部队安全大讨论发言稿

部队安全大讨论发言稿（通用6篇）

部队安全大讨论发言稿 篇1

武警部队安全主题大讨论发言材料范文

抓好安全工作落实，必须要有务实敬业的工作作风、强烈的责任感和高度的敏感性。活动伊始，我积极召开军人大会，对全体官兵进行了深入动员，使安全意识深入人心。以下是学习啦小编为你整理推荐武警部队安全大讨论发言材料范文。

武警部队安全大讨论发言材料篇【1】

尊敬的XX：

安全是幸福之根，军队之本，是一个永恒的主题，是军队的生命线。对个人来说，安全就是朋友拥抱时的嘘寒问暖，是餐桌旁家人的欢声笑语，是公园里扶老携幼的融融之乐;对于军队来说安全意味着发展，意味着稳定，意味着基础保障，意味着管理水平，意味着凝聚力，战斗力。安全为重是一种严谨的工作态度，严格执行安全法规是每名军人必须要履行的职

责，是检验战斗力的指标，它不仅是一项规定，而且是一种文化，更是一份人性化的关怀和呵护。

在这里我想举一个所有人都在了解不过的事故，但他却振聋发聩地给我们敲响了警钟，这场灾难把一个个鲜活的生命变成了一串串冰冷的数字。安全意识不强，思想麻痹大意，侥幸心理严重，没有从真正意义上重视安全，对安全规程麻木不仁。这些笼统的语句并不是我举出此例的缘由，我只想借此实例告诉我的战友们一个简单的道理，每个人都是一个宇宙，你的引力总是和其他的人息息相关，你的父母你的亲人你的领导你的战友们，他们盼望你健康盼望你成长盼望你顶天立地盼望你成为国之栋梁，然而你，一次次挑衅安全的底线，把亲人的嘱咐抛在脑后，对朋友的祝愿置若罔闻，就算不爱惜自己，也得去尊重他们愿你安好的拳拳之心吧!

愚者用鲜血换取教训，智者用教训避免鲜血前车之鉴给予我们告诫未雨绸缪让我们理性，一桩桩泪与血的事故让我们深思，一页页悲与痛的永别让我们铭记。生命至上，安全为大，军队之强，安全为重。

军纪如铁，触犯者必流血。军队之中，必须建立起条令条例的绝对权威，不管是身兼重任还是默默无闻，不论是首长机关还是基层士兵，在安全面前人人平等。“墨菲定理”告诉我们，只要存在事故发生的原因，事故就一定会发生。因此，一丝一毫的侥幸心理，都可能葬送军队安全建设的大局。安全大旗不能倒，防范之心不可无。力图把安全防范工作做到圆满，才是杜绝事故的唯一途径。

保密安全让信息网络百毒不侵，车辆安全让铁流滚滚一马平川，武器安全让利剑出鞘锋芒毕露，人身安全让钢铁长城巍然屹立!

时时想安全，事事求安全，处处保安全，人人说安全。前车之覆，后车之鉴，让我们铭记血泪，携手共进。使安全意识牢铸在心，让安全成长伴我前行!

谢谢大家!

武警部队安全大讨论发言材料篇【2】

教育目的:通过学习，使同志们增强纪律观念、熟悉到遵纪守法的重要性、自觉做遵纪守法的革命军人。

同志们，两防安全工作是部队的一项重要工作，虽然它不是中心工作，但是它影响中心工作。一个单位的安全工作如何，直接影响本单位的建设。所以说，我们每个同志必须牢牢绷紧安全这根弦，为连队的建设增砖添瓦而不能为其抹黑。经常听到许多同志唱起《严守纪律》这首歌，每当唱起这首歌，就会给人一种高昂有力催人向上的精神鼓舞。所以，在新的历史时期，此歌被选为八首军人道德组歌之一，充分体现了纪律在我军建设中的重要性。那是因为纪律与部队的安全稳定有着密切的关系。可能有些人认为，安全两防就是常说的防淹亡、防触电、防雷击、防案件等等之类的工作。的确，我们平时所进行的教育也是以这方面的教育为主，其实这只是教会我们平时碰到这些问题该怎么做。其实两防预防工作要害在于什么呢?不知同志们思考过没有，两防工作的要害点还在于这个单位的人员纪委观念如何，这也是两防的根本所在。我们在座的每位军人踏着时代的节拍，步入火热的军营，肩挑万里江山，心系祖国安危，以奉献为伴，与生死拼搏，生活在艰苦紧张之中。俗话说得好:儿行千里母担忧，我们的安危牵动着无数慈母的心，她们把我们送入军营，热切希望能注入理想的血液，知识的琼浆，插上成才的翅膀。但是更是盼望我们能岁岁平安，哪个母亲不希望能听到自己的子女在部队成长进步的好消息，又有哪个母亲愿意听到自己的子女在部队有个三长两短的不幸消息。所以说，部队的安全稳定牵系着众人的心。那么部队的纪律到底是什么呢?为什么这么重要呢?不遵守行不行呢?

一、纪律是历史经验的科学总结

1、部队的纪律就是部队的条令条例及有关规章制度

俗话说:国有国法，家有家规。同样作为武装集团的军队，更有着严明的纪律，部队的纪律，有其本身性质的特点。内容就是中心军委颁发的条令条例及其他规章制度。那为什么要以此为法规纪律呢?这是因为这些规定符合我军的特点，部队的条令条例，有四个性质，即系统性，严密性，科学性，规范性。

2、部队的纪律是随着时代的发展不断健全起来的

我军的条令条例不是生来就有的，早在建军初期，我军并没有条令条例，只有一些不成文或很少成文的一些规定，所以对部队的治理，教育力度很不够，导致当时某些部队纪律涣散，不良习性时有发生，军阀土匪作风在某些地方还非常盛行，其结果也就是一部分军队战斗力衰弱，损失惨重，针对这种情况，中心军委及时进行了各项工作，其中重要的一条就是制定了符合当时情况的条令条例，这也是我军的最早的一部条令条例，对我军的建设起到了举足轻重的作用，克服了军队的一些不良习气。建国后，五一年二月我军颁布了建国后的第一部条令条例，其后，又经过多次修改，现行的条令是九七年颁布的，可以说，这些条令的颁发，对提高我军的战斗力，起到了很强的保障作用，因为有了这些规定，军队的军人才能自觉地遵守条令条例，做到有法可依，对军队的安全起到强大的安全保证。

3、执行条令条例是符合部队实际情况的

那么条令条例是否可以随意制定颁发呢?还是军委哪个领导说怎么办就怎么办呢?答案当然是否定的，其实这些条令都是历史经验的科学总结，也是符合新时期部队建设需要的，不是哪个人能任意改写的，就拿其中的不准打骂体罚来讲，它就是对经验教训的总结，当时红军初期某些部队长官打骂下属成风，导致出现逃兵的现象增多，长官被杀屡有发生，部队很不稳定，针对这种情况，就把不准打骂体罚写入条令，实践证实，这条要求在现在也是适行的。现在我军进行的正规化建设，就是要把全军各方面用正式的规格及条令条例彻头彻尾地统一起来，并把这些制成条例作为每个军人遵守的法典，实践证实，这些规定都有利于部队的正规化建设。

二、离开了纪律，部队就没有安全保证

一是不守纪律轻易出事。条令是军队的法规，是全体军人行动的准绳。党有党规，国有国法，军有军纪，古今中外概莫能外。古人说:凡兵，制必先定;师出于律，否藏凶。三国时期的曹操割发代首就是一个很好的例子，古人尚能如此，何况我们呢。也许有人认为当今年世界一些发达国家的军队战斗力很强，但是他们对条令条例规定要求不是很严，其实现实情况并不是这样的，当今，美、俄、欧州等发达国家的军队，也非常强调制定条令条例来约束军人的行动，以美军为例，他们除了国防部颁发的适用于全军的条令条例规定外，各军兵种还根据各自的特点颁发了数百种条令、勤务通报、技术通报、技术说明书。我军更是一支纪律严明的军队，并以此著称于世，所以对条令条例的要求就更具体，执行的力度就更严格。军队内，事无巨细，都可以找到有关条文。可以设想:江河之水假如没有大堤的约束就会泛滥成灾，列车假如没有轨道的约束就无法行驶。军队假如没有条条框框的约束，也就成了一盘散沙。

二是另搞一套也轻易出事。假如违反条令条例，自己另搞一套土政策，那肯定会出事的，这样的经验教训在我们身边很多。如去年的新疆特大爆炸事故，就是违反了武器弹药的运输销毁的有关规定而另搞一套，酿成了重大的人员伤亡事故。司机违章开快车、酒后开车都是轻易引起交通事故的重要苗头。据有关资料表明，交通事故中，由于驾驶员的直接责任造成的交通事故占整个交通事故的60--70，这也是纪律松懈的后果，也许作为一名驾驶员来讲，一次违章开车可能不会出事，二次也可能不会出事，但次数多了迟早可能会出事，作为司机来讲，可以说是手握方向盘，脚踩生死关，所以切不可大意。还有些同志明明知道有些事该怎么办而为了方便，不按要求去办而出了事故，如打雷天有些战士喜欢躲在大树下避雨，天气热了而私自去河里游泳，私拉电线等等，都有酿成重大事故的例子。这些都是与纪律观念淡泊有着密切的关系，所以说，没有严格的纪律就没有安全的保证，我们一定要引以为戒。

三、强法纪观念，争当遵纪守法的革命军人

那么既然部队的纪律对于部队的建设有着这么大的作用，尤其对安全工作更有着举足轻重的作用，我们作为一名军人该怎么做呢?

