第一篇：我对机器学习的理解
我对机器学习的理解
在我们身边，阿尔法狗出现，智能机器人足球赛，智能拆弹机器人，制造业大量应用全智能机械流水线„„各个领域我们能看到智能机器已经开始展现出它的能力，并在一代一代更新后变得更为智能化。机器学习，在我看来就是让机器学习人思维的过程，就是让机器学会“人识别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。
在机器学习中有一个很经典的问题：“假设有一张色彩丰富的油画，画中画了一片茂密的森林，在森林远处的一棵歪脖树上，有一只猴子坐在树上吃东西。如果我们让一个人找出猴子的位置，正常情况下不到一秒钟就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”
那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢？在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同的内容呢？也许你可能想到了——经验。没错，就是经验。经验理论告诉我们认识的所有东西都是通过学习得到的。比如，提起猴子，我们脑海里立刻就会浮现出我们见过的各种猴子，只要画中的猴子的特征与我们意识中的猴子雷同，我们就可能会认定画中画的是猴子。极端情况下，当画中猴子的特征与我们所认识某一类猴子的特征完全相同，我们就会认定画中的猴子是哪一类。
在2010年以前，机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用，如车牌识别，网络攻击防范，手写字符识别等等。但是，自从2010年以后，随着大数据概念的兴起，机器学习的大量应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章，都会说大数据如何准确预测到了某些事，例如经典的Google利用大数据预测H1N1在美国某小镇的爆发，百度预测2014年世界杯从淘汰赛到决赛全部预测正确。是什么让大数据具有如此魔力？简单来说，就是机器学习。正是基于机器学习技术的应用，数据才能发挥其魔力。
大数据的核心是利用数据的价值，而机器学习是利用数据价值的关键技术。对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会就越能提升模型的精确性，同时，机器学习算法复杂的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算等关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助，大数据与机器学习互相促进相依相存。
第二篇：机器学习报告
机器学习总结报告
刘皓冰
大部分人错误地以为机器学习是计算机像人一样去学习。事实上，计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢，机器学习依靠的是数学，更确切地说是靠统计。
如果我们让计算机工作，是给它一串指令，然后计算机会遵照这个指令一步步执行下去，有因有果，非常明确。但这种方式在机器学习中是行不通的。机器学习是不会接受你输入的指令的，它接受的是你输入的数据。也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议，但结果上却是非常可行的。“统计”思想将在你学习“机器学习”相关理念时无时无刻不伴随，相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。
依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。机器学习方法是计算机利用已有的数据(输入)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来(输出)的一种方法。从数据中学得模型的过程称为“学习”（learning）或“训练”（training），这个过程通过执行某个学习算法来完成。训练过程中使用的数据成为“训练数据”（training data），其中每个样本称为一个“训练样本”（training sample），训练样本组成的集合称为“训练集“（training set）。学得模型对应了关于数据的某种潜在的规律，因此亦称”假设“（hypothesis）；这种潜在规律自身，则称为”真相“或”真实“（ground-truth），学习过程就是为了找出或逼近真相。模型有时也被称为”学习器“（learner），可看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化。
