述职述廉述德述精选(九篇)

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第1篇：述职述廉述德述范文

一、政治思想方面：

本人能坚持四项基本原则，拥护党的方针政策，忠诚党的教育事业，爱岗敬业，能自觉遵守教师是职业道德规范，牢固树立为学生服务、为教师服务、为学校服务的服务意识。真诚、热情、公正的对待每一个人，每一件事。严格遵守学校的教学管理制度，能以身作则，要求他人做到的，自己先做到，努力使自己成为校长的好助手，教师的好帮手。

二、个人教学工作：

1、作为学校的中层管理干部，教学绝不能放松，更要起到带头作用，本年度，我担任七年级的语文教学工作，教学中我能坚持贯彻新课程理念，做到科学施教。课前反复钻研教材，大量阅读参考书；结合学生实际备好、上好每一节课，保证教学质量,让自己在业务上精益求精。

2、注重课堂教学效果。在教学中注意抓住重点，突破难点，积极开拓教学思路。课余，我还虚心向有经验的教师及兄弟学校的同行讨教经验，试着把一些先进的教学理论、科学的教学方法及先进现代教学手段运用于课堂教学中，努力培养学生的合作交流、自主探究、勇于创新的能力。与此同时，和语文组的其他他同事们积极进行集体备课，相互扬长避短，努力提高课堂教学质量。

三、年级管理工作：

1、搞好教学常规管理工作，如学期初要求备课组长制定好本学期的教学计划，科学合理地进行教学工作。重视教案的签字检查工作，期末在各个备课组长的协助下进行教学常规检查和各项教学工作的总结等。

2、做到“上情下达”，“下情上晓”，起到桥梁沟通作用。作好上级领导的各项工作的下达任务，并及时地完成各项工作任务，及时将学校的各种安排传达给师生，迅速将师生的情况反馈给领导，切实保证各项活动正常开展，各项决策措施顺利实施。

四、反思自身的不足，促进自己再提高：

1、由于工作繁杂，使我常疲于各种事务性工作而对教学教研工作不够深入和细致，没有静下心来总结很多老师的教学经验。深入课堂、深入班级听课不够，不能全盘了解教师教学动态。教学管理水平有待提高。

2、缺乏创新精神，工作思路陈旧，教导处很多工作还是在原来的老路上，教研活动效果不明显，没有针对教学实际问题进行研讨。

3、工作中还缺乏细致性，想问题还不够全面。缺乏工作的前瞻性和经验性。

4、缺乏工作方法，工作能力严重不足，缺乏耐心。如期初排课，初衷是想使每位教师都满意，结果不能达到，使部分教师在此受了委屈，在此我真诚的说一声“对不起”。

总之，在这一年中我取得了一点成绩，也存在一些缺陷。

五、今后的努力方向：

1、不断学习，更新知识结构，不断提高管理水平，跟上时展的新要求。

2、谦虚谨慎，努力将工作做到好上加好。

第2篇：述职述廉述德述范文

一、学以致用，努力提升综合领导能力和水平。

一年来，本人始终坚持把学习作为推动各项工作的智力支撑，学以致用、学为我用。一是坚持读书学习，努力修炼人生。积极参加局党委中心组学习，按照读书活动要求，认真学习《观念改变命运》、《经济蓝皮书》、《赢在思维》、《高效领导者五大管理能力》、《责任比能力更重要》5本书，完成读书笔记和心得体会的撰写、交流，增强修养，提升境界。二是坚持市场调研，投智港区建设。积极参加局组织的上海、苏锡常、沿海地区学习考察活动，带领管委会一班人赴河南安阳、山东肥城、浙江义乌、宁波等地项目调研、市场分析，准确研判经济发展形势，为港区招商选资、项目建设提供智力支撑。三是坚持学法用法，确保依法行政。认真学习《行政诉讼法》、《行政处罚法》、《行政强制法》等法律法规，增强法治理念，提高依法管理、依法行政、依法决策的能力和水平。

二、认真履职，努力创造一流的工作实绩。

1.抓交通安全，实现泰州大市唯一的江苏省平安示范交通运输局。认真落实安全监管《四项制度》，即安全生产定期检查制度、安全隐患整改督办制度、安全生产例会制度、安全奖惩制度，扎实推进“安全生产基层基础提升年”、“企业安全生产主体责任落实年”和“创建平安交通示范点”活动，实现全系统安全生产形势持续稳定。全年查出安全隐患25处，除3处隐患正在整改当中，22处全部整改到位。通过全系统上下的共同努力，我局已创建成泰州市交通运输局唯一的“江苏省平安示范单位”。

2.抓行业管理，实现客运市场规范化管理。组建出租汽车管理办公室，专门负责全市出租汽车行业日常管理和投诉举报查处，全年共查纠不规范经营出租汽车250余辆次，立案处罚18辆次。按五统一要求，更新出租汽车350余辆，出租汽车行业发展逐步规范。强化长途客运行业监管，以gps动态安全监管为抓手，以评选十佳优秀驾驶员为基础，抓教育、抓源头、抓规范，实现安全客运零责任事故，部分车辆取得3年无一个违章记录的好成绩。水陆运输业实现年入库税金1.31亿元。

3.抓行政执法，努力营造兴化交通良好形象。一是行政案件数量和质量实现双赢。全年共办理各类交通行政处罚(处理)案件3816件，无一起行政复议变更、撤销和行政诉讼败诉。二是基层交管所综合执法有新突破。认真制定实施交管所综合执法实施意见，强化综合职能履行。全年办理交管所路政处罚案件102件，为全市农村公路管理提供了法制保障。三是5大执法体系实现新跨越。运政执法社会满意度明显提升，查处运输违章案件1773起，非法营运“黑车”300余辆次。海事执法通过强化垛田砂石市场无证经营吊机整治，基本消除城区64平方公里范围内的水上安全隐患。港航执法查处违法案件6件，收取赔(补)偿费150万元，清理干支线航道渔网渔簖102处，有效维护了航产航权，保证了航道安全畅通。公路执法实现“迎检夺冠”。先后4次开展路域环境专项整治行动，清除路障3044m3，收取公路损失赔(补)偿费120.9万元;港口执法圆满完成起步年各项目标，11个作业区已有9个作业区按港口建设基本程序启动建设，2个危险品码头核发港口经营许可证，港口货物港务费征收有序推进。四是行政许可便民利民。认真办理行政许可(服务)事项3277项，按时办结率100%，以优质服务取信于民、惠利于民。

4.抓招商引资，交通系统获全市一等奖。

5.抓港区建设，实现泰州市级现代服务业集聚区。在市委、市政府的正确领导下，在局领导和有关科室的帮助支持下，按照“一年拉框架、两年出形象、三年大变样”的目标，强力推进招商引资、项目建设、上争用地、投资融资等各项工作，港区建设已初具规模，成功获批泰州市级现代服务业集聚区。一是招商引资成效明显。投资5亿元的农副产品物流中心项目、6.6亿元的商贸城项目成功落地，并开工建设。二是项目建设稳步推进。疏港大道快车道建成通车，申家西路、港口作业区8个码头泊位完成招投标，即将开工。砂石建材码头61艘钢质浮吊作业船成功运行，并进入港池开挖阶段。三是项目用地有所保障。借助农副产品项目，包装上争用地计划400亩。港口作业区上争计划187亩，正在省国土资源厅排队待批。四是投资融资破解难题。与兴化农村商业银行洽谈，10天时间成功抵押贷款4000万元，为港区滚动发展注添资金活力。

