毕业并不是结束，而是加一个开始

第一篇：毕业并不是结束，而是加一个开始

校园内 每一条路 都留下了我们的足迹

校园内 每一朵花 都变成了一段美好的回忆

那一天我们毕业了 象风中的蒲公英 奔向各自的前程

离别的那一刻 我默默地祝愿

愿你的梦想 早日实现

原我们能相逢在不久后的某一天

毕业了 我们即将各奔东西

在这所校园里 给我留下了温暖的回忆

不知何时还会再相见

何时才能再度返回这可爱的校园

忘不了以前共同欢乐的日子

也许今生我们不会再见

在各自奔向未来的时候

我祝福你有一个美好的明天

这就走了

从此天各一方

会怀念吗

即便天色将晚

凤凰花开

心头总会有些感怀

离歌声声

梦里依然轻轻吟唱

就要吃最后一顿饭了

再举杯不知是来世还是今生

就要在站台上挥泪洒别了

也许命运将把这次再见变成永远不能再见

留些记忆吧，在脑海里

说些话语吧，在内心底

唱首老歌吧，在空气中

写些文字吧，在岁月里

……

走吧 别回头

收起你的感伤

露出你的笑容

是的我知道你有太多不舍

而我 又何尝不是呢

快乐 痛苦 幸福 悲伤

你能忘掉哪一样?

是的不能忘 我不会 你也不会

所以我亲爱的同学 朋友 兄弟

我们都背过身去

勇敢的往前走

我们都承载了彼此的期望

我们都在彼此的内心种下了祝福

请坚信

总有一天

我们还会笑着相逢

默默的分手，正如当初默默地相遇。愿这温馨的微风，给你捎去我深情的祝福和祈祷。

短暂的别离，是为了永久的相聚，让我们期盼，那份永恒的喜悦。

第二篇：人工智能并不是一个新名词

人工智能并不是一个新名词。实际上，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动，这段探索的历史被称为「喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代」——最近给出的一个较为恰当的评价。

20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论，以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

20世纪80年代早期，日本发起了一个项目，旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本，这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商，其中一些已经上市，例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

20世纪80年代末，几乎一半的「财富500强」都在开发或使用「专家系统」，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性，包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本，当这一点被越来越多的人所认识到时，人工智能研究再一次脱离轨道。

20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮，成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注，这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制，另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是，首先迭代生成备选解决方案，然后剔除最差方案，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案，从而「进化」出解决问题的最佳方案。

3、人工智能进步的催化剂 截止到21世纪前10年的后期，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

1）摩尔定律

在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

2）大数据

得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为「训练」——现在这样的条件随处可得。

3）互联网和云计算

和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

4）新算法

算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如计算机视觉（这项科技将会在后文描述）。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

4、认知技术

我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术（下图），认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术，它们正被广泛采纳并进展迅速，也获得大量投资。

1）计算机视觉

是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

机器视觉作为一个相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是「已经解决的问题」，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

2）机器学习

指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。

机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

3）自然语言处理

是指计算机拥有的人类般文本处理的能力，比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本，例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；或者在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子，它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子「光阴似箭（Time flies like an arrow）」中每一个单词的意义看起来都很清晰，直到系统遇到这样的句子「果蝇喜欢香蕉（Fruit flies like a banana）」，用「水果（fruit）」替代了「时间（time）」，并用「香蕉（banana）」替代「箭（arrow）」，就改变了「飞逝／飞着的（like）」与「像／喜欢（like）」这两个单词的意思。

自然语言处理，像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

因为语境对于理解「time flies（时光飞逝）」和「fruit flies（果蝇）」的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

4）机器人技术

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机，还有可以在车间为人类分担工作的「cobots」，还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。5）语音识别技术

主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(「buy」和「by」听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’s Pizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资，其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡；规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束；规则导向系统——为专家系统提供基础的技术，使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

认知技术的广泛使用 各种经济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。1）银行业

自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份

2）医疗健康领域

美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录，而且使用率还在迅速增长；机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析；IBM 的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献，通过假设自动生成来完成自动诊断，借助机器学习可以提高准确率。

3）生命科学领域

机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系，从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

4）媒体与娱乐行业

许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术，自动起草基于数据的的公文材料，比如公司营收状况、体育赛事综述等。