若欲预测的是离散值则此类学习任务被称为“分类”；若欲预测的是连续值则此类学习任务称为“回归”；对只涉及两个类别的“二分类”任务，通常称其中一个类为“正类”，另一个类为“反类”；涉及多个类别时，则称为“多分类”任务。
模型是否准确依赖与数据。如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。
机器学习里面有非常多的经典算法，每种算法都能形成一个模型。下面在简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。重点介绍的是这些方法内涵的思想。
1、回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
线性回归一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。例如，著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就是数值计算中的经典算法，也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。
逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法，但是，从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字，例如预测一所房子大约可以买多少钱。而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断肿瘤是恶性还是良性等等。实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，肿瘤就是恶性的等等。
2、神经网络
神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。
神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。
下图是一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。
图神经网络的逻辑架构
在神经网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。
进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。
3、SVM（支持向量机）
支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。
支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。
但是，通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。
上述机器学习算法均为监督学习算法。监督学习，就是人们常说的分类回归，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。在人对事物的认识中，我们从孩子开始就被大人们教授这是猫啊、那是狗啊、那是桌子啊，等等。我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果（是房子还是鸟啊）就是相应的输出。当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个（或者那些）函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是猫，哪些是狗。无监督学习则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
那么，什么时候应该采用监督学习，什么时候应该采用非监督学习呢？一种非常简单的回答就是从定义入手，如果我们在分类的过程中有训练样本，则可以考虑用监督学习的方法；如果没有训练样本，则不可能用监督学习的方法。但是事实上，我们在针对一个现实问题进行解答的过程中，即使我们没有现成的训练样本，我们也能够凭借自己的双眼，从待分类的数据中人工标注一些样本，并把他们作为训练样本，这样的话就可以把条件改善，用监督学习的方法来做。然而对于不同的场景，正负样本的分布如果会存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比较小），这样的话用监督学习的效果可能就不如用非监督学习了。