三、廉洁自律，确保廉政空间平稳着陆。

一年来，在党风廉政建设和反腐败工作方面，本人在“两圈”和履职期间，能始终绷紧廉洁自律这根弦，严格执行“两个务必”和“八个不准”规定。无利用职务之便经商;无个人承担的费用由公费报销;无高消费娱乐活动。规范港区财务管理，每月召开一次财务工作会议，严格审批制度和报销程序，主动接受市国资办监督。所有工程项目严格履行招投标程序，严把质量关，确保能干事、干大事、干成事、不出事。

第3篇：述职述廉述德述范文

今年以来，我局着力强化班子成员的大局意识和组织观念。认真贯彻执行民主集中制原则，坚持大事讲原则，小事讲风格，认真贯彻落实党的十八届三中、四中、五中全会和市委八届五次、六次全会精神，按照全区的统一部署，司法局认真开展“严格党内生活

严肃党的纪律 维护党的团结统一”和“三严三实”专项学习教育活动，深入开展“解放思想、抢抓机遇、奋发作为、协同发展”大讨论活动，并与全省开展的政法网络大讲堂学习培训相结合，制定下发了实施方案，成立了领导小组，制作了学习宣传栏，规定周五下午为局机关党团学习日，领导班子带头集中学习讨论。上半年完成了对局机关党支部的改选。

一是积极推进建立专业性行业性调委会建设。加强人民调解组织建设，重点进行了交通、工商等行业调委会建设，目前交警二大队、区工商局、欣怡电子城、车站工业品批发市场、华龙汽配城、居然之家的行业调解委员会已经挂牌运行。

二是强化人民调解员队伍建设。为深化人民调解工作的规范化管理，强化基层人民调解工作者的专业素养，我局采取有效措施，加强人民调解员队伍建设，组织全区69个调委会1008名人民调解员分期分批进行了业务培训，提升了调解员的业务素质。区级建立了矛盾排调领导小组及其办公室，乡（办事处）建立了民间矛盾纠纷调解中心，村（居）建立了调委会，在城市各社区还建立了楼院长、单元长制度，在农村还建立了十户调解员制度，全区上下形成了纵横交措的矛盾纠纷排调网，基本做到了“小事不出村，大事不出乡，矛盾不上交”。

三是组织开展集中矛盾纠纷排查调解活动。根据__省司法厅《关于组织开展专项民间纠纷集中排查调解活动的通知》和市局的安排部署,结合我局实际，今年以来在“两节”、“两会”“五一” “十一”期间集中开展了四次大规模的排查调解活动。截止目前，全区共调处各类民间纠纷417件，调解成功413件，涉及当事人总数800人 ，调解率和成功率分别达到100%和98%以上。

一是强化社区矫正工作力度。制发了《__区社区矫正人员手机定位日常监管制度（暂行）》，利用电子信息定位管理平台，对现有社区矫正对象实现全覆盖，全天候动态监控。严格执行值班备勤制度，通讯联系要保持24小时畅通，遇重大情况或突发事件要及时处置；成立了社区矫正检察室，主动引入检察监督，使社区矫正工作更加规范化、法制化；成立了__区社区矫正服务中心；在缉枪治爆和打黑除恶专项行动中，加强对社区服刑人员的监管和教育工作；在落实服刑特赦政策中，我区符合特赦条件的有6人，全部按时按质办理了特赦的审批手续；今年以来，共做审前调查106人；入矫85人；解矫38人；现有矫正人员131 人，其中管制32人，缓刑88人，假释6人，暂予监外执行5人，已全部纳入电子围墙监控范围，使我区的矫正对象管得住、管得牢。

二是强化刑释矫正人员安置帮教工作。充分利用刑释矫正人员信息管理系统，及时掌握刑释人员信息，并按照监管年限，按时清理、接收刑释人员，我区现共有刑释人员136人，今年以来新接收各类刑释人员41人，全部落实了帮教，帮教率100%。探索设立了一处刑事解教人员安置帮教基地，市司法局副局长申便召给予充分肯定。开展“大墙内”帮教活动，与区老干部局、关工委联合组织“旭日”帮教团赴__

监狱、沧南监狱，给__区籍罪犯送去了家人的叮嘱、思念等音像资料，收到良好效果。一是突出以各种“纪念日”、主题“宣传月”为重点，广泛开展集中宣传活动。今年以来，突出抓好宪法宣传月、平安宣传月、安全生产宣传月等主题月宣传活动。共组织开展大型集中法制宣传20多次，发放各种法制宣传材料30000多份，为广大群众解答了众多法律咨询。

二是深入拓展国学普法宣传，不断强化阵地建设。认真组织开展了以法进社区、法进学校、法进机关、法进企业为主要内容的“法律八进”活动，重点深化国学普法教育，选定了民族路、华油、欣怡、铁路新村、维康五个社区为新的国学普法教育基地，聘请了为学教授张君庆在华油社区进行了专题讲座，在国学普法示范点共开展了国学教育普法讲座20次，发放普法宣传材料5000余份。

三是强化机制建设，切实增强领导干部、公务员学法用法的实效性。坚持和完善党组理论学习中心组集体学法制度，每年达到4次以上；依托省厅政法网络大讲堂、市人社局网站法律知识强化培训等形式，把法律知识学习纳入公务员继续教育管理体系，组织全局公务员开展了网络教育培训，增强法律知识储备，为普法宣传人才培育基础。

四是全力做好“六五”普法验收工作，并通过省、市验收。下半年，区人大常委会对我区“六五”普法工作进行了专项评议。__市“六五”普法验收小组通过半个月的准备，对全区“六五”普法进行验收，选择了一乡（办事处）、两村两居，一所学校、一个企业进行了验收，获得了市普法验收小组的高度评价。我区还代表__市迎接省“六五”普法验收的一个普法情景剧——“今天我来当法官”，省验收组给予充分肯定。

一是实现了我区村（居）法律服务全覆盖。在区司法局的领导下，圆满完成“一村（居）一法律顾问”工作，辖区内律师和经与市司法局协调，为我区派遣的18名律师已分别和村（居）委员会签订了法律顾问协议，颁发了法律顾问聘书，制做了法律顾问公示牌，并制定了相关制度。全区，五办一乡35个社区24个村，全部与律师签订了法律顾问协议。

二是法律援助工作再上新台阶。申请法律援助案件121件，其中刑事案件2件，民事案件119件，符合法律援助范畴的91件，审批的93件，提供法律咨询334件。

三是全面推进司法公开工作，自觉接受群众监督。在公证、律师、法律援助、人民调解、安置帮教、社区矫正等业务股室全部实行公开操作，各股室的业务范围、工作制度、办事流程、收费标准已挂网上墙。6月份，我局全体人员在火车站开展了“以阳光行政、服务百姓”为主题的执法公开宣传活动。现场发放法律援助服务指南600余份，公民用法手册400余份，三位一体调解明白页500余份以及与公民日常生活密切相关的一些法律法规节选。门户网站登记文章及图片70篇，访问量17335次。网接受案件1件。

