五言詩句范文

導語：如何才能寫好一篇五言詩句，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

作者：崔涂

迢遞三巴路，羈危萬里身。

亂山殘雪夜，孤燭異鄉人。

漸與骨肉遠，轉于僮仆親。

那堪正漂泊，明日歲華新。

注解

1、羈危：指漂泊于三巴的艱險之地。

2、歲華：年華。

篇2

1、姜武和閆妮演的電視劇有兩部，分別是《婚姻料理》和《永不回頭》《小幸?！烽Z妮、王勁松是特別出演。《婚姻料理》是由閻建鋼執導，閆妮、趙立新、馮遠征、姜武、梁丹妮、洪劍濤、姚安濂、楊青等主演的都市電視劇。

2、該劇講述美女大廚阿琴離婚后，面對家里的“威逼”決定再婚。在不斷的相親過程中，和由姜武、馮遠征、洪劍濤、姚安濂分別飾演的四位迥然不同的相親對象之間發生了一系列好笑又無奈、溫暖又感動的故事。

3、《永不回頭》由張輝執導，姜武、閆妮、李保田、林繼東等主演的國內首部反映刑釋人員回歸社會的現實題材電視劇。講述的是幾個刑滿釋放后的人員自我救贖的故事，其中李保田扮演的角色，性格木訥內向，因為誤殺妻子而被判入獄，后來因為舉報姜武的越獄計劃而被提前釋放。

4、《小幸?！肥怯赏跬虒?，姜武、牛莉領銜主演，程梓、賈清茹、何云偉、韓童生、劉莉莉等主演，斯琴高娃、張嘉益、閆妮、王勁松特別出演的都市輕喜劇。該劇講述了“一順百順”網絡公司董事長姜德順面對接二連三的風波，迎難而上，一邊處理家庭紛爭，一邊扛起債務將公司重新帶入正軌，歷經風雨，最終帶著家人找到各自幸福的故事。

（來源：文章屋網 ）

篇3

凡是看過著名相聲演員李文華演出的人，都會對他敏捷的思維、幽默的語言、滑稽的表演和洪亮的聲音贊嘆不已。然而，正值藝術高峰的李文華卻莫名其妙地出現了聲音嘶啞。原以為是講話過多，煙酒過度所致?？山涑藷熅剖群煤螅堑曀晃春棉D，而且又出現了痰中帶血。醫生檢查后發現，其右側聲帶上有一潰瘍性贅生物。經病理切片檢查，確認為是高分化鱗癌。醫生立即為他做了部分喉切除術，又安裝了電子喉?，F在，他雖然遺憾地離開了他所熱愛的相聲舞臺，但仍然可以通過電子喉與別人交談。

喉癌是一種比較常見的惡性腫瘤，約占全部頭頸癌的20％，占所有癌癥的1％。喉癌的發病率城市高于農村，90％的病例發生于男性。目前對喉癌的發病原因還不十分清楚，一般認為可能與吸煙、飲酒過度，慢性炎癥、空氣污染，病毒感染和遺傳等因素有關。臨床發現，大多數喉癌患者有長期、大量吸煙史。此外，某些喉的癌前病變，例如喉粘膜白斑病、息肉樣喉炎、久治不愈的肥厚性喉炎等，均可導致喉癌。

和其他惡性腫瘤一樣，喉癌的預后如何取決于能否早期發現、早期診斷和早期治療。以下幾點是喉癌的早期信號：

咳嗽、痰中帶血 由于腫瘤的刺激，可產生刺激性干咳，痰中帶血。患者常有咽部粘液粘著感，故常要“清嗓子”。腫瘤增大后還會阻塞氣道，使氣管分泌物排出不暢，引起呼吸道感染、喘鳴甚至呼吸困難。中晚期則表現為持續咳嗽、發音改變。

