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2018-08-09

坚持把抽查核实结果作为评价识别干部是否忠诚老实、是否清正廉洁的一项重要依据,以防止干部“带病提拔”“带病上岗”。对抽查发现个人有关事项填报不规范或错报、漏报的,一律做了重新填报或限期补报;对隐瞒不报的,明确要求不得提拔任用,不得列入后备干部名单;对发现违规问题的,责令限期改正;对涉嫌违纪的,移交纪检监察机关处理。2015年,全国被抽查的领导干部中因不如实报告个人有关事项等问题,被取消提拔资格3902人,调离岗位35人,改任非领导职务17人,免职58人,降职14人;发现问题线索移交纪检监察机关给予党纪政纪处分160人;受到批评教育万人,责令作出检查万人,通报批评856人,诫勉5891人,取消后备干部资格698人。完善抽查核实机制,提高信息查询效率和质量各级组织部门在党委的统一领导下,加强沟通协调,会同有关职能部门把做好领导干部个人有关事项抽查核实工作作为一项重要政治任务来抓,加大推进信息化建设力度,配齐配强工作力量,已基本形成配合紧密、运转高效的抽查核实联系工作机制,提高了信息查询效率和质量。

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  同日,天马股份披露,公司和控股股东、实际控制人及董事长徐茂栋被证监会立案调查。随后,天马股份变成了*ST天马。5月5日,*ST天马在停牌筹划重大资产重组5个月后宣布终止筹划重大资产重组,同时公告公司控股股东面临平仓风险且控股股东可能发生变化,从而以临时停牌的方式又停牌了5个交易日。

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  (图片来源:台湾“中时电子报”姚志平摄)  2018年“台大杜鹃花节”已经于3月10日开幕。台大代理校长郭大维表示,今年是台大90周年校庆,杜鹃花节只是90年校庆的序曲,另外还有系所博览会、社团博览会、博物馆群以及台大农场等一系列知性活动,希望大家共襄盛举。

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    主要经历:  1981年9月至1985年7月,山东工业大学学生;  1985年7月至1989年5月,山东新华医疗器械厂四车间团支部书记;  1989年5月至1990年5月,淄博市石油化学医药工业公司帮助工作;  1990年5月至1990年8月,淄博市委组织部企干处帮助工作;  1990年8月至1991年9月,淄博市委组织部企干处干事;  1991年9月至1993年7月,淄博市委组织部企干处副科级巡视员;  1993年7月至1996年1月,淄博市委组织部企干处副处长;  1996年1月至1997年2月,山东新华医疗器械厂厂长、党委书记;  1997年2月至1998年7月,山东新华医疗器械股份有限公司董事长、总经理、党委书记兼淄博市医药工业公司副经理;  1998年7月至1999年8月,淄博市医药管理局局长、党组副书记,环中集团有限公司总经理,山东新华医疗器械股份有限公司董事长、党委书记;  1999年8月至2000年5月,淄博市医药管理局局长、党组书记,环中集团有限责任公司董事长、党委书记,山东新华医疗器械股份有限公司董事长、党委书记;  2000年5月至2001年1月,淄博市药品监督管理局局长、党组书记,山东新华医疗器械集团董事长、党委书记;  2001年1月至2001年3月,淄博市临淄区委书记;  2001年3月至2002年12月,淄博市临淄区委书记兼区人大主任;  2002年12月至2003年1月,泰安市委常委,泰安市政府副市长;  2003年1月至2006年1月,泰安市委常委,泰安市政府副市长、党组副书记。  2006年至今担任华鲁控股集团有限公司董事长、党委书记,香港华鲁集团有限公司董事长。  2011年1月31日-2015年2月,任日照市委副书记、市长。  2015年2月,任山东枣庄市委书记  李峰  李峰简历  李峰,男,汉族,山东淄博人,省委党校研究生学历,1961年1月出生,1985年11月加入中国共产党,1977年8月参加工作。

智能技术应运而生  智能和网联化实际上是两个独立的内容,既有紧密的联系,同时也相互独立。 技术发展的趋势主要表现为自动化程度和网联化程度的不断进步,而现在技术发展趋势则是两者的结合,即智能。

智能,名字是中国人取的,但实际上是世界汽车发展的一个趋势。

网联技术不断发展,自主智能化技术也在不断发展,但是靠两者单独发展是有局限性的,两者结合是最理想的,这种结合后形成的技术,国外叫CAV,中国称之为ICV。   智能网联汽车技术的发展与车联网、智能交通技术两者间既有紧密的联系,也有不同的差别。

首先,智能汽车一定属于智能交通系统的一部分,同时,智能汽车又是分阶段的,有辅助驾驶,也有未来完全的无人驾驶。

  车联网是一个广泛的概念,这一概念可以分为三个部分。 第一部分是电商、服务和智能制造;第二部分是交通管理系统,以及狭义的汽车工业本身;第三部分则是协同式智能网联汽车。 这种情况下,智能网联汽车的重要作用不仅仅是改变交通方式,而应该从解决交通的本质问题——安全、节能减排、产业带动、减轻驾驶负担、娱乐、车辆共享和便利出行等方面入手。