四是全面整顿法律服务市场，提升法律服务层次。对雪松律师事务所、各法律服务所、司法所的全体人员进行了业务培训。全年开展了两次法律服务市场专项整顿活动，查处了3起投诉案件。

五是深入拓展公证工作。全年共办理公证事项62件（民事62件， 经济0件），公证收费46750万元，义务解答法律咨询500余人次，无出现假证错证的现象，为我区市场经济建设和维护社会稳定提供了优质高效的法律服务。

我局高度重视党风廉政建设，班子成员带头遵守廉洁自律的有关规定，做到自警、自醒、自律。要求干警做到的，班子成员首先做到，要求干警不做的，班子成员首先不做，率先垂范，廉洁从政。按照区委、区纪委的部署，我局召开了“强化纪律意识，落实主体责任”专题民主生活会，增强落实主体责任的政治自觉、思想自觉和行动自觉，做到内化于心、外化于行。教育领导干部和全体干警提高拒腐防变能力，筑牢思想道德防线。班子成员严格执行财经纪律，能节俭的节俭，能少花的少花；严格执行节日期间车辆封存制度；切实执行基层考察和慰问轻车简从，减少基层负担。

第4篇：述职述廉述德述范文

德：“德乃做人之本”。本人一贯注重自己的修养，做事做人都能“以德”为先。“真诚相处，宽厚待人，助人为乐”是我为人处事的准则。律己足以服人，量宽足以得人，身先足以率人。目前总务管理已实现了“规范管理与宽松、和谐”的有机结合，形成了“环境宽松，处事宽容，待人宽厚”的激励机制。无论工作还是生活中，都不忘记廉洁自律，谦虚谨慎，所以自己的内心始终是安宁和踏实的，自己的良知始终是从容的。

能：“人和”是发展的保证。“环境宽松，处事宽容，待人宽厚”的激励机制，极大的调动了总务人员的主观能动性和服务积极性，管理中我做到了严格而不苛刻，稳重而不死板。大事讲原则，小事讲灵活，处理好了“刚性和柔性”的辨证关系。我一贯主张建立良好的同事关系不亚于与家人的相处，大家既然有缘共事，就应和睦相处。当然在相处中时常肯定会有因某看法不同或被误解后产生怨气与不满，甚至是发生争执，但我总认为，每个人的出发点都是好的，工作中就应该发扬民主，争执其实就是一个论证的过程，工作中求大同存小异，和则心齐，和则事顺，和则畅通，凝聚产生力量，团结缔造和谐。我的工作就得益于凭借和依靠这和谐的集体智慧和力量来，依靠和发挥总务处每个人的优点来积极应对师生们众多的服务需求。所以我十分珍惜并常怀感激之心。如果没有这个温馨的集体给我的支持和提供这么好的施展平台，一切都将成为空话。

勤：总务处的工作特性是繁杂，琐碎。服务于人的工作是最难做到百分百令每个人满意的，但我始终坚持做最好的自己。“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：“把师生的呼声当作第一服务信号，把师生服务需求当做第一选择，把师生满意当作第一标准。工作千头万绪，但我始终从大局出发，分清事情的轻重缓急，有计划地安排完成每一项工作。在服务中，吃力不讨好的事情也在所难免，但对我而言，为教职工谋利不仅是我服务于教师的一种承诺，更是一种责任，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与反思。有些人即使尽心尽力服务一百次，但只要有一次不能及时到位，就会起怨恨，但人与人之间还是多理解吧，助人为乐的热情始终不减，天道酬勤，我幸勤的付出得到了大家的理解认可。饮水思源，如果要说取得了成绩，那么它肯定蕴藏着在座教职员工对我工作的关爱和诚恳帮助与默默的支持，看到同事们对我的期盼，自己也深感有一个无形的压力，必须勤奋学习，多学技能，如同逆水行舟，不进则退。

绩：作为一个后勤人员,要多干实事,少说空话。本学期在后勤工作方面主要做了以下几方面的工作: 学校的中心工作是教学,我作为主管后勤服务的总务主任,一定要保证学校各项设施、设备的正常运转。水电、消防、午餐、商店、校舍安全、校车安全、安全保卫、基本建设、各种日常设施维护维修等等并建立好这些档案工作。工作的特殊性就要求我放弃休息时间,自己带领总务一班人对这些设施设备进行维修,虽然苦一点,累一点,看着师生们能够正常地使用这些设施、设备,我感到的高兴。创设良好优美的校园环境,努力搞好学校的环境绿化工作。是我这个总务主任有不可推卸得责任,我们的学校比较大,对校园环境绿化的整治是件大事,也是件难事。本学期开学初,根据学校的实际情况，平时我组织人员定期给学校绿化带进行除草,花草树木进行施肥、除虫、浇水、修剪,虽然总务人员年龄偏大，但是他们从不叫苦从不叫累，任劳任怨，献计献策，始终以大局为重，创造美好的校园环境。

第5篇：述职述廉述德述范文

一、以德正身，提升境界修养

始终坚持以德为先，把以政治品德、职业道德、家庭美德、社会公德为内容的“四德”建设放在首位。讲政治品德。牢固树立“全心全意为人民服务”的宗旨，不断加强党性修养、坚定理想信念，忠于党、忠于国家、忠于人民；坚持重大事项报告制度，重要工作主动及时向市委市政府汇报，在政治上、思想上、行动上与市委市政府保持高度一致。讲职业道德。工作中实事求是，坚持原则，不墨守成规，不弄虚作假，忠于职守、秉公办事，经常深入棚户区、危旧房及县乡村体察民情，竭力为群众排忧解难；对找上门来访的群众热情接待、坦诚交流，能办即办、决不拖延，不能办则耐心说明原委、坚持原则。讲家庭美德和社会公德。践行优良传统伦理道德，孝敬长辈、尊重配偶、谨慎交友，遵守社会基本行为准则，遵守公共秩序。

二、以勤修身，提高工作水平

加强学习、调研和思考，使自己尽快熟悉分管工作，尽快打开工作局面。勤于学习。深入学的系列重要讲话精神；通过市委理论中心组学习，撰写了学习贯彻落实“”精神的心得体会文章。加强业务学习，坚持“上下左右中”学习方法，将上级精神、基层经验、国内外先进理念、同行好的做法，充分摸准吃透，并结合自身实际加以应用。勤于调研。到*明确分管城建工作之后，即到分管的*个部门以及各县市区，进行系统化的调研，了解城建口各单位及县市重点工作、存在的问题，提出应对策略或意见建议。之后，就一些重要的或比较复杂的工作，多次进行专项性调研，仅*年先后*次到*调研、召开座谈会、排解纠纷，*次下到市县调研镇村联动工作，*次到市城管局调研并赴现场察看，研究协调垃圾处理、数字城管、市容环境卫生整治等工作。勤于思考。注重在学习调研基础上及时思考总结，提练出有利于推动工作的好经验、好做法。如加强对中央方针政策充分研读、深入研判，提出了中央城市工作会议后，*工作面临“三个前所未有”；通过对城区垃圾及老旧危楼的调研、摸底，对其作出预判分析，拿出具有操作性的方案，并正式启动实施；对*区*棚改拆迁问题，提出了“一户一案”策略，并在拆迁安置方面，总结了*区的“区级主体、市区联动、一户一策”和*新区的“居民自主、强化服务、自下而上”两种模式。

