统执法质效有效提升，连续两年实现行政处罚案件“零舆情、零上访、复议零纠错、诉讼零败诉”，查处的案件连续3年入选全国食品安全执法稽查十大优秀案例，市场监管队伍在全省系统行政执法能力竞赛和法律知识竞赛中分获团体一等奖、二等奖。置顶“高质效”，筑牢评查之本。坚持质量标准强引领，从办案时效、案件管理系统规范应用、执法程序、事实与证据、法律适用与量罚、文书质量6个维度全面建构质量评价指标体系，推动考评指标向更高履职要求、更加科学实用靠近。推行审评同步严把关，在审核环节即对案件质量“量一量”“称一称”。动态跟踪，实行加扣分制——被评为典型案例的，正向加赋评查分；被纠错或因违反规定造成不良影响的，反向追扣评查分。完善分级评查促落实，对基层所查办案件实行叠加式考评，初评由基层所审核人员进行，法制机构每季度随机抽取30%以上案件开展复评。立好“风向标”，夯实评查之基。晾晒季度积分，根据评分结果，分别对办案机构、案件主办人员、案件协办人员进行综合汇总评价，每季度评选办案标兵，强化先进示范作用。强化积分运用，将执法办案积分作为年度考核、表彰奖励和干部任用的重要依据，通过多种方式叠加杠杆，提升办案积分考核穿透力，以办案“小积分”的量变推动办案“大规范”的质变，激发干部“想办案、能办案、多办案、办好案”的内生动力，营造比学赶超、争创精品、力办铁案的干事创业氛围。用足“工具箱”，强化评查之效。积极推行线上“审核—评查—监督”模式，以市局统筹点题、县市局交叉互评的方式开展线上评查，加大案件评查力度，以常态化评查见长效。通过提示共享、类案总结等形式，实现“评查—反馈—整改—总结—提升”闭环管理。编制《行政案件审查自查工作指引》，全面整理85项归结办案要点和常见问题，将“查错、知错、纠错、析错”融为一体，全面总结促提升，强化办案精准指导，为执法工作提供法治建设支撑和实战能力保障。（郭坚捷）

𐟔奍大机器学习算法速览！机器学习领域，算法众多，各具特色。今天，就让我们一起探索十大经典机器学习算法吧！𐟚€ 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）𐟓ˆ 用于预测连续数值的监督学习算法。通过拟合数据，找到最佳线性方程，揭示数据趋势。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）𐟔„ 虽名为回归，实则分类。通过逻辑函数估计概率，轻松应对二分类任务。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）𐟌𓊦 ‘状结构展现决策过程，通过特征分裂进行分类或回归，直观易懂。 4️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）𐟒እ𜺥䧥ˆ†类和回归算法。通过找到最佳超平面，处理非线性问题，游刃有余。 5️⃣ 朴素贝叶斯（Naive Bayes）𐟧 基于贝叶斯定理的分类算法，在文本分类等领域大放异彩。 6️⃣ K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）𐟤 无参监督学习算法，根据最近邻居进行预测，适应各种数据分布。 7️⃣ 聚类算法（Clustering）𐟌€ 如K均值和层次聚类，将数据点分组为不同集群，无需标签，简洁高效。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）𐟓Š 降维和特征提取的无监督算法，将高维数据映射到低维空间，简化复杂数据。 9️⃣ 随机森林（Random Forest）𐟌𓊥Ÿ𚤺Ž多个决策树的集成学习算法，提高分类和回归的稳定性和准确性。 𐟔Ÿ 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）𐟚€ 通过迭代训练弱分类器提升预测性能，实现强大的预测功能。这些算法各有千秋，适用于不同场景。你准备好探索机器学习的奥秘了吗？✨