5）石油与天然气

厂商将机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设备故障诊断等众多方面。6）公共部门

出于监控、合规和欺诈检测等特定目的，公共部门也已经开始使用认知技术。比如，乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化，在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

7）零售商 零售商利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。8）科技公司

它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品，比如 Roomba机器人吸尘器，Nest智能恒温器。

上述例子表明，认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约，这主要体现在： 更快的行动与决策（比如，自动欺诈检测，计划和调度）更好的结果（比如，医学诊断、石油探测、需求预测）更高的效率（亦即，更好的利用高技能人才和昂贵设备），更低的成本（比如，自动电话客服减少了劳动成本）更大的规模（亦即，开展人力无法执行的大规模任务）产品与服务创新（从增加新功能到创造新产品）认知技术影响力与日俱增的原因

在未来五年，认知技术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二，首先，近些年来，技术性能有了实质进步，并处于持续研发状态。其次，数亿美元已经投入到技术商业化中，许多公司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案，以使这些技术更易购买和配置。虽然并非所有的技术提供商都能幸存，但他们的努力将共同推动市场前进。技术性能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围，这种情况在未来几年都将持续下去。

1、技术提升扩展了应用范围

认知技术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统，一份报告显示，Google用了不到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看，自2010年到2014年，图像分类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告（译者注：同行评审，是一种学术成果审查程序，即一位作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。）被高度肯定，其脸部识别率的准确度达到97%。2011年，IBM 为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜，曾对Watson进行优化，提升两倍的答案精确度。现在，IBM又宣称如今的Watson比当时「智能」了2400%。

随着技术的改进和提高，技术应用的范围也在不断扩大。比如，在语音识别方面，机器曾经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来，由语音识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在，每个月互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外，计算机视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面，但现在，我们早已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛游戏之外的应用，从医疗诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

并不是所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻译有了一定发展，但幅度很小。一份调查发现，从2009年到2012年，将阿拉伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这些技术还不完美，但他们已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度，并把一些常规翻译交给机器，自己专注在更具挑战性的任务上。

很多公司正努力将认知技术做进一步研发，并逐步将其融入到更多产品尤其是企业级产品里，以方便企业用户购买和部署。

2、对商业化进行的大规模投资

从2011年到2014年5月，超过20亿美元的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时，超过100家的相关公司被兼并或收购，其中一些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这些投资都在培育一个多样化的公司图谱，这些公司正在加速认知技术的商业化进程。

在这里，我们并不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节，我们希望说明，认知技术产品拥有丰富的多样性。下面就是致力于认知技术商业化的公司名单，这个名单既不是完整无缺也非固定不变，而是一个动态的，用于推动和培育市场的指标。

数据管理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思，或者借助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括Context Relevant（译者注：美国的一家大数据挖掘和分析公司）、Palantir Technologies（译者注：这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来）、以及Skytree（译者注：一家借助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司）。

认知技术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中，分别起到增加功能和提高效率的作用。例如，Wise.io公司提供一套模块来促进商业决策，比如客户支持、营销和销售，这里面会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失，以及哪些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

单点解决方案。众多认知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效，并且几乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

技术平台。平台的目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会提供一系列功能，包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将这些定制化软件整合在一起的统一框架。

3、新兴应用

如果这些技术的表现和商业化趋势继续发展，我们就能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛，被接受程度也会大大增加。数亿美金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视觉或者机器人技术的公司，这预示着许多新应用即将投入市场。在商业机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面，我们也看到了巨大空间。

认知技术在企业的应用路径

认知技术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年，技术层面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能，以增强他们的竞争地位。企业的IT部门现在可以行动起来，增加对这些技术的了解，评估出适用这些技术的机会，将这些技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响，这些技术将如何激发创新并提升经营表现。

