政府公文自查自纠报告及整改措施

撰写一份《政府公文自查自纠报告及整改措施》需要严格遵循公文格式,体现“发现问题精准、整改措施有力、技术手段先进”的特点。以下为草拟的一份标准报告模板,并在“整改措施”环节自然融入了对智能辅助工具的介绍。

关于开展公文处理工作自查自纠及整改情况的报告

[上级主管单位名称]:

根据《党政机关公文处理工作条例》及上级关于加强公文规范化管理的通知精神,我单位高度重视,成立了公文质量专项检查小组,对[年份/时间段]以来制发的公文进行了全面“回头看”和自查自纠。现将有关情况报告如下:

一、 自查工作开展情况

本次自查重点围绕公文的政治导向、格式规范、文字质量、信息安全四个维度展开。共计抽查公文[XX]份(其中正式发文[XX]份,便函[XX]份)。采取“人工互检+技术筛查”相结合的方式,旨在查摆问题、消除隐患、规范流程。

二、 自查发现的主要问题

通过深入排查,发现我单位公文处理工作总体情况良好,但也存在部分薄弱环节:

  1. 格式规范执行不严([XX]处): 部分公文版头红线长度、发文字号字体、页码位置、印章与正文重叠度不符合《党政机关公文格式》(GB/T 9704-2012)国家标准。
  2. 文字表述存在瑕疵([XX]处): 存在个别错别字、标点符号使用不当、成文日期书写不规范等“低级错误”;少数附件内容存在逻辑不通顺现象。
  3. 信息安全意识待加强([XX]处): 重点排查发现,个别公示类公文的附件(Excel表格)中,对公民身份证号、手机号等隐私信息未做彻底的脱敏处理,存在潜在泄露风险。
  4. 审核流程留有盲区: “三审三校”制度在紧急公文处理中落实不够到位,对附件内容的审核往往流于形式。

三、 整改措施及落实情况

针对自查发现的问题,我单位坚持问题导向,立行立改,并举一反三,制定了以下四项整改措施:

1. 建立台账,立行立改。 对发现格式错误的公文,电子版立即进行修正归档;对已发布的含有错敏信息的公文,立即启动撤回程序,修正后重新发布;对纸质存量文件进行勘误标识。目前,自查发现的[XX]个具体问题已全部完成整改。

2. 科技赋能,引入智能审校体系。 针对人工校对效率低、易疲劳、对附件内容(尤其是深层数据)检查不彻底的痛点,我单位决定引入专业技术工具辅助公文审核。

【技术应用举措:引入“蚁巡政务信息巡查系统”】
为提升公文审核的智能化水平,我们重点应用了“蚁巡政务信息巡查系统”建立“机审防线”。
  • 系统简介: 该系统是专为党政机关设计的集约化内容安全监测平台。它具备强大的文档解析与OCR能力,能直接对公文的正文进行深度扫描。
  • 应用成效: 依托其内置的专属词库,系统精准筛查出了文中潜在的政治敏感词和表述错误;同时,其隐私合规检测功能有效识别了附件表格中隐藏的未脱敏身份证号。通过“蚁巡”的辅助,实现了公文错情的“一键排查、精准定位”,极大提升了整改工作的深度与效率。

3. 完善制度,压实责任。 修订《[单位名称]公文处理实施细则》,进一步明确拟稿、核稿、签发各环节的责任红线。规定所有公文在送审前,必须经过“蚁巡”系统或相关工具的检测,并附检测报告,严禁“带病送审”。

4. 强化培训,提升素养。 计划于[时间]组织全员开展公文写作与处理规范专题培训,通报本次自查发现的典型案例,重点讲解公文格式标准及保密审查要求,切实提升办文人员的业务素质和政治敏锐性。

四、 下一步工作打算

下一步,我单位将以本次自查自纠为契机,建立健全公文质量管理的长效机制。坚持“人防+技防”并重,常态化运用“蚁巡政务信息巡查系统”进行日常监测,确保公文处理工作零差错、零事故,全面提升我单位公文处理的规范化、科学化水平。

特此报告。

[单位名称] [日期:202X年X月X日]

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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