揭秘十大食品安全谣言，你中招了吗？ ### 1. “零添加”食品更健康 𐟍‡ 谣言：市场上很多标注“零添加”的食品被认为是最健康的。真相：食品“零添加”并不一定更健康。国家市场监督管理总局发布的《食品标识监督管理办法（征求意见稿）》明确规定，食品标识不得标注“不添加”“零添加”等字样。 “网红”小众奶营养更高 𐟐„ 谣言：骆驼奶、水牛奶、羊奶等被认为营养价值远超普通牛奶。真相：这些“网红”小众奶的营养价值并未被科学证明比普通牛奶高。不少商家宣称的营养成分优势没有科学依据。不粘锅做饭致癌 𐟍𓊨𐣨耯𜚤𝿧”褸粘锅做饭会释放有害物质，导致癌症。真相：不粘锅的不粘涂层通常是含氟的高分子聚合物，如特氟龙，它耐酸、耐碱、耐油、耐高温，并不会被人体吸收，带来的健康风险可以忽略不计。瓶装水放后备厢会变毒水 𐟚— 谣言：瓶装水放在汽车后备厢中会因高温而变成毒水。真相：合格的食品级聚酯瓶化学性质较稳定，其中的增塑剂等化学物质在高温下向饮用水中迁移量极少，瓶装水在50℃～60℃的温度下是安全的。腐乳有霉菌，吃了会致癌 𐟧€ 谣言：腐乳在发酵过程中会产生霉菌，食用后会致癌。真相：腐乳是我国传统发酵食品，毛霉菌等在其正常发酵过程中不会代谢产生毒素，也不会使人致癌。吃味精会让人“头秃” 𐟥抨𐣨耯𜚥‘𓧲𞥐ƒ多了会导致脱发。真相：味精的主要成分是谷氨酸钠，在人体内可转化为蛋白质的组成部分，目前没有证据表明味精与脱发有关。草莓是最脏的水果 𐟍“ 谣言：草莓是农药残留最多的水果，因此被认为是最脏的水果。真相：草莓的农药残留量并未超过国家标准，其安全性可以得到保证。用海绵做八宝粥 𐟍š 谣言：八宝粥中的米粒是海绵做的。真相：八宝粥经过冷冻后产生的水米分离现象是正常现象，与海绵无关。薯条治脱发 𐟍Ÿ 谣言：吃薯条可以治疗脱发。真相：薯条中的二甲基聚硅氧烷（PDMS）虽然可作为培养基来培养毛囊干细胞，有利于头发再生，但口服PDMS并不能促进毛发生长。纯手工制作的食品更安全 𐟍𐊨𐣨耯𜚧𚯦‰‹工制作的食品无添加剂，因此更安全。真相：食品工业有严格的质量控制，纯手工制作的食品可能因缺乏监管而增加安全风险。

【守护老年幸福“法”则⑨|把助餐点开在“家门口” 让居民尽享幸福“食”光】老年助餐服务是2024年河南省十大民生实事之一，河南省人大常委会开展“积极应对人口老龄化、加快发展养老服务”省市县人大三级联动监督，着力解决群众关心关注的热点难点问题。龙安区人大常委会于今年3月28日召开“积极应对人口老龄化加快发展养老服务”联动监督动员会，对贯彻落实省、市动员会议精神进行安排部署。同时，高规格成立了专题调研和执法检查组，组织部分人大代表深入开展调研和执法监督，找出存在问题，提出对策建议，全力提升全区养老服务水平。网页链接

86页PDF详解机器学习十大核心算法 𐟓š 机器学习在日常生活中的应用越来越广泛，作为人工智能的基础，它涵盖了十大经典算法。今天，我们将用86页的PDF详细介绍这些算法。 𐟔 十大经典算法包括： 1️⃣ 线性回归 2️⃣ 逻辑回归 3️⃣ 决策树 4️⃣ 朴素贝叶斯 5️⃣ K-均值 6️⃣ 支持向量机（SVM） 7️⃣ 最近邻算法（KNN） 8️⃣ 随机森林 9️⃣ 降维 𐟔Ÿ 人工神经网络（ANN） 𐟓– 四种学习方式包括： 1️⃣ 监督式学习 2️⃣ 非监督式学习 3️⃣ 半监督式学习 4️⃣ 强化学习 𐟒ᠩ€š过这些算法和学习方式，你可以更好地理解和应用机器学习，为人工智能领域的研究和应用打下坚实的基础。

【2024年陕西省质量变革创新十大典型案例公布宝鸡两家企业案例入选】11月25日，从市市场监督管理局获悉，2024年陕西省质量变革创新十大典型案例公布，我市宝钛集团有限公司和陕西西凤酒股份有限公司两家企业案例入选。　　宝钛集团有限公司坚持将质量方针融入各项过程管理中，构建了产、学、研、用相结合的质量创新体系，主持和参与制修订国际标准6项，以及国家、行业、团体等标准209项，荣获“中国标准创新贡献奖”；同时，凭借雄厚的创新实力、领先的专业技术、严格的过程管控和优秀的经营业绩，获得第七届“中国工业大奖”、第九批“陕西省质量标杆”、第十届“陕西质量奖提名奖”等多项荣誉。目前，该公司已经成为国内航空、航天、舰船、核工业、兵器和国外多家知名企业高精尖领域钛材的主要供应商。　　陕西西凤酒股份有限公司的“数字化+古法酿+五受益”质量创新模式，以坚守古法非遗酿造技艺为基石，通过原料溯源、仿生人工制曲、自动化酿酒、智能感官品评和智能仓储物流等白酒数字化质量管理体系，实现了传承技艺与管理创新的交融平衡。目前已形成核心智能制造装备35种，白酒生产效率提高21.64%，运营成本降低24.58%，进入中国白酒百亿阵营，并荣获第十届“陕西质量奖”。该公司还建立了产业链互利共赢的战略合作模式，达到企业、员工、顾客、供方、社会五方受益目标，直接间接带动就业近万人，带动产业链创造经济价值近200亿元。