一是认真学习有关规定及纪律的内容。因为只有学而后才知不足，只有懂得什么事可以做，什么事不可以做，才能把握住正确的方向。我们应该重点学习部队的条令条例及规章制度，牢牢把握住它，并运用到日常生活中去。也只有这样，我们才能正确区分治理者的治理是对还是错，要不然只能凭想当然，对治理者有抵触的情绪，当我们知道了其内容，就能正确理解治理者，并主动配合好，尽量不出现不必要的麻烦，能及自觉地将自己的言行规范到条令条例之中去，少挨批评，少犯错误，心情也就会愉快，干什么事也就顺利，才能有利于自己的成长进步。我们只有学习学习再学习才能始终把握安全的主动权。

二是自觉接受条令条例的约束，加强自我治理。俗话说得好:一屋不扫何以扫天下，小事不干何以干大事。部队的和令条例是基础，严格执行才是要害。地方某些人会出现有法不依，执法不严的现象，这方面的典型案例近些年来也比较多，上至成克杰、胡长清之流下至普通的老百姓违法犯罪，都是没有严格的遵守法纪，他们并不是不知道法律的有关内容，而是没有严格的遵守。作为军队的纪律是非常严明的，我军更是一支文明之师，作为其中一员，我们有义务为其争光，而没有权利为其抹黑。但近些年来，我们的部队也有令人痛心的案例发生，我们有些同志也许会认为，我又不犯大错误，肯定不会犯罪。仿佛这些都与自己很遥远，但我们也应该知道一般违法行为与犯罪并没有不可逾越的鸿沟，犯罪之人也想不到自己会走上犯罪道路，他们也是从一点点不良习性积累而成的，由量变到质变。所以，我们切不可小视一般的不良行为，千里之堤毁于蚁穴讲的就是这个道理。我们有些同志平时经常军容不整，还自我感觉良好，自认为扣子不扣，显不出自己是老资格，袖子不卷，显不出自己是老兵，手不插口袋，显不出自己是老革命，头发不长显不出自己是老大，讲话不粗鲁，显不出自己有多牛皮，不讲歪道理显不出自己标新立异。这些观念其实是很要害的，小事可以折射出一个人的修养品性，久而久之会使自己堕落，走向犯罪的深渊。所以我们应该从平时做起，从小事做起，严格要求自己，不能在低标准上徘徊，这样自己迟早会出事，俗话说得好，常在河边走，哪能不湿鞋。假如等到自己犯罪时，后悔已晚矣，不信我们可以看一看犯人的后悔自白。我们一定要引以为戒。

三是正确对待纪律与自由的关系。上中学的时候，我们就学习过纪律与自由的辨证关系，但在现实生活中，我们有许多人却不能正确处理好这两者之间的关系。正如我前面所讲的那样，飞机离开了飞行规则就会撞机，轮船离开了航标就会触礁，踢足球时离开了规则及裁判的约束就会成为打架斗殴。不要纪委律约束的自由是不存在的，无论是中国还是外国，也无论是部队还是地方，都是同样的。我们要时刻做到我为人人，人人为我，享受自由的前提是不侵犯他人的自由，否则必受法律的惩处。日行月移，自然界周而复始，形成了积极性的变化规律，在浪漫人眼里，世纪都是美好的。春天万物复苏，和风轻柔，鸟语花香;夏天，海滨之夜星河闪闪，灯火点点;秋天，硕果高缀，丰歌频传，大地流金;冬天，瑞雪飘舞，山川素裹，分外娇娆。大自然的规律排列出一幅幅迷人的画廊，令人神往。这是遵守自然规律的感觉，而不遵守这个规律，冬天穿背心，夏天穿棉袄，那就不会有这种感觉了。

亲爱的战友们，人生好比一本书，要用自己的行动去书写，有的光彩夺目，有的苍白无力;人生又好比舞台，各种各样的人都在舞台上表演，有的演员是可歌可泣的正剧，有的则演的是卑劣的丑剧;人生好比一叶小舟，有的乘风破浪永往直前，有的则经不起风浪的颠簸，被远远抛下，甚至翻船沉舟。前者，人生的航向正确;后者，人生的航向有误。正如老作家柳青讲过的一句话“人生的道路虽然漫长，但紧要处经常只有几步，非凡是当人年轻的时候。”我们怎能样才能把握住人生的航向，走好人生的每一步路。我想通过今天的学习，大家该有所感悟吧!

武警部队安全大讨论发言材料篇【3】

安全是介于“有形”与“无形”之间的一项重要工作，历来为部队建设的重点和难点。抓安全必须牢固树立“预防为主，重在建设”的科学发展理念，坚持抓长远、抓根本、抓重点，只有始终保持强烈的忧患意识未雨绸缪，才能将各种事故苗头和安全隐患禁于未萌，止于未发，才能有效地避免各种事故发生。笔者就此谈几点看法。

一、切实转变部队管理教育思维模式，增强科学发展安全理念。

一要做到科学严管。部队各级要在科学管理上下功夫，坚持做到依法从严治军，紧密结合当前部队正在开展的“三抓三树”主题实践活动，积极推进管理教育法制化进程，实现从惯于“治事”向善于“治法”转变，实现用“土政策”带兵向依法带兵转变，努力开创依法决策、依法指导管理教育新局面;要求部队各级领导规范工作行为和工作作风，严格落实带兵责任，认真履行工作职责，促进基层全面协调可持续发展;要求狠抓“两个经常性”工作落实，积极开展官兵心理教育和心理疏导，及时化解矛盾，消除潜在隐患。

二要做到以情带兵。具体做到“五防”:即，思想认识上防“偏”，在“爱护”和“帮扶”下功夫，严格自律、严于律己，使战士“心服口服”;工作态度上防“冷”，细心关注战士日常行为变化，满腔热情帮助官兵解决实际问题，切实做到疏堵结合、严爱有度;讲话语气上防“刺”，切实以无微不至的关怀帮助有缺点战士走出阴影，严防冷嘲热讽刺激;训练进度上防“急”，做到因地制宜、因人而异，循序渐进、科学施训，严防拔苗助长、操之过急;管理方法上防“粗”，做到以情带兵、公道带兵，严格带兵，启发自觉，不搞厚此薄彼，严防简单粗暴行为和现象发生。

三要加强士官教育引导。要高度重视并认真抓好士官管理教育中可能存在的各类倾向性、苗头性问题和隐患，有针对性加强教育引导，搞好纪律作风教育整顿;要充分利用各地资源和地方优势，加强士官两用人才培养，鼓励和搞好在岗士官学习和培训;要认真落实从优待警政策，完善健康检查机制，保证正常探亲休假，切实维护士官合法权益;要大力加强警营文化建设，高度重视并认真抓好心理疾病预防和疏导，经常开展有益身心健康、积极向上的业余文化生活，确保士官心理健康。

二、深入探索重点事故发生规律和特点，坚决杜绝重大责任事故发生。

一是重点抓好车辆事故防范。要切实采取有效措施和非常手段，加强对驾驶员的职业道德教育，增强交通法纪意识和安全行车意识，严禁并严肃查处驾驶员在城市道路违规行车、闯红灯、乱停乱放、乱拉警灯警报、不服从交通民警指挥等行为，坚决纠正少数行政车驾驶员作风不正、自由散漫、不假外出等违纪问题;要落实安全责任制，严格执行干部带车制度、车辆派遣审批制度，坚持谁用车谁负责、谁带车谁监督原则，把责任落实到具体人身上，坚决杜绝违规出车、私自动车，外出不审批、出车不登记等行为;要加强对有私家车同志管理教育，经常提醒、经常过问、经常督促，严防因私家车使用不当而发生各类事故案件。

二是重点抓好训练及救援事故防范。要切实转变训练观念，正确认识和处理抓安全与抓训练的辨证关系，坚持从严治训，依法治训，向训练要安全，向安全要保障;要严格执行干部训练跟班作业制度，切实把安全注意事项讲在前，把安全准备工作做在前，把行动预防措施想在前，扎扎实实提高官兵安全意识;要高度重视并切实做好灭火救援行动中的安全防护，严格执行安全操作规程，严格个人安全防护，规范现场救援作业行为，在危险性大的灭火救援现场必须设立安全员，观察险情，督查作战行动人员安全防护措施落实，严防灭火救援伤亡事故发生。

三是重点抓好网络安全事故防范。要高度重视网络安全管理，坚持从管理教育、日常维护、监察督管等环节入手，抓好本单位公安网络信息安全管理工作。坚决杜绝如:网络游戏，入侵他人计算机，散布木马病毒，手机连接公安网计算机，建立违规论坛、聊天室等网络违规问题出现。同时，各级基层单位主官必须树起教育管理责任，对战士、合同制消防队员经常上哪些网站，网上干些什么，做到心中有数，杜绝放任自流、失控漏管，严防网络违规和泄密事故发生。

三、严格执行各项操作规程，落实安全管理教育制度，切实从源头上做好事故防范工作。

第一，要严格落实安全工作例会制度。支队每季度，大中队每月，班每周必须召开一次安全工作例会，及时分析本单位安全工作形势，查摆事故苗头和倾向性问题，并制定针对性预防措施，让每一名官兵懂得“什么季节重点预防什么，什么车辆有什么操作要领，什么任务有什么注意事项”，促使每一名官兵都牢固树立“安全第一”思想，切切实实做到居安思危，警钟长鸣。