今天，在计算机科学的诸多分支学科领域中，都能找到机器学习技术的身影，尤其是在计算机视觉、语音识别、模式识别、自然语言处理等“计算机应用技术”领域，机器学习已成为最重要的技术进步源泉之一。此外，机器学习还为许多交叉学科提供了重要的技术支撑比如说“生物信息学”。
可以说“计算机视觉=图像处理+机器学习“。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。
如果说“计算机视觉=图像处理+机器学习“，那么”语音识别=语音处理+机器学习“。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果语音助手siri、微软小娜等。
“自然语言处理=文本处理+机器学习“。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。
谈到对数据进行分析利用，很多人会想到“数据挖掘”（data mining）。数据挖掘领域在二十世纪九十年代形成，它受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。数据挖掘是从海量数据中发掘知识，这就必然涉及对“海量数据”的管理和分析。大体来说，“数据挖掘=机器学习+数据库“——数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术，而机器学习和统计学的研究为数据挖掘提供数据分析技术。由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。
通过上面的介绍，可以看出机器学习是多么的重要，应用是多么的广泛。现随着大数据（big data）概念的兴起，机器学习大量的应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。例如经典的Google利用大数据预测了H1N1在美国某小镇的爆发、百度预测2014年世界杯结果从淘汰赛到决赛全部正确。这实在太神奇了，那么究竟是什么原因导致大数据具有这些魔力的呢？简单来说，就是机器学习技术。正是基于机器学习技术的应用，数据才能发挥其魔力。
大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。
机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算、内存数据库、多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：
1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。
也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。
第三篇：我对差生的理解
谈谈我对“差生”的理解
俗话说：“金无足赤，人无完人。”由于每个学生的家庭环境、社会环境以及自身的心理品质和学习能力不同，他们在学习上的表现也就不一样。另外，学生的道德品质和学习成绩还会随着年龄的增长，外界因素的影响而变化。班内出现部分学习落后的学生，情况纯属必然，作为教师首先应正确对待。
一位教育学家曾说：“教育之没有情感，没有爱，如同池塘没有水一样。没有水，就不能成为池塘，没有爱，也就没有教育。”越是差生，越需要我们加倍呵护。所谓差生也有不同的具体行为和心理表现。一般来说，中规中矩的差生在心理上都有较脆弱的一面，他们遵循的仍然是向好学生学习和努力的行为标准，但因知识基础、群体关系、自身素质等多方面因素，无法摆脱差生的标签，因而内心常较为压抑，故心理创伤感也较多。有些玩世不恭，放弃好学生评价标准观念束缚的学生则相对较轻松，他们不再只认定学习这一条路，但对家长、老师的强迫其认真学好知识，则会有抵触甚至对抗心理。一提起他们，一直令老师束手无策，有的老师干脆置之不理，任其发展。这样就导致部分差生，通过上课破坏纪律等，寻求老师的关注，以求得受到关注的心理满足感。
分析“差生”学习成绩相对落后的原因：
（一）没有调动非智力因素的原因非智力因素构成了学习的内驱力，包括孩子的学习动机，学习兴趣，情感，意志等。虽然这些不能像智力因素一样直接影响孩子的学习成绩，但它也属于动力系统，是学习过程中不可忽视的部分。
差生的智力水平一般都在中等以上，造成学习成绩落后的原因主要是缺乏学习动机，认为学习是学校老师的事，是父母的事，和自己无关，自己的学习活动是被迫的行为。他们对学习也没有兴趣，不把心思放在学习上，有的孩子学习不好，玩电脑游戏却是高手，因为感兴趣，所以他们会投入其中，而学习不能。意志力表现薄弱，他们在学习上畏难，爱玩，因为玩的过程不需要意志力的维持。
