高举旗帜 听党指挥 履行使命 认真学习贯彻十八大精神——海军大连舰艇学院学习贯彻十八大精神剪影

党的十八大召开后,海军大连舰艇学院迅速兴起学习宣传贯彻十八大精神的热潮。学院党委常委和全体师生员工及时收听收看大会实况;适时组织传达大会精神,系统进行专题学习辅导;认真抓好十八大精神"三进入"工作,深入开展向方永刚同志学习,深入学习党的理论、坚定信仰党的理论、积极传播党的理论、模范践行党的理论;充分运用好宣传载体,在学院有线电视台、学刊、学报、校园网、政工网、广播站、宣传廊开设专题学习专栏,形成了浓厚的学习教育氛围。     

政治机关干部要像方永刚那样强素质尽职责做奉献

方永刚同志是学习党的创新理论的时代楷模。作为政治机关干部,学习和弘扬方永刚精神,要坚持用党的创新理论武装头脑、指导实践、推动工作,努力作模范践行党的创新理论的表率。要像方永刚那样视学习为"最大需要",着眼使命强素质。"智为进德之基,学为立身之本"。党的理论每前进一步,方永刚的学习和研究就跟进一步、深入一步。那本1983年版的《邓小平文选》已被他读得滚瓜烂熟,书的四周和封面已被磨穿,泛黄的书页上记满了他的学     

对有效发挥士官支委作用的几点思考

《政工条例》和《军队支部工作条例》中都有规定:士官党员较多的单位,应当有士官党员参加支部委员会。这一点在基层单位已经得到了较好的落实,有的单位在干部党员较少的情况下士官党员任支部委员的甚至达到2名。但从士官支委发挥作用情况来看,仍不同程度地存在参与意识不强、角色把握不准、自身素质不高的现象,需要引起高度重视,亟待认真加以解决。一、着力提高素质。士官委员要通过自我学习、领     

远去的笔墨

闲来整理物品,在一个不起眼的角落发现了厚厚的一摞信件,微微发黄的信封上布满了灰尘,散发着淡淡的霉味。有守卫在祖国海防线上的战友写来的,有军校学习时女友寄来的,最多的是父亲寄来的。一封封家信寄托着太多的思念和牵挂,字里行间蕴含着深情与厚望,像是回荡在耳边父母的叮咛,让我难以忘怀。从我记事起,就和书信结下了不解之缘。那时我才上一年级,字也     

坚定不移走中国特色新型工业化道路努力实现从工业大国向工业强国转变——学习胡锦涛总书记重要讲话精神的体会

最近,中央政治局就坚持走中国特色新型工业化道路和推进经济结构战略性调整进行了第33次集体学习,胡锦涛总书记发表重要讲话,充分肯定了工业在经济社会发展中的重要地位和作用,深刻阐述了坚持走新型工业化道路的重大意义,对落实推进新型工业化的总体部署提出了明确要求。胡锦涛总书记的重要讲话,高屋建瓴,立意深远,论述精辟,对全国工业和信息化系统是极大的鼓舞和鞭策。我们一定要认真学习领会,全面抓好贯彻落实,进一步增强紧迫感、使命感,在党中央、国务院坚强领导下,坚定不移走新型工业化道路,努力实现从工业大国向工业强国转变。     

为有源头活水来——中航工业昌飞构建学习型组织纪实

学习是人类进步的阶梯,也是企业不断创新发展的源头活水。多年来,中航工业昌飞始终坚持贯彻落实科学发展观。把干部政治理论学习与研究解决各种实际问题有机地结合起来,弘扬理论联系实际的学风。运用理论指导实践,提高科学决策水平,倡导“领导千部要成为勤于学习、善于学习的典范”,构建学习型组织,为绘就直升机做大做强的宏伟蓝图、实现富民强企奠定了坚实的思想理论基础。     

科技强军 航天报国

坚定不移地走军民融合、创新驱动、人才强企、质量制胜的科学发展道路党的十八大描绘了全面建成小康社会、加快推进社会主义现代化的宏伟蓝图,为中国航天科工集团公司的发展指明了方向。作为中国最大的导弹武器研制生产单位,航天科工学习贯彻十八大精神,就要时刻牢记"科技强军、航天报国"的企业使命,将领会精神形成的     

以良好的精神面貌和工作状态学习宣传贯彻好党的十八大精神——兵团党委、兵团学习贯彻落实党的十八大精神综述

党的十八大是我国进入全面建设小康社会决定性阶段召开的一次十分重要的会议,是一次高举旗帜、继往开来、承前启后的大会,对凝聚党心军心民心、推动党和国家事业发展具有十分重大的意义。连日来,兵团党委、兵团多次召开会议,传达、学习、贯彻、落实党的十八大精神,为兵团各级深刻领会学习、宣传、贯彻、落实党的十八大精神明确了思路重点,指明了方向,并对兵团实现跨越式发展和长治久安具有至关重要的指导意义。吃透精神掌握实质11月18日,在兵团党委召开的常委(扩大)会议上,兵团党委书记、政委车     

一种基于流形与特征融合的说话人识别方法

MFCC参数是说话人识别常用的特征参数,但单独使用MFCC参数,系统性能难以进一步提高。文章提出了一种MFCC和语谱图特征相融合的说话人识别方法。针对语谱图特征空间维数高、数据量大的问题,采用流形学习中的LLE算法对语谱图信息进行压缩,并根据样本点每一维所代表的不同特性信息改进了LLE算法。以SRMC汉语语音数据库为测试语音,与传统PCA算法以及单独使用MFCC参数进行对比实验,在识别人数为100人时,识别率分别提高了2.5%和3%,验证了所提方法的有效性。