第二，要严格落实安全责任分解制度。按照逐级分解原则，细化各岗位、各单位之间安全职责，建立健全了安全工作领导小组，逐级明确领导干部、一般干部、班长骨干、一般战士的安全职责，按岗分解大队领导、大队干部、中队干部、班长骨干、班安全员、驾驶员、通信员、给养员、炊事员安全任务，要做到条文明确、有案可查，人人熟记、严格执行。

第三，要严格落实安全倒查追究制度。把“工作与责任挂钩”，把“责任与利益挂钩”，严格实行责任事故倒查追究，凡发生重、特大行政责任事故、案件的，主要领导要向上级做出检讨，并对有关领导依规、依纪予以处理，该给予党纪政纪处分的坚决给予党纪政纪处分，该引咎辞职的坚决责令引咎辞职，该撤职的坚决予以撤职。只有这样，才能构建“党委机关合力抓、职能部门靠前抓、发动官兵人人抓”的安全管理工作新格局，确保部队高度安全稳定。

武警部队安全大讨论发言材料篇【4】

二0x×年我营管理工作将以集团军和团《二0xx年管理教育工作指示》为依据，贯彻依法从严治军的原则，突出抓好“五个规范”的落实，紧紧围绕“强化意识，树好形象，卡住关口，抓住重点”的管理工作思路，在正规四个秩序和提高干部骨干管教能力让下功夫，重点解决管理层次不高的问题，实现营连“十五”，争创管理先进营的目标。具体措施如下:

一、强化教育，不断打牢官兵思想基础。教育是管理工作的基础，也是管理工作的一个重要组成部分，随着国家和军队一系列重大改革问题明显增多。各种新情况新问题的解决和处理，只有坚持思想为先的原则，才能取得管理工作的主动权，为此在吸取去年我营管理工作成功的基础上，重点在“四个教育”上下功夫，加大条令条例、法纪教育、安全常识教育和经常性教育，扎实打牢官兵讲安全、讲服从的思想基础。一是严格落实教育时间，确保教育的经常性。坚持每月落实法纪教育，增强官兵法纪意识;落实每周星期六上午第一个小时进行条令条例和安全常识的学习教育，强化官兵条令观念;结合官兵思想实际，适时进行随机教育，确保官兵思想不滑坡，安全树的牢。二是严格教育制度，增强教育的有效性。教育前都要认真进行备课示教，并由营领导严格把关，坚持备课质量不过关的不上台，教案不熟悉不上台，确保教育效果的落实。三是严格规范教育内容，增强教育的针对性。采取“日记一条，周学一节，月考一次”的办法，本着“牢记本职的，掌握共同的，熟悉基本的，了解相关的”的原则，搞好条令条例和安全规定的学习。通过教育学习达到营队按条令运行，干部按条例带兵，战士按条令办事的良好氛围。

二、落实制度，严格执纪，在从严治军上狠下工夫。

教育是根本，制度是保证，执纪是前提，加强营队的管理教育，其核心是依法从严治军，严格执行纪律和各项规章制度。一是加大人员的管理，尤其是在八小时以外人员的管理上，实行“三控一管”;对临时外出人员严格实行“两证一条”管理;在重大节日和节假日派出纠察，实施全程监管;对重点人员实行分负责，责任承包，谁出问题，板子打在谁身上。二是严格纪律规定，决不迁就照顾。连每周，营每月召开《安全形势分析会》和《两个经常工作分析会》大力表彰在管理教育中敢管，会管的先进个人，对不服从管理的个人亮黄牌，对屡教不改的和管理方法简单粗暴的骨干实施必要的纪律处分，不留面子，不纵容。三是坚持营门值班和营区巡逻制度。坚持营门值班和营区巡逻，能够堵塞管理漏洞，确保人人都在组织中，人人都在纪律中，人人都在管理中。四是深入开展“学职责，尽职责，查职责”活动。坚持制度重在落实，我们将严格从落实目标责任制入手，把责任明确到人，坚持按级负责，充分发挥各级各职人员的作用，对官兵执行规定的情况，坚持每天一小查，每周一大查，每月一考核讲评。

三、用心培养，加强士官队伍建设。

加强士官队伍建设，全面提高士官素质，是管理教育工作的一项新课题。把士官“按干部培养，当战士管理”是我营加强士官队伍建设的有效做法，在实际运行中效果较好，今年我营将进一步研究完善。一是加强教育，提高认识。使之明确自己不再是普通一兵，要认清自己的特殊地位和作用。引导他们做履行职责的模范，做遵规守纪的标兵，做钻研本职业务的尖子，做尊重领导、服从管理的榜样。二是抓好学习培训，提高能力素质。结合旅团士官培训计划安排，从士官成长进步和能力素质的提高出发，鼓励士官自学，函授，积极参加培训。在平时工作中，注意给他们交任务，压担子，从实践中长知识，长才干;对上级培训的士官，要求他们必须带着成绩回来;把每月的第一周定为士官培训周，针对工作中遇到的矛盾和难题，组织干部授课辅导，或集体进行难题会诊。三是严格管理，不迁就照顾。我们制定《士官量化管理细则》采取营连考，群众评，履行职责，完成任务等全过程对士官的日常表现进行量化，每季度公布一次，结合每月对士官的德、能、勤、绩民主评议的结果进行讲评，与士官的成长进步挂钩，以促进士官认真履行职责。四是充分信任，大胆使用。士官一般政治素质好，有熟练的专业技术，在兵中有一定威信，因此我们注重发挥他们的特长，敢于把艰巨的任务交给他们，让他们在专业训练中传知识，当参谋，在经常性管理教育中当助手，当干部缺编时，让他们代理职务，负责工作，充分调动其积极性，发挥其特长。

四、正规秩序，注重养成，提高官兵的文明素质。

建立正规的战备、训练、工作、生活秩序既是管理教育的核心内容，又是完成各项任务的重要保证，同时也是规范化管理的关键。我们将严格以旅(团)《管理教育工作指示》为依据，规范连队“四个秩序”，从干部到战士，从硬件到软件，每个环节，每个部位，逐一规范统一。在内容上，重点规范生活秩序，在时间上以八小时以外为重点在对象上，重点加强“三部一班”秩序的正规。在官兵中牢固树立“我是标兵，全连正规”的思想，积极开展评比竞赛活动。每月树立一批秩序正规的班、排、个人，每季度评出一个“四个秩序”正规的连队。

管理教育贵在养成，也难在养成，为此我们将从以下四个方面入手，在规范养成上狠下工夫。一是抓“十五个三”的养成训练。营成立“十五个三”养成动作示范班，让官兵示范观摩，以点带面，带动全连;每周安排两个早操时间进行养成动作训练和会操，打牢养成基础，提高养成标准。二是从抓干部、士官入手，带动养成。干部、士官形象的好差，最具说服力，为此我们将开展“周赛月评”活动，每月评出1-xxxx养成好的干部和3-xxxx养成好的士官，并对养成较差的干官、士官进行曝光，以此推动营队养成水平的提高。三是从检查督导入手，推动养成。严格的养成，必须加强检查和督导，否则就会时断时续，就会失去真正的意义。我们将采取“三纠”方法，即官兵互纠，连队自纠，门卫随纠的方法，来促进官兵日常养成的自觉性。

充分利用板报、橱窗、标语、小广播等手段进行宣传，并积极开展“文明带兵、文明服务、文明值勤”和“读好书、唱好歌、做好事”等活动，大力营造文明养成的良好氛围。

五、加强事故案件的预防工作。

安全工作不是中心，影响中心;不是乾坤，左右乾坤;不是全局，牵涉全局。做好安全工作，同时可以带动和促进全面建设。我营将从以下入手抓好安全防事故工作:一是健全安全组织。营连成立了安全工作领导小组，各排有思想骨干，班有安全员。班每天对安全工作进行小讲评，连每周对安全形势分析，查问题，找原因，寻对策，制定行之有效的措施，牢牢把握安全防事故工作的主动权。二是强化官兵的安全意识。组织官兵认真学习各级有关安全工作的指示规定，针对季节特点抓好预防事故常识的教育，严格落实每周六上午的安全常识教育，提高官兵安全防范意识，在全营叫响“我不出事，连队安全，营队安全”的口号。三是加强检查督导。连每日、每周对安全部位进行一次彻底检查，营利用干部、士官早交班时间进行讲评，及时纠正，把安全工作想在前、做在平时，防患于未然。

部队安全大讨论发言稿 篇2

发言主题:大数据研究的若干科学问题

先作一点说明:这里所说的科学问题是指中层科学问题。打个比方说, 我不讲“人怎样才能做到长生不老”这类长远目标问题, 而是讲“怎样去治疗一个特定的疾病”这样的中层目标问题, 当然像“哪个基因影响了某个遗传疾病”这样的更底层问题, 我也不讲。我主要想和大家一起探讨中层科学问题。因为, 我感到, 关注这样的中层科学问题对于当前推动大数据研究有迫切性。

有关大数据时代、大数据的意义与价值, 近来的多个论坛已讨论得很充分了。作为一个科学工作者, 我们的责任应该是为迎接大数据时代的挑战提供理论与技术上的支撑。与其坐而论道, 不如起而行之。于是我就在琢磨“大数据到底给我们带来了什么?现有的数据处理与分析受到了怎样的挑战?什么是其中新的、本质的科学问题呢?”我有两个直接的起因来思考这些问题:其一, 我本人是应用数学与信息处理背景, 长期从事数据分析、机器学习与数据挖掘方面的研究;其二, 最近两年我有两个博士研究生在南加州大学伯克利分校统计系联合培养, 他们所在的小组专门做这个事情, 所以我了解一些情况。讲讲这方面的内容或许对我们如何进入这一领域会有一些启发。