三、以能强身，增强“实战”本领

工作中发扬民主、有效掌控，坚持依法行政，带头学习和遵守党纪国法，严格依法依规办事。同时知行合一、有念即行，不断提升自己各方面能力。增强凝聚力。日常工作中注重充分发扬民主，鼓励部门领导和身边工作人员大胆谈设想、提思路，在此基础上进行集中提练。如对*年工作，提出了民生工程、镇村联动、项目建设、城市管理等六个方面的重点工作。启动了全市视频资源共享系统建设，数字城管建立了六大特色创新系统，开通了市民通APP应用软件。对规划遗留问题，提出通过“多规合一”方式解决。*年，参加部门的民主生活会*次，组织开展调研座谈会*多次，与所有分管部门主要领导及部分分管领导采取个别谈心谈话方式，了解思想状态，充分听取意见建议。提升执行力。为落实上级棚改政策，出台了《全市保障性安居工程督查办法》，建立了约谈问责机制；在镇村联动建设方面，鼓励创新，在完成规定动作的基础上，多做自选动作，并通过现场推进会方式，激励先进、鞭策后进；强化规划管理，中心城区共清查项目*余起，其中发现重大违规建设问题并下发停工通知*起，对违法违章建筑进行罚款处罚*起。强化操作力。通过协调审批小组会议方式，集中协调解决涉及群众切身利益的民生问题近*个，对于这些问题，既注重原则性，又注重灵活性；既考虑历史的客观现实性，又注重法律法规的严肃性，达到了平稳、有序的良好效果。

四、以绩立身，力求工作实效

坚持“一任接着一任干”的思路，发扬钉钉子的精神，取得了较好成绩。

1.完成了任务。棚户区改造打赢翻身仗，前年我市棚户区改造工作因部分项目未完成被省里约谈，同时去年我市任务数又在全省排第二。在双重压力下，我带领建口干部职工，共同努力，全市各类棚户区改造开工*套，基本建成*套，圆满完成了省里下达的任务。此外，全市公共租赁住房开工*套，基本建成*套，开工率和基本建成率均达100%，列全省第一，还圆满完成国家及省农村危房改造任务*户。

2.提升了质量。全市城建三年升级战圆满收官，累计开工项目*个，完成投资*亿元。一大批市政基础设施和公共服务设施项目竣工投入使用，使城市功能和综合承载力得到明显提升。深入推进镇村联动，第一批*个示范镇（重点镇）的镇村联动建设圆满完成，同时，对全市*个乡镇（街道）启动了第二批镇村联动建设发展工作，实施新建“二十五个一”和“五个提质改造”项目*个，已开工*个、占*%，完工*个、占*%，完成投资*亿元、占*%，均完成年度目标要求。

3.稳定了市场。先后出台了促进*中心城区房地产市场平稳健康发展的两个文件，提出了*余条举措。*年，中心城区商品房预售面积和备案面积总量和增幅均创历史新高。去年年底，各地举办商品房交易展示会，仅中心城区*天活动时间就销售商品房*套、*万平方米，销售金额*亿。建筑业发展态势良好，*年全市建筑业实现总产值*亿元，同比增长*%，占全省建筑业总产值的*%，增速、产值分列全省的第一和第四。

4.加强了管理。中心城以创建国家森林城市、省文明城复审迎检、*经贸洽谈会、*文化节等集中整治为抓手，开展了系列集中整治行动，市容环境得到改善，尤其是创省文明城重新启动联创联建机制，人居环境进一步改善。全市污水处理能力达到*万吨/日，新增污水管道*余公里，污水处理率达到*%，中心城区污水处理率达到*%。中心城生活垃圾无害化处理率超过*%，各县市达到*%。中心城新增绿地面积*公顷，新建公厕*座、垃圾中转站*座，新建公厕指示牌*块，安装路灯*盏，保持城市亮灯率及设施完好率*%以上。

5.破解了难题。解决了近*个历史遗留问题，探索了多种拆迁安置模式，处理近*起群体性上访事件，较为典型的是*项目房屋装修质量引发群体性上访，在市政府主要领导的大力支持下，与其他班子成员齐心协力，反应迅速、处理即时，坚决维护群众合法利益、坚决打击违法行为，成功化解矛盾。不仅如此，去年春节前，又对中心城区预售商品房楼盘进行预警分析和风险排查，建立了预防处理机制，有效化解了一批群众体性上访事件。

五、以廉律身，保持公仆本色

切实做到“三严三实”。严格遵守中央“八项规定”、“六项禁令”和领导干部廉洁自律各项规定，老实做人、清白做事。并管好家属和身边工作人员，决不允许他们以本人的名义办私事、谋私利。严格遵守法律法规、政策和标准，严格按照法律程序行使权力、履行职责，对一些重大事项的决策，通过规划委员会或协调审批小组会议专题审议，始终坚持民主集中制原则，做到在集中讨论、反复论证、各抒己见、形成共识的基础上发表意见。

第6篇：述职述廉述德述范文

多么熟悉的话语

又一次呜咽成曲看完了山楂树之恋

羡慕又遗憾主人公的命运

羡慕她能遇见让自己一见倾心的人

羡慕她有让所有人眼红的初恋

羡慕她遇到视她若珍宝的恋人

她是幸福的

遗憾那让人心碎的结局悲叹上天造物弄人

深情付出就会有真情流露那是无法掩饰无法做作的

那种青涩那种欲言又止那种吐气如兰，那种战栗，喘息，那种静得只能听见时间滴滴答答走动的声音，那种远远看见奋不顾身奔过去的冲动

那些曾经年轻过那些曾经动情过的人定会为之共鸣

撕心裂肺地看完了电影

我也为自己生命中曾经有你感激怀念

也想起当时我发自肺腑的一句“认识你真好”明白自己的确没看错人你将是我一生的记忆一世感激的人

校园初遇时追随我的目光，有事没事找我的闲聊，下雨送我回家的情景

身处异地的我一直以来收到你书信鼓励

那辆除喇叭不灵光，浑身都响的二手旧面蛋蛋数次在飘雪的天儿在火车站久久等待放假远归的我

在那四周漏风的车里双脚冻得麻木的我们欢喜的拥在一起吃你给我买的瓜子，米果，水晶之恋，讲着数月彼此的稀奇事儿

想起你到我单位来送我，默默转身，缓缓离去的背影竟然是永远

托人打听你的消息，半年后收到已有娇妻的你只字片语的答复：希望你过得比我好

山楂树之恋让我曾经对你的埋怨终究换化成感激理解，深深的爱和永远的想念

第7篇：述职述廉述德述范文

关键词：关联数据；知识发现；述评

中图分类号： G302 文献标识码： 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

海量数据与知识贫乏导致了数据挖掘和知识发现研究的出现。知识发现（Knowledge Discovery）源于人工智能和机器学习，是机器学习、 人工智能、数据库和知识库等众多学科相互融合而形成的一门适应性强的新兴交叉学科。知识是数据元素间的关系或模式，知识发现就是从大量数据中，特别是从异构的数据平台中提取出隐含的、未知的、潜在有用的并能被人们理解的规则与模式，并检查趋势、发掘出事实的高级处理过程[1]。当前有关知识发现研究主要集中在：粗糙集理论；概念格和形式概念分析；基于分类、关联规则、领域知识和图模型等领域[2]。