第三篇：让我们开始结束

写封情书，给你最爱的人！让爱情相守一生一世!www.xiexiebang.com精心情书收集！

想通一件事情是一件很爽的事情．这件事情对你的煎熬越深，相通它就越有成就感．

从今晚你告诉我你的心里还放不下他，你甚至在怀疑当初为了我而放弃他是否太过冲动的那一刻起，我算是大彻大悟了．

谢谢你．

真的．

在此之前，我每天为了我们的这份感情诚惶诚恐，打不通你的电话，便担心出了什么事；见不到你的人，便如隔三秋，茶饭不思；你突然从oicq上掉线，更是如临世界末日，一个人望着闪动着的光标前面轻描淡写的８８６发呆，不知道什么时候言语冒失了，抑或是回话不够及时；晚上睡觉前把行动电话调成震动，深怕安静模式中的小小铃声吵不醒我，白白浪费了一次听你说话的好机会．．．

噢，我终于想通了，为什么每次在街边分手，或是在你家楼下道别，我那么的依依不舍，像一只狗；你却那么的毅然决然，像一只猫．为什么我强撑睡眼，强迫自己每个十分钟看看电话有没有响过，一夜到天明，第二天你笑笑说，噢，我睡着了，不好意思．．．．．．

原来是这样的，原来是这样的．

“魔女的条件”让你向往逃婚的浪漫，于是我在不经意间，成了那个倔强而又天真的高中生。一切都像剧中的情节一样，至少是前半部分，丝丝入扣，起伏跌宕，充满了传奇色彩，结果将会是什么样，我也已经能猜到个七八分。

或许只是时间问题罢。我想。

当你像松岛菜菜子一样不顾家人的反对，那么坚决地和我在一起时，我感动了。我为能在世上找到一个与我两心相映，敢爱敢恨敢做的女孩感到庆幸，甚至是震惊，于是打那一天起，我就真的让自己定了下来，我生平第一次好想有个自己的家，我第一次想真真正正把这颗漂泊了二十几年的心安定下来，把船卖了，用换来的钱，买来砖和瓦，砌成一座也许并不怎么高的灯塔。

可能这是我猜对的唯一的一件事情，这座灯塔确实不够高。事实上，它很矮，甚至不能被成为“灯塔”，充其量是座有灯的小屋。

于是我守着我的灯塔，开始了我的梦。我梦想有一天你能踏进这座小屋，和我一同了望近处的大海。

算了，忘了我的梦吧，谁教它是个梦呢。

我的爱，在这一天，彻底死亡了。死得连魂都找不到了。

关掉行动电话，关掉期待；合上电脑，合上不应打开的心。

第四篇：2012年思想汇报：不是结束!而是起点

尊敬的党组织：

一眨眼，党课的理论篇章就要结束，一切是那么的匆匆，来也匆匆，去也匆匆。对于要接受更多党教育的我们，这不是结束，这是刚刚开始！我们不能只止步于党课的理论学习上，我们更多的是要用实践去检验真理，用实际行动去证明自己。

短短的六节理论课，通过倾听各位老师的教导，下课后自己的反思，真的受益匪浅。让我从认识上，从思想上改变了以前的一些单纯的，不成熟的想法！有时候，一个老师的举手投足间的动作，就能传达出一股感染力，这种感染力可以向我们学生传达任何信息。最后一节课，万老师讲到目前贪污腐败时，他说：“在这样的干部管理下当地的人民是怎样的一种生活！”通过这句话我读懂了一个关心，担忧人民生活的党员！“忧天下之忧而忧”这是一个有责任，有良知的每个公民必须做到的，要忧天下，更要通过自己的实际行动去为人民的忧做出贡献。

最后一节课主要讲了党的宗旨，及我们为什么要坚持这个宗旨，还有坚持这个宗旨的要求！我们党的宗旨是全心全意为人民服务！全心全意为人民服务，就是我们的利益是为民所谋，权为民所用，情为民所系！做到这点我们才能真正的做到为人民服务！苏共的失败更是说明了这个道理，一个政党，一个国家，要是他只为少数人民某利益，这样的政党一定会被淘汰！在数据统计中发现，苏共仍然能代笔工人的利益占4%，代表人民的利益占7%，代表党员的也只占11%，而占党干部及党机关的却占85%。看到这些数据，我们就深刻的明白为什么苏共在执政74年后解体！因为他谋的不是人民的利益！这样的政党迟早会被淘汰。

