吉林警方重击涉黑涉恶犯罪 一年打掉439个团伙

吉林省警方过去一年对黑恶势力犯罪展开凌厉攻势,打掉犯罪团伙439个,破获案件1957起,刑拘嫌疑人2492名,查扣涉案资金26.5亿元。民众举报为警方发现和打击犯罪奠定基础。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

中新网长春1月23日电 (李彦国 孙博妍)吉林省公安厅副厅长黎海滨23日在长春介绍,该省警方在过去一年对黑恶势力犯罪展开凌厉攻势,打掉黑恶势力犯罪团伙439个,破获各类刑事案件1957起,刑拘涉黑涉恶犯罪嫌疑人2492名,查扣涉案资金26.5亿元。

吉林警方重击涉黑涉恶犯罪 一年打掉439个团伙

资料图:警方开展扫黑除恶收网行动资料图片。 警方供图 摄

当天,黎海滨出席吉林省政府新闻办召开的第三场扫黑除恶专项斗争主题新闻发布会,并发布有关情况。

黎海滨介绍,2018年,吉林省各级公安机关对黑恶势力持续出重拳、下重手,取得了良好的工作成效。

在具体行动上,黎海滨介绍,当年的1月24日和9月7日,吉林省公安厅分别部署开展扫黑除恶集中收网行动,共打掉23个涉黑犯罪团伙、62个恶势力犯罪团伙,刑拘涉黑涉恶人员945人。

此外,在2月7日和9月18日,吉林省公安厅分别组织开展集中缉捕涉黑涉恶逃犯百日会战,共抓获目标逃犯452名,其中抓获公安部A级逃犯3名、B级逃犯5名。

黎海滨还介绍,民众揭发检举涉黑涉恶违法犯罪线索也为警方发现和打击黑恶势力犯罪,奠定了坚实基础。

据吉林省公安厅扫黑办统计,2018年吉林省公安厅共收到民众举报信件2751件,从中梳理出有价值线索845条。此外,吉林省公安厅先后组织两次集中摸排核查专项行动,共排查发现涉黑涉恶违法犯罪线索2300余条。

当天,吉林省公安厅刑侦局局长岳喜田还公布了榆树市刘立军黑社会性质组织案、吉林市张永福黑社会性质组织案、敦化市肖遥黑社会性质组织案、梨树县李学华黑社会性质组织案、抚松县何昆霖黑社会性质组织案、东辽县刘敬民黑社会性质组织案、梨树县寇福祥黑社会性质组织案、白城市史淼黑社会性质组织案、白城市张磊黑社会性质组织案、长春市刘从云黑社会性质组织案等十起已经侦办终结的典型案例。

岳喜田表示,未来警方还将注意加强对套路贷、暴力传销、非法讨债等新领域、新业态的摸排工作,力争发现深层次涉黑涉恶线索。同时,把整治黄赌毒、传销、拐卖、网络诈骗、涉枪涉爆、涉众型经济犯罪等违法犯罪问题纳入扫黑除恶的延伸打击范围。(完)

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值