¿Cuál es el nivel de ciencia formal?

El nivel de sección principal es el puesto principal a nivel de municipio, el miembro principal de la sección, generalmente entre los grados noveno y duodécimo, entre el nivel de jefe de sección y de división adjunta. Los puestos a nivel departamental incluyen: jefes de sección de unidades a nivel departamental, directores de oficinas de condado y distrito municipal a nivel de prefectura (excepto el director de la Oficina de Seguridad Pública, Gao, quien es designado subdirector), director de la sub -oficina de distrito, secretario del comité del partido del municipio, jefe del municipio, oficina de seguridad pública de la ciudad a nivel de prefectura. El capitán adjunto de cada destacamento, el capitán de la brigada bajo el destacamento y el miembro del estado mayor de cada unidad.

La clasificación específica de los cuadros a nivel departamental es la siguiente:

1. Puestos de tiempo completo en departamentos y departamentos afiliados a los comités del partido, congresos populares, gobiernos y CCPPCh de. varios municipios (distritos);

2. Cargos oficiales en unidades subordinadas de los comités del partido de condado y ciudad, congresos populares, gobiernos y CCPPCh

3. y gobiernos;

4. Puestos oficiales a nivel de empresas estatales (generalmente pequeñas empresas; puestos de nivel medio a tiempo completo en medianas empresas); puestos de tiempo en escuelas secundarias clave propiedad del condado y otras instituciones públicas de nivel departamental equivalente.

6 Otros puestos equivalentes. Por ejemplo, los directores a nivel departamental disfrutan de un trato a nivel departamental, pero no se encuentran en puestos equivalentes. -Posiciones de liderazgo.

Los cuadros a nivel departamental se refieren a los puestos de liderazgo en el nivel más bajo entre los niveles administrativos de los cuadros chinos. El nivel de departamento se divide en puestos principales a nivel de departamento del municipio y puestos adjuntos a nivel de departamento del municipio. Hay otro nivel debajo del nivel de departamento, es decir, los niveles de jefe y adjunto, que son los rangos de jefe y adjunto de las unidades subordinadas de cada municipio.