关联数据的与应用为知识发现提供了一个新契机，特别是关联数据预先建立了大量权威、准确的关联关系，每个数据对象包括多种属性和特征，从而为实现跨学科领域、跨数据源的精准知识发现提供有效支撑，使得基于关联数据的知识发现成为研究热点。

1 研究现状

1.1 知识发现相关技术

目前的知识发现研究主要有两大分支，即基于数据库的知识发现与基于文献的知识发现。数据库知识发现主要针对结构化数据， 基于文献的知识发现主要针对非结构化数据。知识发现的方法有统计方法、机器学习方法与神经计算方法。统计方法除了回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费舍尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）及探索性分析（主成分分析、相关分析）等方法以外，还包括模糊集方法、支持向量机方法、粗糙集等方法。常用的机器学习方法包括规则归纳、决策树、范例推理、遗传算法等。常用的神经计算方法包括自组织映射网络、反传网络等[3]。

基于文献的知识发现按照文献的相关性分为基于相关文献的知识发现、基于非相关文献的知识发现和基于全文献的知识发现[4]。由于计算机直接从非相关文献中发现新知识是非常困难的，应由计算机首先把文献中的知识单元抽取出来，构成知识库，然后再在知识库里进行发现。语义网技术通过给文档添加形式化语义信息的方式解决了计算机理解文献的问题，而关联数据是由W3C推荐的语义网最佳实践。关联数据将分散领域中的数据通过结构化描述以及数据之间的链接关联起来，形成全球巨大数据空间，即数据网络。这种数据网络资源环境为信息的最大限度共享、重用以及发行提供了保障，也为人们的知识发现活动提供了新的机遇[5]。

1.2 基于关联数据的知识发现研究进展

以“关联数据”“知识发现”等为关键词在CNKI数据库中检索发现，国内基于关联数据的知识发现研究仍处于起步阶段，相关研究数量较少且多属于理论模型研究。如李楠[6]、李俊[7]等分别总结了基于关联数据的数据挖掘相关研究，提出了基于关联数据的知识发现模型；高劲松等[8]在关联数据的知识发现过程金字塔的基础上提出了基于关联数据的知识发现模型；宋丽娜[9]提出了关联数据环境下基于知识地图的隐形知识发现模型；刘龙[10]提出了基于关联数据的知识发现过程模型。

以“consuming linked data”“application of linked data”“Knowledge Discovery”等为关键词在谷歌学术、ScienceDirect和Springer等学术搜索引擎上进行主题检索，同时总结了COLD、KIELD和LDOW等关联数据会议中有关知识发现的文献。相较国内研究，国外基于关联数据的知识发现方法更为丰富且付诸实践。根据对关联数据挖掘层次的区别，本文将基于关联数据的知识发现技术归结为3类：（1）间接挖掘，即通过格式转化将关联数据转化或特征提取将关联数据转化为适合传统数据挖掘算法的格式，如Venkata Narasimha等提出的Liddm关联数据挖掘系统[11]以及Heiko Paulheim等提出的FeGeLOD特征提取器[12]为代表；（2）直接挖掘，利用事务构建、归纳逻辑程序设计（Inductive logic programming，简称ILP）等方法直接对RDF数据进行处理，如Reza Ramezani等提出的SWApriori[13]和Gabin Personeni等提出的ILP学习方法[14]是该类的典型研究；（3）链接挖掘，即对关联数据的属性链和节点等结构进行挖掘。如Ilaria Tiddi等提出的Dedalo遍历系统[15-16]、Xiaowei Jiang等提出的频繁子图挖掘方法[17]及Kang Li等提出的深度学习方法[18]最具代表性。

2 间接挖掘

数据挖掘是基于数据库知识发现的核心步骤之一，传统数据挖掘技术主要针对关系型数据库中的数据，而根据关联数据的定义，关联数据是采用RDF数据模型并利用URI命名数据实体的数据集合，因此如何将传统的数据挖掘方法应用于关联数据成为了一个新的研究热点。间接挖掘的基本原理是针对不适用于传统挖掘算法的关联数据，通过特征提取或格式转化的方式从关联数据中提取出数值型特征，实现利用传统数据挖掘算法对关联数据进行挖掘分析的目标。

2.1 格式转化

Venkata Narasimha等提出的Liddm[11]是一个可以与关联数据有效交互的关联数据挖掘模型，它支持从不同的数据源检索、整合数据，为统计分析调整数据格式并支持数据挖掘及成果的可视化。Liddm利用SPARQL查询从关联数据云中获取数据，通过数据预处理、数据输入准备和数据挖掘等步骤进行关联数据挖掘。其中，数据查询结果以包含若干行和列的表格数据表示，行表示检索到的实例，列表示该实例一个属性的值。

数据预处理包含数据整合、数据过滤和数据分割等三个步骤。其中，数据整合是指将从多个关联数据云中多个数据源中检索的数据进行整合，整合基于每个数据源的共有关联；数据过滤指通过人工筛选掉不符合数据挖掘需求的实例；数据分割指将不同列数据分为不同的类。在完成了数据的查询和预处理后，Liddm通过数据输入准备步骤完成数据格式的转化。以Weka为例，Weka支持的数据输入格式为ARFF（Artribute-Relation File Format，属性-关联文件格式），因此可将关联名和属性转化为ARFF格式后进行挖掘。

类似的研究还包括Petar Ristoski等提出的基于RapidMiner的关联数据挖掘方法[19]。与LiDDM相似，RapidMiner也需要终端用户定义合适的SPARQL查询来获取所需数据，并将数据转化为表格数据后进行挖掘。

2.2 特征提取

Heiko Paulheim等基于关联数据的特性构建了关联数据特征提取器FeGeLOD[12]，它可以从关联数据中提取数值型或二值数据特征并利用这些特征进行数据挖掘。FeGeLOD在Weka的基础上，针对LOD提出了一系列不同的提取特征方法。特征的提取包含实体识别、实际特征构建、特征选择等三个步骤，其中第二步实际特征构建是构建关联数据挖掘特征的核心步骤。目前FeGeLOD采取了6种不同的特征构建策略。第一个构造器为一个实体的每个数据属性创建了一个特征。数据属性即元素的值，如城市的名称或城市的人口数量；第二个构造器仅针对实体本身，即实体有谓词rdf：type的语句，一个实体可能属于多个类型或目录。其余四个构造器考虑了实体与其他实体的关联数。

2.3 技术分析

截至2016年9月7日，LOD中互相关联的关联数据集已达9960个，拥有超过1490亿个三元组，这些大量的结构化、语义关联的数据具有巨大的潜在价值。间接挖掘方法有效利用了关联数据的关联发现和数据整合的特性，通过数据集之间的关联帮助人们更为准确、高效的发现和获取相关数据。

然而，间接挖掘也存在着一些弊端，首先，间接挖掘需要用户构建数据查询，而构建关联数据的查询需要用户事先对关联数据集、SPARQL查询以及属性充分了解；其次，传统挖掘方法往往只针对特定类型的知识，如LiDDM仅支持关联规则的发现，由于传统数据挖掘算法本身的局限性，间接挖掘的方式未能深入挖掘关联数据内数据对象间的关联（links）。