在开始讲科学问题之前, 我还是希望讲一点对大数据的认识。因为从数学的角度, 如果不加限定, 我的问题就提得不一定对了, 所以作些限定是很重要的。关于大数据我有三点认识与大家讨论。

第一个认识, 应该用一种简练的、本质的、类似于数学公理化的方式来定义或界定大数据。什么是大数据, 第一, 我认为单从量上来说并不最重要, 不能集中存储应该是本质, 所以我倾向于用这一个词, 动态性、高扩展性等可蕴含其中。第二, 我认为难以在可接受时间内分析处理是另一个本质, 这主要反映大数据的复杂性。第三, 数据整体呈现高价值 (因而必须整体处理) 是又一个本质。我把这三点集合在一起作为大数据的定义, 即定义大数据为“不能集中存储、难以在可接受时间内分析处理、个体或部分数据呈现低价值而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集”。如果大家觉得这个定义有问题, 可以尽管提出来讨论, 但我认为这是一个基本的东西。

有关大数据的价值, 我认为最重要——或许是最值得珍视的是在人文社会科学方面。马克思曾经说过, 一个学科只有运用了数学才算成为一个真正的学科。人文社会科学一般来说还没有发展到运用数学语言描述的阶段, 但很显然, 已经到了“让数据说话”、“让事实说话”的阶段。大数据处理的系统化 (数学化) 让我们有可能科学地研究和处理人文与社会学问题, 这是大数据的真正价值所在, 应该引起特别重视。这是我的第二个认识。

第三个认识, 大数据研究是地地道道的多学科交叉综合研究, 不是任何一个单一学科能够解决问题的。大数据研究大体上说涉及数据获取, 数据存储、查询与管理, 数据分析与理解, 数据应用等方面。数据获取主要涉及物理、材料、电子等学科, 数据存储、查询与管理主要涉及计算机学科和诸多的IT企业, 数据分析与理解主要是数学、统计学、信息科学的问题, 而数据应用则涉及各行各业。从数据产生到数据形成有一个完整的价值链, 如何管理这样一个价值链就是管理学问题。这样的价值链又会催生大数据产业。大数据产业管理当然不仅包括产业链管理, 也包括商业模式与公共政策等方面。所以大数据是地地道道的多学科综合性研究, 不是某一单一学科能解决问题的。希望我们大家携起手来一起研究。

我现在回到有关大数据研究的科学问题上。我提出如下5个方面的问题与大家讨论, 这些问题基本上都是立即可以着手做的。

第一, 大数据高维问题。大家都知道, 在经典统计学中, 数据量n要求是远远大于决策要素p的;而在高维问题中, 维数p远远大于样本量n。举例来说, 人类的DNA碱基对数量大约30多亿, 而整个加拿大的人口只有几千万, 当在加拿大研究某个遗传病时, 就算全部对其国民采样, 相对于几十亿的DNA碱基对数量, 所能获得的数据量永远是小数, 这个问题就很难解决, 这是统计学近年来关注的。我们所说的大数据会带来怎样的影响呢?现在的情形是:决策要素和数据量可能都趋于无穷式地增长, 而决策要素相比于数据量增长成指数级, 而且在这样的增长过程中, 决策要素之间的相互独立性可能会被破坏。我们可以把这样的问题叫做大数据高维问题。高维问题带来的主要挑战是解的不确定性问题, 特别是数据的信息量不足以唯一确定决策的问题;还有一些传统的统计推断不再成立了。这是面临的最大挑战。我以为挑战和问题是不一样的, 挑战是知道这个事情很难做但不知道怎么做, 科学问题是指能够精确描述的问题, 这是我的理解。这个问题目前的热点是稀疏性建模, 即通过对决策空间施加稀疏性约束来做决策。比如对于某个具有不确定解的方程, 我们假定它的解有稀疏结构, 那这个方程就变得可解了。这是稀疏建模的本质所在。那么问题是, 除了增添稀疏性这样的先验信息外, 我们还能补足什么样的信息可以使得问题可解呢?我认为这是应用领域和科学领域都需要关注的问题。这是高维问题中值得关注的第一个问题。第二个问题是, 低维几何的高维泛化。举例来说, 图1所示的兔子是三维的, 我们假定它是高维海量的, 但我们没法去直接认识它, 但是如果有个太阳和在太阳下它的一个投影, 我们便可以根据太阳和这个投影的信息来推断兔子的样子。这就是低维几何的高维泛化。这个问题可能会启示或激发一些数学家从几何角度来研究高维数据问题。第三, 高维数据本身常常呈现低维特征, 如何刻画这样的低维特征, 并利用这样的低维特征将高维问题简化到低维值得研究。

第二, 重采样问题。重采样问题可以严格地以下述方式定义。我们知道, 大数据是数量巨大而又不能集中存储的数据集, 因此通过一台中心计算机和使用一个有效的算法去有效处理它是不现实的 (即使扩容、增速) 。一个自然的处理办法是将大数据集拆分成若干较小的数据集, 而后分而治之。这样的想法对于不太大的数据集来说是有效的, 很多的并行处理其实正是基于这样的原理。然而, 对于大数据来说, 数据的整体是海量的, 而整体更显意义, 所以如何拆分大数据是一个十分困难的问题。我相信, 随机拆分是解决问题的可能途径。问题是:如何设计一种随机拆分机制将大数据集拆分成若干小数据集, 通过对每一小数据集进行推断, 然后将基于小数据集上的推断聚合形成一个整体推断, 这个整体推断能反映大数据集的某种整体性质, 这就是我说的重采样问题。这个问题很基本, 也很具有挑战性, 是伯克利小组最近关注的问题之一。最近Kleiner等人在ICML2012上发表的工作The Big Data Bootstrap可认为是这一努力的开始。重采样问题的本质困难在于如何重采样以体现数据的某些 (某种、某类) 整体特征。可重点探讨的研究方向包括:如何基于试验设计重采样;如何基于目标信息处理的重采样;如何设计更加有效的聚合原理 (像Boosting, Bagging那样) 等等。这里, 我想强调一下实验设计方法应用的可能性。大家知道, 传统的实验设计是根据特定目标以某种优化的方式设计试验方案 (确定模型) , 从而产生数据并实施统计推断的方法 (见图2) 。本质上说, 它是从一个未知总体中合理产生数据, 并按确定的模型推断来达到特定目标, 而这个特定目标也正是未知总体规律的一部分。这个思想有可能被推广来做大数据分拆。不过对大数据来说, 问题显然不同了:在传统的实验设计中, 数据整体是未知的, 是上天, 所有的规律都在天上, 我们只能根据特定的目标, 设计最好的采样和模型来尽可能优化地 (如无偏、高效) 证实目标;对于大数据, 其自身就是整体, 就是天, 所有规律都在里面。我们需要的是, 根据我们对数据的认识 (规律) 形成一系列目标, 然后应用实验设计方法抽样, 形成有规律性的、但同时又是随机的分拆。我感觉, 这可能是一个处理大数据分拆问题的一个好思路。

第三, 分布式计算问题。我不从技术层面上来分析这一问题, 只想看看从科学层面上, 哪些问题值得关注?首先, 要处理大数据, 分布式计算是不可回避的, 它是适应数据不能集中存储和应对数据的海量性、开放性、动态性等复杂特征的唯一计算模式。分布式计算采用多处理器自主处理、但协同完成计算任务是本质。分布式计算首先要有相应的技术支撑, 如相适应的硬件技术、存储技术和查询技术等, 但更本质的问题是问题的可分解性和解的可组装性, 即:需要解决的问题能否分解 (或弱藕合地分解) 成若干子问题, 以及整个问题的解是否能够通过子问题的解来组装?我们可以略为仔细地考察一下以数学形式描述的方程组问题和优化问题。前者一般说就是一个很难分解的问题, 但后者就是一个相对容易分解的问题。一个问题的可否分解是与求解的算法相联系的, 例如优化问题当采用随机搜索方法时总是可分解的。根据这样的思路, 我们可以把问题分类, 以找到大数据分布计算的模型式。问题解的可拼接/可组装性不追求问题的可分解性, 而追求每一处理器独立处理部分变量, 而能将最终处理结果拼接或组装成整个问题解 (全部变量) 的性质。这个性质是计算机编码性质, 是用低维解决高维、用低精度计算完成高精度处理的基础。

十多年前我在研究遗传算法时曾经作过尝试, 提出把一个数量编码成一个二进制序列, 而赋予所编码的二进制序列“位”以几何含义, 已初步实现了问题解的拼接和组装。这个方法在上海大学的分布式计算项目中得到了应用。我们可以尝试用这个模式来分布式处理大数据。我相信, 问题的可分解与解的可组装是分布式计算的困难问题。当然, 大数据环境下的算法设计是一个立即可上手的问题。特别是, 能不能改造我们熟知的一些机器学习与数据挖掘算法 (如SVM、决策树方法等) , 使得它们真正对大数据可用、有效?