上篇: Solicitando un trabajo de innovación científica y tecnológica de unas 2.000 palabras. Por favor envíelo directamente. Gracias. Artículos de innovación tecnológica y artículos de computación inteligente: exploración de modelos de innovación mediante principios de inteligencia computacional Resumen: El cultivo de capacidades de innovación científica y tecnológica es un aspecto importante de la formación de pregrado en el contexto de la vigorosa promoción de la ciencia y la tecnología en el país. La innovación científica y tecnológica, es necesario fortalecer la innovación científica y tecnológica de los estudiantes universitarios. Cultivar talentos innovadores es el centro de la construcción universitaria. Basado en los principios y métodos de la inteligencia computacional y combinado con la práctica del Proyecto Nacional de Innovación para Estudiantes Universitarios, se llevó a cabo una exploración preliminar de métodos para construir un equipo de innovación eficiente. Palabras clave: Inteligencia computacional; investigación y formación científica; En la actualidad, debemos mejorar nuestras capacidades de innovación independiente y construir un país innovador. La educación superior tiene la importante responsabilidad de cultivar talentos innovadores. Las actividades estudiantiles de ciencia y tecnología son de gran importancia para mejorar las capacidades de innovación científica y tecnológica de los estudiantes y cultivar los mejores talentos innovadores. Crear un grupo de equipos de innovación de estudiantes universitarios que sean emprendedores y audazmente innovadores es particularmente importante para mejorar las habilidades de innovación y trabajo en equipo de los estudiantes. En la actualidad, es necesario profundizar la investigación sobre la teoría de equipos. Es un nuevo intento de utilizar los principios y métodos teóricos básicos de la inteligencia computacional para guiar la formación de equipos de proyectos innovadores de los estudiantes universitarios. 1 La introducción a las teorías y métodos básicos de la inteligencia computacional fue definida por primera vez por el académico estadounidense James C. Bezedek1992. A grandes rasgos, es un método informático basado en la biónica y algunos mecanismos de los sistemas biológicos, como la evolución biológica, la inmunidad celular, las redes neuronales, etc., y se describe de forma abstracta en lenguaje matemático. Es una inteligencia basada en el cálculo numérico y la evolución estructural, y supone una etapa avanzada en el desarrollo de la teoría de la inteligencia. Los principales métodos de inteligencia informática incluyen: redes neuronales artificiales, sistemas difusos, computación evolutiva, etc. 1.1 Computación difusa El sistema difuso se basa en la teoría de conjuntos difusos y el razonamiento lógico difuso, tratando de simular la capacidad del cerebro humano para expresar y resolver conocimientos imprecisos desde un nivel superior. En los sistemas difusos el conocimiento se almacena en forma de reglas. Utiliza un conjunto de reglas difusas SI-ENTONCES para describir las características de los objetos y resuelve problemas de incertidumbre mediante razonamiento de lógica difusa. Los sistemas difusos son buenos para describir y utilizar conocimientos en áreas temáticas y tienen sólidas capacidades de razonamiento. 1.2 Red neuronal artificial Un sistema de red neuronal artificial es un sistema de red complejo formado por una gran cantidad de unidades de procesamiento simples, es decir, neuronas, que están ampliamente conectadas. En las redes neuronales artificiales, los cálculos se realizan mediante el flujo de datos en la red. En el proceso del flujo de datos, cada neurona recibe un flujo de datos de entrada de las neuronas conectadas a ella, lo procesa y luego pasa los resultados en forma de un flujo de datos de salida a otras neuronas conectadas a ella. La topología de la red y los pesos de conexión (Wi) entre neuronas están determinados por el correspondiente algoritmo de aprendizaje. El algoritmo ajusta continuamente la estructura de la red y los pesos de conexión entre las neuronas hasta que la red neuronal produce la salida deseada. A través de este proceso de aprendizaje, las redes neuronales artificiales pueden adquirir conocimiento del entorno de forma continua y automática y almacenarlo en la red en forma de estructura de red y pesos de conexión. Las redes neuronales artificiales tienen buenas capacidades de autoaprendizaje, adaptación y autoorganización, así como las características de escala humana paralela, almacenamiento y procesamiento de información distribuida, y son muy adecuadas para abordar problemas de procesamiento de información incompletos e imprecisos que requieren múltiples factores para resolverlos. ser considerados simultáneamente. 1.3 Computación evolutiva Durante los miles de millones de años de evolución en la naturaleza, los organismos han formado un mecanismo interno para optimizar sus propias estructuras. Pueden aprender continuamente del entorno para adaptarse al entorno cambiante. Para la mayoría de los organismos, este proceso se logra mediante selección natural y reproducción sexual. La selección natural determina qué individuos de una población sobreviven y se reproducen: la reproducción sexual asegura la mezcla y recombinación de genes en generaciones posteriores. Inspirándose en este proceso evolutivo en la naturaleza, la computación evolutiva comienza simulando el proceso de evolución biológica en la naturaleza y explora el desarrollo y las reglas de evolución de ciertos comportamientos inteligentes humanos desde el nivel genético, resolviendo así el problema de cómo los sistemas inteligentes aprenden del medio ambiente. 2 Iluminación de los principios de la inteligencia computacional en la práctica de los equipos de innovación Desde la perspectiva de la teoría de sistemas, la construcción de equipos de innovación es un problema complejo de optimización y control de sistemas. Los sistemas complejos son: 1) Adaptativos/autoorganizados. 2) Incertidumbre. 3) Características emergentes. 4) Finalidad. 5) Evolución. 6) Apertura. Estos métodos de inteligencia computacional tienen las características de autoaprendizaje, autoorganización y autoadaptación, y tienen cierto valor de investigación para la construcción de equipos innovadores. 下篇: Un artículo que pide a las niñas que confiesen sus sentimientos.