3 直接挖掘

相对于间接挖掘，本文将可以直接对关联数据进行处理的挖掘方法定义为关联数据的直接挖掘。值得注意的是，虽然关联数据采用了RDF数据模型，但由于关联数据的节点都是唯一的，因此并非所有RDF挖掘方法都适用于关联数据。如图核方法[20-21]适用于多图的关联规则发现，而关联数据的挖掘属于Single-graph型模式挖掘型问题。直接挖掘的典型研究包括事务（transactions）构建和归纳逻辑程序设计（Inductive Logic Programming，简称ILP）等。

3.1 事务构建

ARM（Association Rule Mining，关联规则挖掘）等传统的数据挖掘算法试图寻找频繁项集（Large Itemsets），并在此基础上生成有趣的关联规则。在关联数据中进行关联规则的挖掘存在着以下挑战：数据结构的异构性、关联数据不存在准确定义的事务、实体间的关系以及终端用户在挖掘过程中的角色。为从语义网数据中构建事务，Ziawasch Abedjan等提出利用主语、谓词和对象三元组中的一项组成事务，用其余两项的值作为事务项，并从这些事务中进行关联规则的挖掘[22]（见表1）。

在Ziawasch Abedjan的研究基础上，MA Nematbakhsh 和Reza Ramezani提出了SWApriori挖掘方法，SWApriori以三元组的方式从语义网数据集中获取数据并直接从中自动发现关联规则[13，23]。SWApriori的基本原理是在输入数据的实例层创建频繁二项集并将其用于后续挖掘，这些频繁二项集由实体和关联组成（实体对应对象，关联对应谓词）。

SWApriori的挖掘流程为：首先遍历统计所有对象出现的频次，选择出现在三元组中出现频次大于一定次数（人工设定的最小置信度）的高频对象，然后对这些高频对象两两组合直到产生所有长度为二的可能对象集合。如假设Saraee、Nematbakhsh 和IUT为高频对象，则有{Saraee，Nematbakhsh}、{Saraee，IUT}、{Nematbakhsh，IUT}等组合。随后，算法核实这两个对象（及对应的两个关系）是否被多个公共的主语所参引。因此，主语的数量是最重要的因素，而它们的值则不被考虑。频繁二项集合构建完成后，采取与Apriori相似的方法生成频繁多项集和关联规则。

假如最终挖掘到的频繁多项集为{（Nematbakhsh + Knows）、 （IUT + Student at）、 （M.Sc. + Degree）}，其中Nematbakhsh、IUT和M.Sc是高频对象，Knows、Student at和Degree是其分别对应的关系，生成的关联规则为：

（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）

其中第一条规则表示，一个在IUT学习且知道Nematbakhsh的人一般具有M.Sc学位。

3.2 归纳逻辑程序设计

为解决LOD中大量生物医学资源缺乏有效挖掘方法的问题，Gabin Personeni等提出利用归纳逻辑程序设计方法对关联数据进行学习[14]。ILP隶属于机器学习与逻辑程序设计的交叉领域，它借助逻辑程序设计已有的理论与方法，在一阶逻辑的框架下，试图克服传统机器学习存在的问题，建立新的机器学习体系，使机器更好地模拟人的思维。ILP想要完成的任务是，让计算机考察具体的事例，然后概括出能够刻画这些事例特有属性的一般性规则。ILP允许我们从观察中学习概念的定义，如给定正例集（E+）和负例集（E-）和背景知识（B），目标是生成一系列具有一致性（Y∪B覆盖或解释每个正例集）和完备性（Y∩B不覆盖任何负例集）的规则或理论T。使用ILP进行基于关联数据的知识发现具有以下优势：首先，ILP的输入格式与关联数据格式相近；其次，领域知识可以添加到输入数据中并被ILP所学习。

基于ILP的关联数据挖掘流程分为基于专家的领域数据选择、数据整合以及基于ILP的关联数据挖掘等步骤。首先依靠领域专家建立了实体关系（entity-relationship，简称ER）模型，确定了待挖掘数据。然后建立LOD与该ER模型之间的映射并利用SPQRQL查询获取数据，数据存储于建立在实体关系模型基础上的关系数据库中。完成数据的准备工作后，作者利用Aleph（A Learning Engine for Proposing Hypotheses，ILP学习引擎）完成了ILP挖掘过程。

3.3 技术分析

直接挖掘的优点除了包括利用关联数据的特点更准确、更有效、更便捷的发现相关数据外，与间接挖掘相比，直接挖掘方法针对关联数据自身的特点对已有挖掘方法进行了改进和重构，使得这些方法更具有更强的易用性和可拓展性。

直接挖掘方法的缺点与间接挖掘相似，间接挖掘算法可以视为调整关联数据以适应传统挖掘算法，而直接挖掘可以视为改进传统挖掘算法以适应关联数据，就本质而言，它们的研究主题都是关联数据的数据资源，并对关联数据的另一重要主题――关联数据的链接则未做深入的研究。

4 链接挖掘

图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事务之间的某种特定关系，用点代表事务，用连接两点的线表示相应两个事务间具有这种关系。关联数据是一个由RDF三元组构成的有向图，图中的点对应每个资源、边对应每个属性（链接）。因此，本文将针对关联数据的链接这一研究主题的挖掘方法定义为链接挖掘。由于图的搜索空间呈指数级增长，图的挖掘是一项计算量繁重的任务，如何选择有效的挖掘策略对于能否从关联数据挖掘出有效知识的质量至关重要。根据挖掘方法的区别，我们将链接挖掘归结为启发式关联遍历挖掘、频繁子图挖掘、深度学习等三种类型并分别进行介绍。

4.1 关联遍历检索

Ilaria Tiddi等提出了Dedalo启发式关联数据遍历挖掘系统，Dedalo可以迭代检索关联数据寻找实体的共性（即共同路径）从而生成解释[15-16]。Dedalo的基本思想在于：给定一定数量的实体，在关联数据中寻找这些实体存在共同的路径（属性链，表示为wι）及终值（属性链终端的特定实体，表示为ei），这些路径加终值便构成一条簇的解释（表示为，expi=wι.ei）。基于此思想，Dedalo利用A*算法遍历关联数据寻找簇的解释。

A*（A-Star）算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法，对于路径搜索问题，状态就是图中的节点，代价就是距离。一条路径的代价可以用启发式的指标f（x）估算，公式为： f（x）=g（x）+h（x），其中g（x）是过去的路径开销函数，表示起始节点到当前节点的已知距离，h（x）是未来路径开销函数，用来估算当前节点到目标节点的最佳路径的距离。在关联数据中，待解释簇内的项即初始节点，每个解释expi中的实体ei是目标节点。路径的开销通过信息熵估算，熵主要考虑给定路径的频率（对应g（x））及其值（对应h（x））的分布。由于在迭代遍历的过程中，事先不知道目标节点，因此在第n次迭代中将所有距初始节点距离为n的节点都视为目标节点。