分布式计算的另一个基本科学问题是大数据计算复杂性理论。传统的计算复杂性理论是在固定不变的数据集前提下研究特定算法时间代价的, 或研究某个特定计算问题难或易于求解。对于大数据来说, 数据集常常是动态的 (流数据, 如网络数据) , 算法的复杂性分析必然地多了一个时间要素 (特别还要考虑数据的生命周期) 。在这样的背景下, 一个问题的可解性、困难性就必然依赖于数据的动态特征以及分布式计算所需数据交换的频率等。这样新的大数据计算复杂性理论很值得研究。

第四, 信息融合问题。这个问题很好理解, 因为大数据的基本特征是异构的, 它既包含数量、图形这样的结构化数据, 又包含文本、图像、视频、音频这样的非结构化数据。处理大数据的一个基本要求是把这样多种类型的异构数据放在一个框架下去推断, 而且能正确地抽取和融合不同类型数据所蕴含的互补信息在统一框架下处理异构数据, 一直认为是困难的, 但近年来有了重大进展。把文本、图像、视频等放在一个框架下去进行机器学习, 这件事情现在已经可以做到但有效性问题仍没有解决。信息融合在军事上的目标信息处理领域得到充分关注并应用广泛, 这里需要特别关注决策和估计的一体化问题。决策一般是在离散空间上进行的, 诸如关联、分类、识别、判定等都是决策问题;而估计通常是在连续空间上进行的, 像航迹估计、目标跟踪、函数估计等都是典型的估计问题决策和估计通常都是相辅相成、彼此关联的, 但传统上这二者一般是分开进行的, 这是造成我们决策质量不高的重要原因之一 (包括对许多经济问题) 。现在需要把决策和估计放到一个框架下处理 (即在一个离散空间和连续空间所构成的乘积空间上处理) , 我认为这是可能的。信息融合无论是数据层次、特征层次还是决策层次都有一系列深刻的融合估计理论与方法问题。

第五, 可视分析问题, 也就是大家常说的可视化问题。我们现在都说:我们人人都是大数据的提供者又同时是大数据的使用者。我觉得, 还应加一句:“我们人人也同时是大数据的理解和分析者。”所以, 我以为“全民参与”也是解决大数据问题的重要方面。我们应该把人人的智慧集中起来, 这或许是解决大数据问题不可忽视的事情, 而要做到这一条, 数据的可视是基本的工具与平台。大家知道很高维的数据可以用networ来表示, 但这只是表示数据间简单关系的一种可能方式。如何根据数据本质特征设计可表达的几何空间, 如何建立数据空间与可表达的几何空间的映照等是可视分析的最根本科学问题。相关值得研究的问题还包括高维数据的本质特征提取;形象的结构化表征 (可表达几何空间的构造) ;基于不变量 (几何, 代数) 的高维数据展示;非结构化数据的隐结构识别与展示, 等等。

发言主题:大数据、金融计算与智能

金融数据具有典型的大数据特征。以证券市场的交易数据为例, 这些特征包括了: (1) 海量 (Volume) , 例如分时金融交易数据的巨大数量; (2) 速度 (Velocity) , 例如交易所每秒都会产生海量的交易账户数据; (3) 多样 (Variety) , 例如交易数据会具有不同间隔频率的集结数据, 除了交易量、交易价格等常规之外, 还会有情绪文本数据等等; (4) 价值稀疏 (Value) , 影响金融产品交易动态特性的数据类型和数量都非常多, 但其真正对于金融产品动态特性的影响需要深度的挖掘, 而非浅表性观察或者简单计算就可以得到。

金融大数据还具有一些独特的性质。除此通常的大数据特征之外, 金融大数据还包括了另一些其他特征: (1) 金融数据经常是从微观 (个体) 数据“涌现”出来的宏观 (集结) 数据, 如股票价格就是由无数个体交易者的微观投资决策变量数据 (买卖出价及其数量) 经过市场定价机制 (如连续双向拍卖机制) 而“涌现”出来的集结性数据; (2) 在标准金融领域之外分散、开源的“非传统”数据, 例如“阿里小贷”们利用的各种会员商户交易数据、水电煤气缴费记录、甚至网络的转发、评论信息等等。

大数据将可能为未来的金融理论研究和实践带来新的前提条件与挑战。阿里金融、Derwent Capital等互联网金融公司的实践已经在学术界引起研究的兴趣, 在主流学术期刊上也在开始不断出现相关的学术研究成果。根据对于文献和互联网金融实践的研判, 未来金融研究和实践可能面临新的前提条件: (1) 金融数据间的交叉关联性更容易获得; (2) 个体微观层面数据更加丰富; (3) 金融决策依据的数据类型的增加; (4) 数据获取信息成本的降低。当然, 我们也会因此面临新的挑战: (1) 金融机构之间将会产生更加复杂的关联, 金融决策也会面临更加复杂的信息环境; (2) 大数据的碎片化、开源和分布式存储带来研究和管理的新困难 (例如有效集成的困难性) ; (3) 宏观金融变量 (现象) 变得具有非加总特性, 进而使得传统建模方式具有很大的局限性; (4) 在创新基于大数据的金融产品与交易策略过程中, 会面临新的风险。

金融大数据为未来的金融研究提供了可能的新课题。金融数据特性的上述变化以及相应的金融实践活动规律产生的变化, 为金融学、信息科学等多学科的学者们带来了很多新的研究课题, 下列这些就是其中一些可能的例子: (1) 复杂信息环境下个体金融决策行为规律; (2) 开源大数据环境下的信用评价和金融欺诈分析; (3) 微观金融大数据的涌现式建模理论与方法; (4) 大数据视角下的体系性金融风险管理新理论、新方法; (5) 金融大数据处理技术及数据信息分享机制的建立。

金融业是高度依赖信息技术的典型数据驱动行业。单单有前面所呈现的金融大数据本身是没有价值的, 但运用高性能计算机、通过适当的模型或者算法对这些大数据运行并处理后, 有可能对于那些原本不可预知的风险进行“情景”预现, 从而使金融参与者、金融监管部门在恰当时机介入, 从而提供安全平息潜在的金融风险事件的可能。《Nature》杂志在2008年的一篇文章中专门描述了这样一种可能性。

积极推动“数据科学”、“数据技术”和“数据产业”的形成。发达经济体已经把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面, 我们也应当积极推动大数据背景下的领域理论研究和相应的技术研发。此外, 大数据作为现代信息化社会的一种重要资源和社会资产, 国家应当推动在这个领域形成“数据产业”, 形成对于大数据的采掘、加工、交易、增值服务的新型产业链, 推动经济的升级转型、推动社会的进步。

发言主题:大数据研究和利用面临的问题

大数据研究和利用面临以下这些问题:

大数据本身没有创造性。隐私问题与数据共享之间的矛盾非常严重:数据是财富, 涉及到所有组织和个人的利益, 那么大数据的所有权如何界定?比如消费者数据是否归消费者?哪些数据应该公开?哪些可以共享?数据安全如何保证?

大数据给现在的医学数据带来了融合发展。不仅仅是医学数据, 还有很多的生活环境的数据, 只有在大数据的条件下, 搞数据的人才能将一些本不相关的数据联合起来, 发现遗传和环境的共同影响。医学研究的是个体, 在会议中, 可以设置医疗等不同领域形成不同的方针, 这可能推动大数据医疗的发展。

数据共享方面的问题:美国NCBI (注:美国国立生物技术信息中心) , 为全世界服务, 中国推动了十年还建不出来, 国内数据宁可给NCBI也不给国内, 感觉没有这样的义务, 得不到利益。在日本, 只要拿了政府的钱, 就必须与政府共享数据。可以建立一定的保护措施, 比如有一年的延迟, 一年后强制数据共享, 这需要政府出台政策、制度、法律!

发言主题:大数据研究、应用、和推广的几个层面

大数据研究、应用和推广主要基于以下层面:

1.科研机构应向国家高层决策者提出建议, 制定大数据国家战略, 并在发展目标、发展原则、关键技术等方面进行顶层设计。明确“大数据国家战略”与“感知中国”和“智慧城市”之间的关系, 制定战略时要考虑战略上的连贯性。我国迫切需要从国家层面上制定大数据发展规划, 将大数据上升为国家战略。

2.我国一些政府部门和机构拥有大量数据, 这些数据对于政府公共管理和社会管理的智慧化和科学化具有重要作用。发展和利用跨部门的政府信息大平台, 可以提高行政工作效率, 降低政府运行成本, 提高政府决策的科学性和精准性, 提高政府预测预警能力以及应急响应能力。

3.在产业层面和企业视角探索大数据的潜在发展前景与效益, 面向电信、金融、能源等行业, 引导企业参与。建立基于不同行业领域的专题数据库, 提供内容增值服务。从战略上重视大数据开发利用, 将它转变为经济增长方式的有效抓手。

4.大数据研究、应用和推广要体现“以人为本”的理念。从个人和民生角度, 探索大数据应用对老百姓日常生活各方面所带来的益处, 例如交通、物价、食品安全、环境、医疗卫生等方面。大数据时代, 信息安全和隐私保护是一个非常重要的问题, 国家应该制定完善关于信息安全和隐私保护策略和措施, 特别是针对老百姓隐私保护的法律法规。

5.以大连市为例:大连市政府正在以“全域城市化、新型工业化、城市智慧化和农业现代化”为统筹, 提升城市综合竞争力, 部署智慧城市建设。大连市政府相关部门多次召集高校、科研院所和高新技术企业共同讨论大数据发展战略。加快发展大数据产业, 加大对数据的研究和分析, 为大连市战略性新兴产业发展创造有利条件, 帮助新兴产业快速成长, 不断提高战略性新兴产业的核心竞争力。通过发展大数据产业, 可以提高大连软件业的整体水平, 降低成本, 形成更好的产业集聚效应, 助推大连智慧城市建设, 有力促进城市转型发展, 服务民生和促进和谐。

发言主题:知识表达与大数据

知识的表示本身还存在一些挑战, 有显性知识、隐性知识之别等。比如, 机器学习领域的人认为支持向量机具有很好的解释性, 可以归为显性知识。对于其他学科方向的人来说, 支持向量机还是很难解释清楚的。