（二）学习方法欠缺随着年级上升，对孩子的要求不同，各学科的学习方法也有所不同，如果孩子缺乏灵活多样的学习方法，不能有效的应对学习上的问题，就会出现成绩落后的现象。在高中阶段，要求孩子自主学习的水平越来越高，如果孩子还只是一味的依赖老师，没有自己的方法，那么当这种依赖关系变得稀松时，孩子就无所适从。所以有的孩子表面上看并没有调皮捣蛋，但成绩也总是上不去。学习成绩落后，不爱学习，但学习成绩落后的原因并非智力因素引起的。
（三）学习基础差，跟不上步伐。学习过程是有着连续性和继承性的，教学中的知识也是有一定的系统性，如果刚开始没有学好，很多基础知识没有掌握，会很明显的影响后续的学习。
分析差生心理特点，我们应该认识到：
（一）自卑心理在传统观念中，差生被当作坏孩子，常受到老师的批评、同学的埋怨或家长的训斥，感到在班级里抬不起头来，怀疑自己的能力，对学习没有信心，消极，自甘落后，形成自卑心理。这种心理形成后，会影响到孩子生活的各个方面，如学习、同伴交往、亲子关系等。
（二）戒备心理差生因为成绩不如意而受到的批评较多，这样人们容易在心目中将这点不足扩大化，认为差生喜欢做坏事。即使他们做了一些好事，也得不到应有的肯定。周围环境的信任缺乏使得孩子将委屈感慢慢转化成戒备，表现对关爱的不理会与漠视，不轻易的接受别人也不向别人示好，这其实正表明他们需要关爱，需要理解和信任。
（三）逆反心理孩子在最开始的时候都是有上进心的，差生也是如此，但取得了不理想成绩后，由于老师和家长对孩子的成绩缺乏理性的思考，武断的将一些压力施加在孩子身上，孩子的理解与情感需要被忽视了，他们从心底里开始“抱怨”老师和家长的不理解，处处对着干。
（四）惰性心理差生同样面临着巨大的学习压力，但他们很少能获得学习成功的经验，学习成了无趣的事情。学习兴趣缺乏，学习动机的丧失，是差生惰性心理的根本原因，他们变得贪玩，偷懒，害怕学习。
作为一名人民教师，首先应该理解和鼓励差生，调动他们的非智力因素，帮他们改进学习方法，注重学习策略的培养，进一步加深他们对知识的理解和运用，同时给他们更多理解，帮他们建立自信心，保护他们的自尊心，这才是当务之急。我认为可以从以下方面努力：
第一,教师要有高度的事业心和责任感,忠于教育事业,热爱学生。这是做好教师工作的前提和基础,很难想象一个不热爱教育事业、对学生缺乏感情的教师能做好学生的工作。教师只有对学生倾注全部的爱,特别是对心灵上有过创伤的差生真挚地关心、体贴,才能帮助其解除身心痛苦,使学生产生积极向上的动力,努力创造条件,改变落后状态,赶上或超过先进。
第二,要相信差生是可以向好的方向转化的。差生无非是消极落后方面的因素多一些,但再差的学生也有积极因素。因此,我们要善于发现他们的长处,做他们的益友。青年教育改革家魏书生说得好:“差生不缺批评,不缺训斥,而缺的是鼓励、表扬和感化。”因此,他号召全校教师对差生要“以柔克刚”,用精神和物质力量感化差生,让差生得到尊重、理解、帮助和关怀。差生在心灵上虽然受到了创伤,但是他们仍然向往着美好的未来,他们通过努力而取得的成绩,希望得到同学的承认、老师的理解。尽管这种心理需要有时是微弱的,但它确实是向好的方面转化的动力。
第三,教师要针对学生不同的特点进行不同的教育方式。差生的表现形式是多种多样的,每个人都有其不同的特点,因此,在对他们进行教育时,要针对其不同特点,采取不同的教育方式,才能取得实效。但是,不论采取什么方式,都要实事求是,以理服人。
第四,对差生工作要有耐心和信心。差生思想觉悟较之好学生有差距,他们认识能力较低,思想基础不牢,容易出现反复。所以培养他们的集体荣誉感、上进心就需要老师要有耐心,更要有信心。差生也是不甘心走下坡路的。当他们做错了事后,往往会感到懊悔。因此,教师对他们的思想反复、动摇要有充分思想准备,要更加关心他们,克服急躁情绪,不断地从反复中发现他们的进步因素,教育引导他们向好的方面转化。同时,要注意做好巩固工作,防止差生思想重新出现反复。这就需要我们做大量的持久的艰苦的思想工作,既要有慈母之心,又要有严父之情,要爱得得体,严得适度,积极为他们创造向进步转化的条件。
第四篇：我对全心全意为人民服务的理解专题
敬爱的党组织：
全心全意为人民服务是中国共产党的宗旨，是每一个中国共产党员都必须遵循的行动准则。作为一名入党积极分子，在认识并不断调整自己的入党动机，明确了党员的条件级基本要求，对党的纲领和党的核心人生价值体系有了一定认识之后，就必须要促使自己树立全心全意为人民服务的信念，并在实际行动中付诸实践活动。