世界局势——政府推动、企业主导和技术先行  国际上来看,汽车正在从传统的自主式自动驾驶往协同化发展。

包括2015年美国智能交通的发展战略提出的,要自动化和网联化程度不断发展;包括各式各样的示范评价;甚至进行产业化导入,以及国家法规的强制推进。 在美国,不仅是汽车制造业,包括汽车交通服务业和一些汽车创新公司,它们也在不断结合,推动技术发展;欧洲也有明细的技术发展路线图,从时间对应到智能化程度,甚至是未来社会交通需要的各种各样的产品,以及产品对应的不同的技术支撑;在日本也把智能网联汽车从交通角度来看,协同的关系不仅是车的问题,也有交通设施的发展趋势,在不同的支撑程度上不断发展,不同的时间节点有产业化输出,包括日本前两年推出的国家设施主导的国家战略创新项目里的自动驾驶也做了清晰的战略规定,其中提到以2020年为时间节点,而完全的自动驾驶将在2025年以后出现。

从国内外的情况可以看到,智能网联汽车出现的市场目标和时间节点是一致的,都具有政府推动、企业主导和技术先行的特征。 国内智能网联汽车发展图的制定  在国内,经过行业共同努力,制定了智能网联汽车发展的图。 图中将智能网联汽车发展划分为三个阶段,第一阶段(2016-2020年)是起步期,这一阶段的目标是在顶层设计方面能够初步形成以企业为主体、市场为导向、跨产业协同发展的局面;第二阶段是发展期(2021-2025年),这一阶段的目标是能够基本建成面向乘用车与商用车的自主智能网联汽车产业链;第三阶段是成熟期(到2030年),这一阶段的目标是建成完善的智能网联汽车产业链与智能交通体系,包括相关的标准、市场应用,以及社会效应等都将制定清晰的规定。   通过结合中国的具体情况,制定出初步的发展路线图需要我们全社会,包括企业、官、产、学、研等从技术上突破。

实现这一技术路线发展的技术架构图区别于传统汽车,该架构对基础设施有相对要求,该基础设施不仅仅是指交通基础设施,还包括信息的基础设施。 这个情况下有车辆本身的技术,有信息交互的技术。

这样的技术下我们各个企业如果想在这上面突破,需要完成相关的技术突破。 这样一些技术突破应该从实现未来交通系统的美好愿景,包括安全效率、节能减排、舒适和便捷、人性化的目的完成我们相关的技术。 我们根据国际产业发展的趋势,根据中国产业基础,制定出这一发展框架是智能网联乘用车里程碑。 国际上主要从自动化的程度推动,我们把自动化和网联化结合起来,给网联化一个定义,不仅是基本的信息交互,到将来协同式的信息交互,网联和自动耦合的情况下,看未来产业发展的基础,这个基础上推动产业和产品开发。 国内支持  针对此技术框架,政府也启动了相关的项目,包括工信部、科技部、交通部,以及国家自然科学基金对智能网联汽车从基础技术、共性技术到示范应用,都有相关国家项目支持。 另外,在国内整车发展与产、学、研合作方面,对智能网联汽车也正在进行深入合作。

例如,最近长安汽车从重庆到北京2000公里的自动驾驶示范。 企业也针对产业发展的趋势制定了相关的产品技术发展战略——的战略。 包括长安智能汽车654战略,即6个平台、5项技术和4个战略。

除了我们汽车企业本身之外,我们智能网联汽车是一个跨领域的发展,在通信互联网企业,包括BAT、华为、大唐都在积极地建设,开展一系列相关突破工作。

清华大学本身也一直在这个领域做研究和应用,我们开展开放式,与国内外企业的合作,包括积极参与智能网联汽车的战略研究,以及产业化推进。

也通过产业化的目标与途径(例如预警系统)做产业推动,这上面已经取得了阶段性成果,包括给国内的长安、广汽、上汽通用五菱等主流企业进行产品的前端配套。

智能网联汽车方面新的技术发展趋势  未来通信技术发展,能够促进智能网联汽车真正意义上实现高度地自动驾驶。 例如通过车和云端的信息交互和支撑,可以实现在广域范围的汽车安全。

另外,通过现有4G技术的高带宽、低延时和高可靠性,我们有协同式安全预警,包括通过交通信息发布来实现安全预警和提示。 未来真正意义上的自动驾驶,不是全靠自身的传感器,可能在复杂情况下和局部区域情况下,通过地图的下载可以做到局部区域更加准确化。

现在欧洲启动所谓的ICTforEV,通过通信信息的交互,对电动车驾驶有很好的支撑。

这个项目我们国家,包括清华团队也在做,我们在做电动汽车和自动驾驶同时,国际上电动车和智能车硬件独立的情况下,我们用同样的硬件,能够实现更好地效应。 这是我们当时做的实验平台。   未来中国在智能网联汽车发展是有机会的。 中国发展的突破口就是智能网联汽车终端方面,将来可能会基于北斗为基础的多模式定位,多模式通信再到网端一体化的通信,华为、大唐他们已经在做国际上前沿的引领。 针对我们国家的体制优势,将来在基础平台方面我们可以面向全社会做一些基础贡献,再和各个企业应用平台结合,更好地推进我们智能网联汽车真正意义上的大数据应用。