如何用最容易为人所理解的方式表达知识, 是目前大数据处理面临的重要问题。

就知识的表示来说, 最小的知识粒度是概念, 而概念的表示在目前认知领域依然是一个未能完全解决的难题。就概念的经典表示来说, 可有外延和内涵表示两种。在一定意义上, 机器学习就是从一个有限的概念外延子集出发, 推断出该概念的内涵表示。显然, 大数据再大也是一个有限的集合, 因此, 要考虑样本的典型性, 不需考虑太多冗余的数据。简单说, 要考虑的是样本的概念典型性, 有限的样本集合是否足够表达出需要学习的概念内涵。

当然, 科学本身就是可以证伪的, 因为噪音的存在, 数据可能本身就不是真实的。现在的大数据, 不一定都是在严格标准下收集来的。

科学不一定是每个概念都要定义的, 不是都能定义的。只要有自己独特的研究方式, 可评估的研究结果就都是科学。因此, 利用大数据进行科学研究不断证伪, 还是很有意义的。

发言主题:科学数据的共享需要专业机构提供技术支持服务

大数据研究中一个很重要的问题是数据表征:通过该表征计算机能对其进行计算, 获得使人能理解的结果。如何提取出好的、自适应的数据表征是大数据研究的难点也是重点。目前, 机器学习中的热点研究——深度学习 (Deep learning) 由于大数据得到了迅猛发展, 该方法能基于数据自动提取出自适应数据表征, 即原始数据输入该计算系统, 可自动生成适合对应任务的表征, 而SVM (注:支持向量机) 在这个方面是有缺失的。深度学习是一个复杂的算法, 有大量参数需要调节学习, 大数据的出现使得该系统可得到很好的训练, 可自动获得自适应的数据表示。

因而, 如何获得大数据, 如何用好大数据是关键。目前, 商业大数据由于经济利益很难开放, 而政府在这方面不同, 可开放部分不带有隐私性质的数据。目前, 英国在政府开放数据方面做得最好, 这可能与2012年的奥运会召开有关, 主要涉及天气、交通出行等数据。而美国开放数据则可能和奥巴马竞选有关。总之, 很多由政府部门主导产生的科学数据在某种意义下可部分开放。

目前, 国内外可共享或有条件共享的科学数据越来越多。在遥感领域, 美国提供了很多无条件共享的数据, 如国家航空航天局 (NASA) 的中分辨率成像光谱仪MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov/) , 美国国家海洋和大气局的第三代实用气象观测卫星NOAA (http://www.class.ngdc.noaa.gov/saa/products/cat Search) 。中国也提供无条件共享的气象卫星数据 (风云系列, http://satellite.cma.gov.cn/portalsite/default.aspx) 和有条件共享的中巴地球资源卫星系列 (http://www.cresda.com/n16/n1130/index.html) 。欧洲空间局数据的共享是有条件的。

通常, 无条件免费获取的数据没有专业的机构对其进行技术支持, 使用该数据的人只能通过简单的数据说明并根据自己的需求自行开发使用。然而, 欧空局的数据有非常系统的培训体系, 除了详细介绍哪些应用适合使用哪个类型的数据 (数据附有应用示范) , 还有针对性地开发出一系列分析该数据的软件, 并定期提供免费的培训课程, 同时, 对应的资料和软件都是可无条件共享的。例如, 遥感中的合成孔径雷达图像分析往往需要比较高的门槛, 但通过其提供的技术支持服务, 使得对该数据的使用变得轻松, 不仅增加了该数据的用户群, 同时也促进了该学科和相关行业的发展。因而, 科学数据的共享需要专业的机构对其使用提供一定的技术支持, 使其能更好地被科研和应用部门使用应用。

发言主题:数据科学与数据产业

1.数据界已经在网络空间中形成

人类是在物理空间中生存的, 通过建立起来的政治、法律、经济、社会……等等, 使得人类的生存变得有秩序。然后, 网络空间 (Cyber Space) 的形成, 扩展了人类的生存的空间。网络空间是指计算机网络、广电网络、电信网络、物联网……等等所有人造网络的全体。在网络空间中, 政治、法律、经济、社会……等等, 都与物理空间不同, 需要重新建立, 这是我们面临的问题。

物质是物理空间的唯一存在, 而数据则是网络空间的唯一存在。长期以来, 人类在做信息化的工作, 信息化是将物理空间的事物转化成网络空间的数据, 即信息化本质是生产数据的过程。数据被大量生产, 并在网络空间中存储积累而形成了数据资源。数据资源的价值已经被认识到, 它将超过石油、煤炭等自然资源, 是本世纪最重要的资源。

事实上, 网络空间的数据呈现出自然界的特征:不可控, 未知性, 多样性, 复杂性。我们认为网络空间的所有数据已经构成一个数据界 (Data Nature) , 需要专门研究和开发。例如:数据资源需要什么样的法律来保护和开发利用?如何判断看到的数据是真实的?国家、社会、军事、政治新形态是什么 (已经有人提议给Facebook在联合国设立席位) ?数据界有多大、有多少数据?数据以什么方式增长?数据如何传播?当前看见的数据界是真实的数据界吗? (通过百度, Google看到的不是真实的数据界, 还有更多的东西没有出现在网页中)

2.数据界需要新科学:数据科学

前面提到问题是当前的自然科学和社会科学所不研究的, 或者说是不属于自然科学和社会科学的研究范畴, 需要一个新的科学来探讨研究, 这就是数据科学。

数据科学:研究数据的科学或关于数据的科学, 是探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵:

(1) 研究数据的各种类型、状态、属性、组织形式、变化方式和变化规律, 即认识数据、掌握数据。这是指数据科学研究数据自身的现象和规律, 包括数据的历史、进化和迁移, 数据网络的形成和发展, 数据部落和数据国家的形成, 数据的各种形式、类型、状态、属性及其变化形式和变化规律, 等等。

(2) 另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法, 称为科学研究的数据方法, 其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。这是指数据科学为自然科学和社会科学提供了一种新的研究方法——数据方法, 称为科学研究的数据方法 (Scientific Research Method with Data) , 其目的在于揭示自然界和人类行为的现象和规律。数据科学支持和推动自然科学和社会科学研究的发展, 因为宇宙、生命、社会、法律和经济等等事实以及人类生存和发展都被映射到数据界中。即我们可以利用网络空间中的数据指导科学研究, 或者提高各种科学研究领域的效率和效果, 例如生物信息学。从这个内涵上看, 科学研究方法需要进一步发展, 包括数据工具的利用 (例如, 数据显微镜Google) , 科学数据存储和共享技术, 科学研究的数据方法的方法论等等。

3.发展数据产业, 促进经济转型

数据产业, 是网络空间数据资源开发利用所形成的产业, 其产业链主要包括:从网络空间获取数据并进行整合、加工和生产, 数据产品传播、流通和交易, 相关的法律和其他咨询服务。在当今网络时代, 数据产业含盖了:数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体产业、数字内容业、数据服务业和信息咨询业、领域数据资源开发服务业 (政务、商务、科学、社会、金融、经济、地理等等) 等等。

掌握数据资源将在国际上掌握主动权, 不论是反倾销诉讼、铁矿石谈判、汇率问题、节能减排、碳关税谈判等等重大国际政治经济事务, 无一不是靠数据说话的。掌握数据科学技术才能开发利用数据资源, 如果在数据科技方面领先, 那么在现代军事方面都有可能处于领先地位;掌握数据科学技术就是掌握未来经济, 数据产业是未来的最具潜力的新兴产业, 发展数据产业可以产生巨大的经济效益。数据产业是战略型新兴产业, 需要在国家层面开展布局和政策研究, 使国家从“国民经济与社会信息化战略”转向“基于网络空间的现代国家管理发展战略”。数据产业的发展将是信息产业升级, 从基础设施投资转向对数据资源的投资。数据科技是智慧城市、云计算、物联网的核心。

4.基于网络空间的现代化国家管理发展战略

随着数据的增长, 人类的能力在提高:以全球气候研究为例, 以前只能做局部的天气预报, 而今天可以研究全球的气候变化;现在炒股票的方式也在发生变化, 可以通过一个微博的变动来影响股价, 现在全球金融市场是联动的;还有随着数据的增长, 医疗都会跟以前完全的不同, 主要体现在以下5个方面:疾病早期诊断和预防、医疗保险欺诈与滥用监测、公共卫生决策支持、医学诊断有效性评估和度量以及不良药物事件监测;随着智慧城市的建设, 国家管理方式在发生着巨大变化, 国家利用官方微博和民众保持快速沟通, 网络反腐是一个有效的反腐手段……等等。

具体来说, 社会发展方面、国家管理方式以及军事方面也都发生了变化。社会发展变化体现在民生上, 国家管理则是基于网络空间的现代化管理发展战略, 比如网络防腐败工作。军事上, 军队需要像保卫国土一样保卫数据资源, 而不仅仅是依靠政府信息安全部门去保护数据安全, 保卫数据资源和保卫国土一样是军队的责任。社会发展与城市管理层面, 从待在家里到一路远行, 无处不体现出智慧的工作。所以我们要去开发各种各样的智慧系统, 用一些开发的技术去支撑这项工作。智慧城市可以带来整个工作生活的便利, 智慧城市的核心是智慧引擎的建设, 大数据是智慧引擎的核心。