关联数据的迭代遍历包含以下3个步骤：（1）URI参引，通过HTTP协议获取初始节点相关的所有RDF属性和属性值；（2）路径收集，利用URI参引从每个三元组中获取的新的属性Pi添加到已有的路径中去构建新的路径wι，新路径将通过信息熵行数进行代价估算；（3）构建簇的解释，在每一轮迭代之前都进行一次解释的构建，并通过F值对解释进行检验。

关联数据链接挖掘的相关研究还包括：Vito Claudio Ostuni等提出的基于LOD的SPrank关联推荐算法[24]以及Tommaso Di Noia等提出的利用LOD支持的关联推荐系统[25]，它们的共同特点是利用链向特定实体的共有路径发现相关实体。另外，关联数据的属性链还被应用于语义相似度[26]和语义距离[27]等的计算。

4.2 频繁子图挖掘

在图的集合中发现一组公共子结构，这样的任务称作频繁子图挖掘（frequent subgraph mining），常用的频繁子图挖掘方法包括AGM、AcGM、FSG等递归发现频繁子图的方法以及gSpan、CloseGraph和FFSM等拓展频繁边得到频繁子图的方法。由于关联数据中关联模式缺乏准确正式的定义和关联数据图结构的复杂性，频繁子图挖掘方法难以直接应用到关联数据中。针对这一问题，Xiang Zhang和Cuifang Zhao等提出利用Typed Object Graph（类型化对象图，简称TOG）数据模型简化关联数据结构并利用基于gSpan的模式挖掘算法从关联数据中学习对象的关联模式[28]。TOG图通过一定的类检测策略可以为RDF图的每个实例赋予类型信息获取（见图1）。完成TOG图的构建后，对TOG图进行聚类后利用基于gSpan算法进行关联规则的挖掘。

在Xiang Zhang 等的研究基础上，Xiaowei Jiang提出了一种TOG图压缩策略进行实例层的关联数据语义挖掘[15]由于关联数据中存在大量的重复结构和相互依赖结构，因此在挖掘前可以利用这种机构特征进行图的压缩。根据关联数据的结构特征，作者提出了两种结合重复结构和压缩互相依赖结构等两种图压缩策略。压缩的核心思想是利用链向TOG中一系列高度相关实例的单个实例代表一个可压缩的图结构。在完成了图的压缩后，关联数据内的一些图结构将变成一些所谓“超节点（hypernode）”实例的内部结构，原始的关联数据图也压缩为较小的“超图（hypergraph）”。

4.3 深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。波尔兹曼机（Boltzmann machine，简称BM）是Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种根植于统计力学的随机神经网络。BM具有强大的无监督学习能力，能学习数据中复杂的规则。但是，拥有这种学习能力的代价是其训练（学习）过程耗时。此外，BM所表示的分布不仅无法确切计算，得到该分布的随机样本也很困难。于是Sejnowski引入了一种受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann machine model，简称RBM）。RBM具有一个可见层和一个隐层，层内无连接。RBM具有很好的性质，在给定可见层单元状态时，各隐单元的激活条件独立；反之，在给定隐单元状态时，可见层单元的激活亦条件独立。这样一来尽管RBM所表示的分布仍无法有效计算，但通过Gibbs采样（Gibbs sampling）可以得到RBM所表示分布的随机样本。目前RBM已经被成功运用到不同的机器学习问题[29]。

从关联数据中学习知识的主要挑战之一是如何在高效利用节点属性的同时利用关联数据的关联抽取有效信息。当前对基于关联数据的知识发现要么采取人工选择的拓扑统计表示网络结构，要么将节点属性和网络节点线性映射到一个共享隐含特征空间（shared latent feature space）。但基于统计的方法可能损失网络结构中的重要模式，基于线性映射的方法可能无法捕捉到节点和关联的非线性特征。为解决这些问题，Kang Li、Jing Gao利用深度学习理论，构建了基于受限波尔兹曼机对关联数据进行表征学习的LRBM（Restricted Boltzmann Machines for Latent Feature Learning in Linked Data，学习关联数据潜在特征的受限波尔兹曼机）模型，LRBM利用对比散度（Contrastive Divergence，简称CD）进行模型的训练避免了大规模的采样，同时模型可以与传统RMB进行“叠加”以探索节点的深层特征和节点间的高阶交互模式[16]。

LRBM不依赖任何主观选择的拓扑统计（topological statistics），可以在一个统一框架中同时获取节点和属性的特征，并根据这些特征构建节点关联以及隐藏单元之间的非线性关系。模型的核心在于节点共享隐含特征，这些隐含特征可以用来构建节点、关联关系和隐含单元的非线性关系。

作者首先用关联矩阵表示关联数据集中的节点和关联关系，定义节点i到节点j的关联L中节点i定义为关联的发送者，节点j为关联的接收者，并将每个节点的隐含表示（latent representation）定义为发送者行为Si和接收者行为Ri两部分，分别对应节点的入链和出链。因此，节点i的属性Ai与其隐含发送者行为Si和接收者行为Ri相关，且Si和Rj决定了节点i和j之间的交互。为将节点属性A、关联L和隐含特征表示R和S之间的交互建模，作者利用能量函数建立了一个隐含语义模型（Latent Factor Model，简称LFM），利用条件限制波尔茨曼机在模型加入了隐变量h以解决线性映射的问题，同时添加高斯噪声为关联关系赋予权重。最终，LRBM模型可关联数据中提取出节点属性、隐含特征S和R以及关联关系的交互特征，并可将其应用到关联预测、节点分类等知识发现活动中。

4.4 技术分析

在关联数据集合中，数据集合和数据对象之间是以某种方式关联的，对象之间的链接可能表示某种特定的模式，但这一模式通常很难用传统的统计模型去获取，因此，为该挑战提供解决方案的链接挖掘成为了新的研究热点。这一领域在链接分析、超文本和网络挖掘、关系学习和图挖掘等相关研究的交叉点上。

关联遍历挖掘、频繁子图挖掘、LRBM等分别利用了图的遍历、压缩和深度学习的方法对关联数据的链接进行挖掘，为基于关联数据的知识发现提供了全新的方法和视角，但链接挖掘存在的问题是，由于当前研究仍处于探索阶段，相关研究相对比较分散，缺少能将相关研究和应用统一到一个框架中的综合体系，这一问题阻碍了已有研究之间的相互交流以及研究成果的拓展和共享。

5 结语

关联数据通过数据间的链接支持结构化数据的关联，这种携带语义的关联遍及整个数据网络，是关联数据的核心价值。为实现关联数据的价值，早期研究更多的关注了关联数据的构建与，而随着关联数据资源的快速发展，更多的研究开始关注关联数据的应用与消费，这些研究往往集中在“关联数据的数据资源”和“关联数据的关联”等两个主题。本文所介绍的间接挖掘和直接挖掘主要关注“关联数据的数据资源”，这些研究促进了知识发现与关联数据领域之间研究体系上的拓展和融合，一方面有助于从数据挖掘和知识发现的角度去发挥关联数据的潜在价值；另一方面也可以借助数据挖掘和知识发现领域的知识解决关联数据存在的问题。链接挖掘则更多的关注了“关联数据的关联”主题，图论、深度学习等学科的引入为基于关联数据的知识发现提供了全新的视角与方法，虽然当前的研究仍比较分散缺少统一的综合框架，但这些方法和理论的引入已经为基于关联数据的知识发现提供了新的活力和可能。