我觉得，全心全意为人民服务是一项光荣的使命。广大劳动人民使我们整个社会赖以生存和发展的最坚实的基础。他们用自己辛勤的劳动和卓越的才能在社会的各个领域艰辛劳作着。农民一年四季忙碌在土地上，工人夜以继日的在工厂的车间里挥洒汗水，教师则365天都奋斗在传播科学文化知识的三尺讲台;清晨，清洁工人在我们酣睡着的时候已经开始清扫街道;深夜，医生在我们进入梦乡的时候或许还在紧张地给病人做手术……是他们用智慧和汗水为我们提供了粮食、衣物、知识，他们用自己看似微不足道的行动使我们得到健康和充实的生活。难以想象没有他们，我们的社会生活会变成什么样子。他们所从事的事业是伟大而光荣的，我们面对他们应该肃然起敬!同时，我们应该反过来，尽自己的努力，为他们做点什么。这不是一种补偿，也不是为了报答，而是一个心灵对另一个心灵的深深热爱而生发出来的情感。
那么，怎样全心全意为人民服务呢?这个问题我们已经做过很多探讨。作为新一代的知识青年，我们正在求学途中，我们的知识技能还处于不断完善的阶段，我们能做的事似乎很有限。我们提倡从身边的小事做起，像严格要求自己不乱扔垃圾，在公共汽车上给老弱病残孕让座，帮助环卫工人清扫垃圾，去孤儿院货敬老院开展爱幼尊老的活动等等。这些事情看起来好像很小，而且是在社会道德的要求之中，也就是说，人的良心也要求人们这样做，那这些小事也可以被列入共产党员为人民服务的行动范围之中吗?我曾经有过这样的疑虑，但是经过一段时间的观察和思考，我得出了可定的答案——这就是每一个共产党员为人民服务应该做的，这是人类的美德，也是共产党员的美德。因为是小时，所以即使社会公德对每个公民有这样的要求，很多自私自利的人也不会主动做这些小事。作为入党积极分子，我们就不能够假装看不到，因此，我们要去做，去帮助那些需要帮助的人，同时给那些心存私念的人树立一个榜样。
我们现在能做的，的的确确是小事，一方面是安排好自己的生活，使自己不成为社会的负担，并且为将来能做为人民服务的大事件做好准备，另一方面是为社会和谐添砖加瓦。虽然是小事，但如果人人都做，人人坚持做，就会积少成多，对国家和人民是有很大作用的。
汇报人：xiexiebang
第五篇：我对安全的理解
我对核安全的认识与理解
核电因其物理本质决定了“核安全是核电厂的生命”。在核电厂、核电管理和监督部门以及相关产业，营造和培育不同层次的“安全文化”才是保证国家核电安全的“命根”。
安全文化即是企业内部形成的良好的安全氛围，企业全员同心同德、朝着一个目标——安全生产而努力，不仅取决于个人的行为习惯，而且与单位的组织机构及行政管理政策有密切关系，要建立好的安全文化，必须自上而下，从高层开始贯彻，运用政策及规定来规范全体员工的行为，发挥员工自身的积极性，天长日久形成企业固有的安全习惯以及员工头脑中固有的安全意识。安全文化是引导单位工作作风、个人工作态度及思维习惯的一个重要手段，它通过研究单位和个人的种种具体表现提高安全意识、加强安全管理。
安全是种责任，作为一名从事核电行业的工作人员，安全高效地运行核电厂，确保人员不受伤害、设备不受损坏是我们的责任；保证工作质量、严格按规章制度办事是我们的责任；一旦发生事故迎难而上、保护民众生命安全是我们的责任；安全责任重于泰山。
安全是一种态度，我们经常讲“安全第一”，这就是我们的态度，也是我们的原则。安全是保证我们事业顺利完成的法宝，安全是我们取得效益的前提，不重视安全的后果是无法估量的、是要付出沉痛代价的。不能把安全第一只放在口头，要实实在在的在思想里刻上安全第一，在做每件事前都要考虑安全，在工作的每时每刻不忘安全，严格按照按规章制度办事。“千里之堤，溃于蚁穴”，核电无小事，任何一个小小的失误都有可能引起非常严重的后果，因此我们要时刻保持警惕，充分发挥自己的屏障作用。
安全是一种经验。每出一个事故，都能总结一些教训，日积月累，就成了我们的规章制度。换一种说法，血的教训换来了我们的规章制度，我们靠规章制度来保证我们的安全。事故都是违章造成的，我们要树立防事故、保安全的思想，处处想在前、安全关口前移，真正把别人的事故当作自己的防止事故的经验，这样我们才会不断提高自己、完善自己。
我们经常在追问安全是什么，其实安全就是我们从事一切行为的基本要素与准则，是我们人生平安幸福快乐的基本保障，是一道永远也不能跨越的防线。为了自己和他人的生命和健康，我们必须时刻注意安全，这就要求我们每个人无论在何种岗位，都应时刻绷紧安全这根弦，在工作中遵章守纪，按规操作，善于发现问题，排除隐患，只有这样，安全才会永远与你相伴。只要你不经意的忽视了安全，事故就会悄然而至，不经意的一瞬、一念之差、一个小小的隐患，都会酿成很严重的后果。
无知者无畏，不懂或似懂非懂的人犯了错误而茫然不知，这样的人是很可怕的，是很严重的安全隐患。现阶段我们正处于培训学习的最佳时机，只有切实掌握了本专业及相关专业知识，才能做好自己的本职工作，把理论知识与现场实际联系起来，融会贯通、举一反三，逐步提高自己的工作能力。
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