事实上, 经过长期国民经济与社会信息化战略的实施, 今天的社会是运行在网络空间之上了, 信息化已经是一个常态工作, 就像电力的使用一样。因此, 信息化已经不需要政策的推进。国家需要建立基于网络空间的管理、运行和发展战略。

5.当前的工作:用好大数据

大数据是人类认识、探索数据界的一个方面, 是数据科技的一个方面或一个阶段的典型表现。

各学科的人, 各领域的人, 聚集在一起讨论大数据, 这正是大数据的带来大影响, 大改变。大数据本质上是数据的交叉、方法的交叉、知识的交叉、各领域的交叉, 从而产生新的科学研究方法、新的管理决策方法、新的经济增长方式、新的社会发展方式等等。这是大数据的魅力所在, 也是大数据带来大变革的本质, 更是大数据热潮之根源。这是技术进步带来的好处, 持续进步的数据技术使人们能够快速分析大而全的数据集, 获取决策依据, 提升决策效能。

什么是大数据呢?大数据有三个内涵:数据、技术和应用, 数据隐含价值, 技术发现价值, 应用实现价值。由于数据和应用涵盖各行各业各领域, 所以, 大数据几乎对所有领域都产生巨大影响, 这也是几乎所有领域都非常重视大数据的原因。

数据价值的实现是大数据引起关注的原因, 随着数据的增长, 人类的能力在提高, 能够做以前不能做到事情, 其本质是改变了人类的决策方式和方法。

用好大数据, 需要重视一下几个方面的工作:

(1) 促进数据流通

我们认为数据不共享将是发展趋势。既然大家都认识到数据像黄金、像石油, 很有价值, 就需要等价交换。早期, 科研数据的共享很容易实现, 这是因为科学数据很难产生商业价值, 于是也很少有人愿意管理数据并提供共享服务。现在, 除了科学研究数据之外, 大量数据来自人的行为, 这些数据就有很大的商业价值, 这些很有价值的数据, 就不愿共享, 拿出来共享的难度就很大。但是, 大家都愿意数据流通而发挥数据的价值, 这是数据产业形成的基础。

(2) 制定关于数据的法律

关于数据的权益、所有权的问题, 通过立法等手段明确后就不存在共享的问题, 就是流通的问题了。数据资本化, 很多交易所就这样做了。因此, 需要制定法律来界定数据的权益, 甚至是主权, 数据保卫, 其实就是军事, 现在战争已经转化为网络战争。另外还有数据的隐私问题, 大数据下对隐私该如何界定 (法律、制度、技术实现) ?这些都需要制定法律。

(3) 政府大数据利用与开发

大数据的应用涉及政府 (反腐败、维稳) 、企业 (互联网企业) 、个人 (买卖股票、机票预订) 。决策的制定都需要大数据, 有应用的需求。从目前情况看, 政府大数据开发利用值得重视。在上海, 数据的积累比较好, 且进行了良好地管理。例如, 交通和医疗的数据集中在两个单位, 将来这些数据资源可以为城市发展规划、人口政策、市民出行、健康医疗等提供大数据服务。上海市政府有信息资源公开的意向, 重点在于把数据利用起来。上海已经出台了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》, 计划覆盖整个国民经济的19个大的领域, 在数据开发, 分析和服务平台方面开展布局。

(4) IT将转向数据科学

必须注意到, IT已经在向数据科技转移, 我们国家的IT产业也需要考虑转型, 发展数据科技和产业。EMC已经连续三年召开了“数据科学峰会”, EMC的CMO Jeremy Burton在2012年5月更是直接阐述了“IT将转向数据科学”观点。Jeremy Burton说:如果你是计算机专业的学生, 那么你的最大前途是成为一个数据科学家, 未来计算机行业的发展方向是数据科学, 计算机行业的人需要转变成数据专家, 进一步要成为数据科学家。

(5) 避免大数据炒作

从目前情况看, 大数据在中国已经太热了, 要避免“一拥而上, 一轰而散, 一无所获”的局面发生。

6.几点建议:

(1) 加快数据科学人才培养

数据人才的缺口是全球性的, 我们关注到, 中国大学的数据领域的毕业生越来越多地被直接录用到美国工作到美国本土工作, 这说明美国数据人才紧缺的程度。我们需要加快数据人才的培养, 需要打破体制的制约, 尽快在大学设立数据科学专业, 建立数据科学学科体系, 打破自然科学、社会科学、计算机科学、信息科学……等学科的界限, 不能在原来的学科框架下培养数据科学人才。国际上, 已经有哥伦比亚大学、纽约大学等著名大学开设了数据科学专业, 更多的大学开设数据科学课程。很多学校都已经开始进行数据科学的培养, 虽然没有形成一个学科, 但已经有这样趋势, 不需要有明确的定义才去做。

(2) 加强数据科学基础研究

基础研究是基石。全球数据有多少?数据以什么方式增长?大数据之后是什么?数据增长如何影响人类?这样的一些问题没有直接或短期的经济效益, 但是基础, 需要在国家自然基金层面开展研究工作。这不是哪一个学部的问题, 也不是简单的跨学部的问题。

(3) 大力发展数据产业

部队安全大讨论发言稿 篇3

“闯黄灯扣6分”规定引发的沸腾争议，其实是顺理成章的结果，或者也可以说，它是某种不适应症状的体现。比起以往对闯黄灯的不究不罚，扣6分，的确会令驾驶人群体产生心理上的下意识不适应感，进而体现出抵触或者是难以认同的情绪来。事实上，正如有网站调查所显现出的，行人对该规定多持肯定态度，而驾驶人群体相反。

我们该如何来看待“闯黄灯扣6分”的严厉规定？无论如何，有一个讨论主题是不能偏离的，那就是公共安全。并不难看出，严罚闯黄灯举措出台的一个现实背景是：许多驾驶人对信号灯的设置目的认识模糊，未意识到黄灯是驾驶减速的提醒，日常中他们习惯性地进行黄灯加速，这就相应增加了公共道路的不安全因素。从这个意义上来说，“闯黄灯扣6分”不仅是对危险驾驶习惯的矫正，更是对汽车社会中某些文明共识的提醒。

无法回避的事实是，我们正在跑步进入一个“车轮上的中国”，机动车的保有量在一日千里地增加，成为几乎是全球规模最大的汽车市场。但与此同时，驾驶人的行车素养和更大空间里的汽车文明，却显然“落后了一步”。早有论者指出，我国有95%的交通危險情况，是由驾驶陋习造成的；而交通拥堵，很多时候也是陋习造成的，提升汽车文明的举动刻不容缓。勿庸置疑，“闯黄灯扣6分”正是类似提升举动的一种。

附加于“闯黄灯扣6分”之上的意见交锋，本质上体现出的是基本汽车文明共识的短期难以形成。期待从讨论“闯黄灯”中重拾公共安全之重，提升驾驶人乃至整个社会对公共安全意识的关注，尊重斑马线，尊重生命安全。更期待职能部门继续努力，以多样化的举措来孕育汽车文明，使我们不至于生活在跛足的汽车社会中。

部队安全大讨论发言稿 篇4

提起安全人们都知道他的重要性，每一次事故，令人毛骨悚然，一个个鲜活的生命刹那间就化为乌有，不论是给个人、家庭还是企业都带来了巨大的损失。矿上要求我们进行反思，下面就关于安全事故我个人的观点和大家做以下分享。

一是责任心不强：有的人由于养成不好的行为习惯，做事马虎大意，安排一项任务给他，没能尽职尽责，敷衍了事，随随便便，觉得给老公家干活应付交了差事就行，这样难免埋下安全隐患，危害不小。轻者质量下降，重者人命关天。美国的海因里希统计了55万件机械事故，其中死亡、重伤事故1666件，轻伤48334件，其余则为无伤害事故。从而得出一个结论，在机械事故中，伤亡、轻伤、不安全行为的比例为1：29：300，也就是说每发生330起意外事故，有300件未产生人员伤害，29件造成人员轻伤，1件导致重伤或死亡。这也就是我们工人口中经常说的长点、短点，大点、小点或者紧点、松点“无所谓”，一个无所谓，两个无所谓可能真的无所谓，但是很多个无所谓加起来那就真是有所谓了！

二是存有侥幸心里：有的人出于图省事、怕麻烦，心想，这么简单的事，干活时小心一点不就行了，不会出事的。然而，他们却忽略了一个重要方面，不按安全操作规程来，事故瞬间就会发生。所以，请我们的员工明白，我们的安全操作规程不是天上掉下来的，也不是凭空在哪儿冒出来的，它是前辈们用鲜血和生命给咱们后人筑起来的一道安全屏障，“条条规程血染成，无需再用血验证”。三是员工的认识有限以及存在惰性：谁都怕麻烦，想多一事不如少一事，只想着简单的，不动脑筋的工作，想着干活就可能会出事，不干活就没事，都藏着掖着。用这种态度干工作铁定是干不好的，而且是一种不自信的表现，从而忽略了许多的环节，埋下了诸多安全隐患。

比如：对机器设备的维护保养工作，很多地方都做不到位，或者说是认识不够，思想里没有那样的意识。

四是管理上的缺陷：安全检查落实工作困难，隐患排查以及员工的教育工作不扎实，岗位危险源认识不清楚等都是事故频发的根源。但是这些根源我主要想在客观原因上进行分析，一是厂里面的设备陈旧，已经不能很好的满足机加工的需求；二是工人工作的厂房已经是危房，急需修建现代化的厂房；三是综采车间目前的状况可以说是废料堆加库房，工作空间严重受限。四是厂里面的人员结构严重不合理，老龄化严重，青黄不接。