总体而言，基于关联数据的知识发现技术仍处于快速发展阶段，其作为一种新的知识发现技术已经体现了巨大的价值。随着关联数据数量的飞速发展和对关联数据质量控制的加强，且已经有国内外的研究人员开始着手研究基于关联数据的知识发现统一框架，未来的研究重点将更加倾向于基于关联数据知识发现技术本身的丰富和完善。

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第8篇：述职述廉述德述范文

一、政治思想品德：

治上，我以和“”思想武装，学习xx大、xx届三中、四中全会精神，立党为公，执政为民。坚决路线、方针、政策，在、政治上、行动上与县委和党政，坚决县委全委会议精神，紧紧县委确立的“”发展战略协商监督、参政议政工作，县委的权威，自觉遵守纪律。坚决反对民族分裂主义和宗教极端势力，自觉民族团结和社会稳定，在大事大非问题面前，立场坚定，思想敏锐，头脑清醒。

在，牢固了“发展是要务”的思想和“执政为民”的理念，把最的利益一切工作的点和落脚点。“德莫高于爱民，行莫高于利民”。牢固科学发展观和的政绩观，以科学发展观工作实践，以奉献精神服务于，服务政协，权为所用，情为民所系，利为民所谋，时刻注意冷暖，倾听呼声。政协工作，我“有为”才“有位”的价值取向，协一班人中努力倡导奋发有为的精神，克服那种“船到码头车到站”的消极思想，把政协为党、为工作的又舞台。在主席岗位上，我注意团结班子，爱护干部职工，、谦虚谨慎、平易近人的作风，自省、自重、自警、自励，以身作则，进取不懈。

二、能力：

一年来，我政协班子的人，时刻对照xx大的干部应当具备的五种能力，学习。是xx届四中全会，我学习了《关于执政能力建设的决议》，深切体会到了干部的能力执政能力。在议事决策上，并地运用了民主制，还了政协的议事规则及工作特点，在班子中既发扬了民主，各方意见，又了决策的，了“一言堂”。在组织上，我能把握党政意图，汇聚各方意愿，精心谋划，各方，把各方的力量和智慧到上。在建言献策上，我不提的问题，也不地提问题，而是站在事物的客观角度，细想深思，力争见解独到，能为党政分忧出力。在方法上，注重“十指弹钢琴”的方法，了班子及部属的长处。在班子中，平时注意互通声气，谋求共识，平衡关系。

三、勤政干事：

第9篇：述职述廉述德述范文

[关键词] 粘连性肠梗阻；腹腔镜；手术

[中图分类号] R574.2[文献标识码]A [文章编号]1673-7210（2009）03（a）-032－02

粘连性肠梗阻是胃肠道术后最常见的肠梗阻，而近一个世纪以来，传统的外科手术后腹膜粘连的预防模式无确切效果[1]。因此，胃肠道术后粘连性肠梗阻的治疗就成为各基层医师感兴趣的课题，为此，2007年2月～2008年2月，笔者对我院部分胃肠道术后粘连性肠梗阻患者分别采用了常规手术治疗和腹腔镜技术下新手术治疗的对照研究，现报道如下：

1资料与方法

1.1一般资料

2007年2月～2008年2月，在本院就诊的胃肠道术后粘连性肠梗阻患者48例随机分成观察组(腹腔镜技术下新手术方案，n=24)和对照组(传统手术方案，n=24)两组。两组患者的一般情况见表1，两组患者的男女比例、平均年龄、体重、症状等情况相似，无显著性差异，具有可比性(P>0.05)。

1.1.1入选标准①胃肠道术后粘连性肠梗阻患者；②年龄18～60岁。

1.1.2剔除标准①合并有肝肾、心脑血管疾病等严重危及生命的疾病和精神病患者；②妊娠及哺乳期妇女；③有腹腔镜手术禁忌证的患者；④拒绝签署知情同意书或者依从性差者。

表1 两组患者的一般情况比较(x±s)

1.2腹腔镜技术下新手术方案

术前全面体检，排除腹腔镜手术禁忌证，向患者及其家属讲明根据术中探查情况决定手术方式。本组全部采用气管插管全身麻醉。在脐上或脐下插入10 mm穿刺套管作为观察孔，尽可能远离原切口。进入腹腔镜后，根据探查情况决定操作孔和辅助操作孔，一般2～4个。术中对于薄的膜状粘连，行锐性分离，以扩大视野；束带粘连致小肠梗阻者，镜下切断束带；小肠与腹壁粘连成角及小肠、网膜与腹壁粘连者，用超声刀或剪刀分离；肠与肠间的粘连，常用分离剪及分离钳分离，或用超声刀切断其粘连。

1.3疗效标准

治愈：治疗24 h内梗阻完全解除，腹痛、腹胀消失，无阳性体征，已通气排便，腹部立位片检查腹部气液平消失。1年内正常工作、生活，无复发。有效：治疗24～48 h内腹痛、腹胀明显减轻，排气排便，症状基本缓解，腹部立位片检查气液平明显减轻或仅有少量积气。1年内有复发。无效：治疗48 h后梗阻不能解除或症状体征加重，腹部立位片气液平明显增加。

1.4统计学处理

本研究数据采用SPSS 10.0统计学软件分析。计量资料以均值±标准差(x±s)表示，采用方差分析(Dunnett-t检验)，计数资料用χ2检验，P

2结果

观察组和对照组总有效病例分别为22例(91.67%)和16例(66.67%)，两组疗效经统计学处理，差异有显著性(χ2=4.547 4，P

表2 观察组和对照组临床疗效比较[n(%)]

3讨论

粘连性肠梗阻是肠粘连或腹腔内粘连所致的肠梗阻，可引起全身病理生理改变，是一种复杂的疾病。较为常见，其发生率占各类肠梗阻的20％～40％[2-4]。我们的研究也表明，观察组和对照组治疗后(表2)观察组总有效22例(91.67%)要明显好于对照组的总有效16例(66.67%)。说明了观察组治疗效果要明显要优于对照组，腹腔镜技术下新手术方案治疗粘连性肠梗阻的方式值得在临床推广。

对于腹腔镜手术治疗粘连性肠梗阻的时机选择，笔者认为腹腔镜手术的创伤小，对腹腔内脏器干扰少，发生再粘连的可能性极小，手术安全性高，故一旦确定为粘连性肠梗阻，即可尽早施行腹腔镜手术，无需等到有肠绞窄迹象时再手术。这样，不仅可以减少患者的痛苦，还可降低治疗风险。预防术后再粘连的措施：分离时，操作要轻柔，尽量勿伤肠管；术中止血要彻底，避免发生血肿，取尽血凝块；避免用钳夹钳夹大块组织；术后于创面上留置防粘连药物，可用生物蛋白胶、医用几丁糖封闭膜性创面。

[参考文献]

[1]李兆军,孙风华,杜平山.中西医结合治疗术后肠粘连42例报告[J].中国中西医结合外科杂志,2003,4(9):315-316．

[2]吴在德,吴肇汉．外科学[M].第6版.北京：人民卫生出版社,2004.479-480．

[3]万西俊.腹腔镜治疗粘连性肠梗阻20例报道[J].中国现代医生,2008,46(9):156.