我们党为什么要坚持以全心全意为人民服务为宗旨？主要有以下三点：

（一）这是无产阶级政党区别于非无产阶级政党的显著标志。

（二）这是由党的工人阶级先锋队的性质所决定的。

（三）这是党在长期革命斗争和建设实践中正反两方面经验的总结。

老师指出我们坚持党的宗旨的具体要求有: ⒈认真执行党的路线、方针、政策。⒉把对上级负责和对群众负责统一起来。⒊在工作中坚持党的群众路线。⒋正确处理人民利益与个人利益的关系。⒌时刻保持对权钱色的警惕性，坚持不懈地反对腐败。第五条指出坚持不懈地反对腐败，这点对我们党的建设很重要！目前有些党员不能坚持原则，最终走上贪污腐败，不为民谋利，不为民做主，官官相护，这样的现象我们党一定要彻底清除!

26日上午，全党举行深入学习实践科学发展观活动总结大会。

***要求，各级领导干部要始终保持高尚的精神追求和道德情操，坚持严于律己、清正廉洁，老老实实做人、干干净净做事，时刻警惕权力、金钱、美色的诱惑，坚决同一切腐败行为作斗争，用实际行动推进反腐倡廉建设，真正做到为民、务实、清廉。

所以党员以及干部必须要严于律己、清正廉洁，把为人民服务作为最高目标!为这个目标奋斗终身。人的生命只有一次，新世纪的党员担负着新的任务。“忆往昔，岁月峥嵘，江河涛涛。”一代又一代的中国青年为了祖国的发展，披荆斩棘。“看今朝，日新月异，江河翻腾”，我们只有努力学习，努力学好并加强党的思想教育，从思想，从行动中争取早日加入中国***!这不是结束!而是起点!

汇报人：好范文

第五篇：思想汇报-结束亦是开始

敬爱的党组织:

随着电影《第一书记》的落幕，入党积极分子的培训也落下帷幕。但是，这并不是意味着我们的对党的学习和认知的结束，我们在接下来，有很长的一段路要走。从积极分子到党员，从党员到优秀党员。。。这是一生的事。

刚开始上党课时候，对党的了解很少，只是怀着一股想靠近党接近党的信念。经过一个月的党课学习，我知道以前许多不了解的知识。老师们细心的传授中，让我对中国***有了更新的理解。一个月来，我逐渐认识到党员先进性，认识到我党的重要性。一个月来，从党的发展历史中，感受到中国***的伟大。对党的深入了解更坚定了我加入中国***以及努力争取做一名优秀党员的决心。

一个来的党课让我认识到党员的权利与义务是不可分开的；我要坚定树立全心全意为人民服务并致力于****的实现的正确的入党动机。对马克思主义，毛泽东思想，***理论和“三个代表”重要思想等相关理论的学习，让我认识到中国的发展要深入贯彻落实科学发展观，解放思想，坚持改革开放，推动科学发展，促进社会和谐。经过学习，自己在思想上和精神上都有很大程度的提高。

中国***是中国工人阶级的先锋队，同时是中国人民和中华民族的先锋队，是中国特色社会主义事业的领导核心，代表中国先进生产力的发展要求，代表中国先进文化的前进方向，代表中国最广大人民的根本利益。党的最高理想和最终目标是实现****。

为了实现****的人生目标，我们首先要努力学习科学文化知识，掌握为人民服务的本领，进入社会后能将自己的所学应用到工作中，创造一定的效益。另一方面，我们也应在学习、生活的过程中，尽自己所能去帮助有需要的同学，做到想同学之所想，急同学之所急，同时也努力提高为人民服务的自觉性，加强党性修养和党性锻炼。

中国***经历了多年的风雨，创造了社会主义的新中国，又经过50多年曲折艰苦的发展，实现了社会主义新面貌，迎来了今天美好的生活，可以说没有***就没有现在的新中国。党章规定中国***党员必须全心全意为人民服务，不惜牺牲个人的一切，为实现****奋斗终身。中国***党员永远是劳动人民的普通一员。除了法律和政策规定范围内的个人利益和工作职权以外，所有***员都不得谋求任何私利和特权。

一个月的党课培训结束了，但这不是结束，只是另一个开始，我们要时刻准备，在平时不断地以党员严格要求自己，不断学习，尽自己所能为百姓服务，做个人民的好公仆！结束亦是开始。为了****的早点实现，让我们开始吧！