所以，如何搞好安全生产工作，才能杜绝可能发生的各类安全事故，增强工作的责任感和使命感，是我们长期以来面临的艰巨任务。

首先要将“安全就是命”的根本理念真正让大家共知、共享，要唤起我们每名员工“违章就是事故，事故意味死亡”的意识，做到干一辈子煤矿工作，谨慎一辈子。

二是加强岗位危险源辨识力度。各岗位都处在不同的作业环境中，就相应的存在不同的危险源，要员工清楚认识自己所处的环境中有哪些危险因素，可能导致哪些伤害，自觉地，主动的防止受到伤害。三是关键人物关键抓。首先是我们的班组长，为此我们一定要认识到班组、班组长这个层面工作的重要性，班组长与现场工作结合最紧密，班组长履职能力很大程度就是一个单位履历程度的体现，抓好了班组长这一层面就抓住了现场，抓住了管理，抓住了规范。并通过班组长将我们的管理有效的辐射放大。新工人、老工人和骨干员工。新员工安全意识和安全操作技能低，存在冒险主义；老工人凭着老经验、***惯违章作业根深蒂固；而有些骨干既起到了积极作用，同时也经常性的违章，破坏安全环境。

大讨论发言稿 篇5

一、“为了谁”，主要是回答党的宗旨问题，也就是全心全意为人民服务。

中国共产党自成立的那天起,就把全心全意为人民服务、密切同广大人民群众的血肉联系作为党的根本宗旨。《党章》中明确指出:“中国共产党是中国工人阶级的先锋队,代表中国最广大人民的根本利益.党除了工人阶级和最广大人民的利益之外,没有自己的特殊利益。”全心全意为人民服务，立党为公，执政为民，是我们党同一切剥削阶级政党的根本区别，也是我们党一切奋斗和工作的出发点和落脚点。可以说，我们党的历史，就是一部为实现最广大人民群众的根本利益而奋斗的历史。历史和人民之所以能够选择中国共产党，就是因为我们党始终把自己的命运同人民的命运紧密联系在一起，始终以人民的利益为最高的利益，始终保持着与人民群众的血肉联系。

党把全心全意为人民服务作为自己的根本宗旨，始终代表人民群众的根本利益，是党的性质和宗旨的具体体现，是党执政经验的科学总结，也是加强党的执政能力建设的重要目标和本质要求。

宗旨问题，关系到人心向背，关系到党的兴衰存亡。历史反复证明：“得民心者得天下”、“水能载舟，也能覆舟”。过去是这样，现在是这样，将来也是这样。任何一个执政党、任何一个政权都不可能摆脱这个规律。

现在，我们党所处的环境、所承担的任务都发生了很大的变化，面临着执政的考验、改革开放的考验和发展社会主义市场经济的考验，在 1

新的历史条件下，如何始终牢记党的宗旨，牢固树立共产党人的权力观、利益观，保持人民公仆的本色，是每一位领导干部必须认真思考和对待的重大问题。

为人民服务是我们各项工作的永恒主题，是每一位党员干部坚持为民宗旨的本质要求，也是永葆共产党员先进性的具体体现。胡锦涛总书记指出，“共产党员心里要始终装着群众。党员干部无论职务高低、权力大小，都要当好人民的公仆，切实把立党为公、执政为民的要求具体、深入地落实到各项工作中去”。特别是在西藏这样一个情况复杂，反分裂斗争任务繁重的边疆民族地区，坚持为人民服务，保持同人民群众的血肉联系，尤为重要。

为人民服务不仅是我们党的立党宗旨，也是执政宗旨。我们必须要进一步转变工作作风，强化服务意识，时刻把人民群众的冷暖放在心上，牢固树立群众利益无小事的观念。进一步强化立党为公、执政为民的宗旨意识，牢记权利就是责任、干部就是公仆、领导就是服务。牢记我们是党员身份，人民的公仆，自觉做到权为民所用、情为民所系、利为民所谋，时时处处用人民赞成不赞成、答应不答应、高兴不高兴、满意不满意来检验我们的工作。自觉把实现好、维护好、发展好最广大人民的根本利益作为一切工作的出发点和落脚点。

二、“依靠谁”，主要是回答党的依靠对象问题。

胡锦涛总书记说：群众是真正的英雄。人民群众的支持和拥护是我们党的力量源泉和胜利之本。回顾党的革命史和建设史，无不证明：党，产生于人民群众之中，发展于人民群众之中，根植于人民群众之中。正

2如毛主席讲的，从群众来，到群众中去。党在西藏领导人民进行社会主义革命和建设的历程也进一步说明了这一点。西藏人民从水深火热的农奴制跨越到代表先进生产力的社会主义社会；从备受压迫、灾难深重的旧社会到今天人们当家作主、生活幸福安康的新社会，无不体现了我们党的优越性，也正是我们党处处为人民谋利益的全心全意为人民服务的宗旨，使广大群众认识了我们党，选择了我们党，拥护我们党。

无论从中国共产党走过的光辉历程来看，还是从西藏革命和建设的历史来看，中国共产党要想立于不败之地，并从一个胜利走向另一个胜利，一刻也不能脱离人民群众。离开人民群众的支持和拥护，党就会寸步难行。由此来看，中国共产党的依靠对象只能是人民群众，别无选择。

三、“我是谁”，主要是回答身份和与之相应的工作态度问题。我国的政体是人民代表大会制度，人民有权通过选举自己的代表来行使管理国家的权力，所以，国家干部是人民的代表，也是人民的“公朴”，而人民才是国家的主人。这种关系必须摆正，而不能倒置。对此，毛泽东同志就曾经指出：“我们的一切工作干部，不论职位高低，都是人民的勤务员。”

然而由于我们的党长期执政，一些人往往自觉不自觉地发生角色错位，由“公仆”变为“主人”。有的滥用人民赋予的权利，甚至以权谋私。有些人老爷作风严重，对待人民群众脸难看，话难听，事难办。对此，总书记在党的十八届二中全会第一次全体会议上的讲话中就曾指出：“要加强公务员队伍建设和政风建设，改进工作方式，转变工作作风，改变门难进、脸难看、事能办现象，纠正老爷作风、衙门作风，杜绝吃

三个敬畏大讨论发言稿 篇6

近日，对2013年以来山西省发生的重特大事故和集团公司近年来发生的煤矿安全事故重新进行了学习，每一次看到这些画面都使我触目惊心，事故留给我的除了沉痛更多的我想应该是反思，特别是在观看了《安监局长》影片以后，让我切实感受到了作为安监处长肩上所承担的责任，个人认为这次的“三个敬畏”大讨论活动对于我们每位干部来说很有必要，这是在目前安全形势下的重大举措。

一、生命至上、生命无价

人的生命有且只有一次，而且是最宝贵的，敬畏生命就是要求我们在生产经营活动的各个环节中始终把人的利益放在第一位，也就是说绝不能以牺牲员工的生命健康为代价来获得所谓的利润，要做到以人为本。

没有生命就没有一切，我们所取得的丰硕成果都是人类智慧的结晶，只有人的生命得以保障，生产活动才能有序进行，企业的经济利益才能够稳步提升，因此敬畏生命也就意味着我们要去保护生命，那么如何去保护生命呢？这就是我们值得深思的，作为公司安全监管部门，充当着煤矿安全生产“保护神”的角色，保护每位员工的生命健康就成为了我们不折不扣的职责。

二、责任重于泰山

从发生的这些重特大事故来看，基本上都是责任事故，这说明我们还有绝大多数干部和管理人员没有尽到自己的职责，然而事实证明：无视责任是一件非常可怕的事情。

我们每个人在社会活动中都扮演者一定的角色，角色不同所承担的责任也就不同，《煤矿矿长保护矿工生命安全七条规定》虽然只有七条，却句句都是生命线、底线、红线和高压线，这七条规定固然是为矿长制定的，但是我们要继续分解，做到人人都有责任心，事事都有责任制，每一项工作的责任都能得到落实。

作为安全监管部门，做好每个施工地点的安全监管工作就成了我们的职责所在，我们要尽职尽责。说到具体工作就是查隐患和抓三违。

查隐患是安全管理最基础的工作，在现场管理过程中我们要善于发现隐患问题，更要发扬“三铁精神”，发现的问题，就要想办法解决问题，发现一条解决一条，而不是放任问题而不顾。对于已经存在的隐患，责任人就不能推诿卸责，相反地，应该理性面对，敢于承担责任，只有将隐患消灭萌芽状态，安全生产才能得以保障。

“三违”行为是导致事故的罪魁祸首，要想彻底消除“三违”，我们就要坚决抵制“老好人”的作风，就要对有“三违”思想的人员下重药。对于违章行为，不论责任者处于什么目的，无论是否造成后果，一律按规定进行处理。这一点就是要求我们管理干部要彻底转变观念，作到宁听骂声，不听哭声，必须按追查落实机制，一追到底。

安监工作只有起点没有终点，落实责任是必要的，与此同时我们也要有一套完善的符合实际的安全管理规章制度，用制度来督促责任的落实，然而如何落实则是重中之重。

三、有制度不落实，难成方圆

作为一个企业，制度是不可缺少的，但是光有制度不认真执行，就会事倍功半，就不能够达到我们预期的效果，因此必须严格执行各项规章制度。

制度的制定显然不是为某个人或某个部门所制定的，它的效力针对的是所有的员工，不论你是谁、你是什么职务，在制度面前人人平等，这就要求我们这些管理干部员要身体力行，不要有搞特殊的不良习性，做到了这一点才能树立制度的严肃性和权威性，执行起来才更有力。