反射性疼痛 喉癌合并潰瘍、炎癥或軟骨骨膜炎時，可引起神經的反射性疼痛，表現為同側頭痛、耳痛。這種癥狀主要表現在聲門上型腫瘤患者。

出現聲帶息肉 聲帶息肉有時也會引起聲嘶，少數患者也可能發生癌變。因此，聲帶息肉病變應盡早手術切除。不愿手術者應定期復查，以防惡變。

處于癌前期狀態還有些喉部疾病，如喉粘膜白斑病、喉厚皮病、喉狀瘤等，也可能發生惡變。這在醫學上叫“癌前期狀態”，必須定期復診，以防萬一。

診斷喉癌時常需采用間接喉鏡檢查，這是一種簡單而實用的檢查方法。對于可疑的病例，可在間接喉鏡下鉗取少量活體組織進行病理檢查或細胞學檢查。光導纖維喉鏡檢查為喉癌的早期診斷提供了良好的措施。此外，直接喉鏡、顯微喉鏡、x線、CT和核磁共振(MRI)等檢查方法對喉癌的診斷均有幫助。

聲帶上的癌腫生長緩慢，早期很少出現組織浸潤。加上聲帶部位淋巴管少，不易發生淋巴轉移，給喉癌的早期診斷帶來一定的困難。正因如此，對于前面提及的“癌前期狀態”更要進行積極治療。要想不得喉癌，戒煙是最好的預防方法。而避免不良氣體刺激、不飲酒、注意口腔衛生，也是預防喉癌的有效措施。

篇4

1、《天舞紀》演員表：許凱飾李玄，吳佳怡飾蘇猶憐，哈妮克孜飾云杉，周駿超飾蕭鳳鳴，李俊辰飾玉風穆，于歆童飾龍嶶兒。

2、《天舞紀》是由趙錦燾執導，許凱、吳佳怡、哈妮克孜、周駿超、李俊辰等主演的古裝青春校園劇。

3、根據網絡作家步非煙的東方奇幻同名小說改編，講述了擎天城小霸王李玄，與背井離鄉來到天啟國完成使命的少女蘇猶憐在摩云書院共同學習，從歡喜冤家到互相愛慕，最后和一眾摩云學子歷經挑戰，最終迎來和平新紀元的故事。

（來源：文章屋網 ）

篇5

[內容]

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用     然    將軍戰河北，臣戰河南，然不自意能先入關破秦。于分     且    彼能將中國人不過十五六萬，且已久疲。句     乃    斷其喉，盡其肉，乃去。之     故    今事有急，故幸來告良。首     豈    以此為治，豈不難哉？

            二、走“四步路”

    學生給文言文標點時，常犯的一個毛病是一邊看一邊往上標點，看完了，也就標完了。待回頭檢查時，又覺得有許多不妥之處，卻又無法改正。其實這種“一步到位”的方法是行不通的。因此，在給文言斷句時，應引導、訓練學生走“四步路”。

    1.先通讀全文，了解文意，分析情節。此時切勿動手標點，如一遍讀完不能理解，可連續讀上二至三遍，直至理解。

    2.根據文章的內容或層次，先斷出幾個大的段落或層次，此時注意句首、句末虛詞，這樣憑借段落、層次或句首、句末虛詞，把確有把握的地方斷開來。

    3.對每一段落或層次按照前后順序，從頭到尾地進行解剖，分出若干個句子，加上恰當的標點。

    4.通讀全文，進行檢查，對個別疑難之處，可根據上下文給以推斷。

    這樣，我們對上文經過通讀，就能了解文意及層次。本文是講湖陽公主新寡，帝為他物色丈夫之事。主要分兩層：一是“微觀”湖陽公主之意，了解女方的意向；二是詢問宋弘，了解男方的態度。基本上了解文章的大意之后，便可按照從大到小，逐層、逐句標點。

            三、抓“五關鍵”

    給文言標點，有時是有方法可循，有關鍵可抓的。在我們遵循了一定的方法，抓住了一些關鍵之時，就會給文言斷句帶來一定的方便。在這方面，主要要求學生抓“五關鍵”。

    1.抓主謂賓進行斷句。我們知道，文章中有些詞語是屬上還是屬下，有時難以斷定，而當運用語法知識劃主、謂、賓時，則容易解決。例前文中的“朝臣”是“論”的賓語，當屬上，不能作“觀”的主語，即此處標點應為“帝與共論朝臣，微觀其意”，而不能斷成“帝與共論，朝臣微觀其意”。另如“方且圖之”的“之”，是屬上還是屬下？按現代漢語習慣，容易把“之”和“后”連起來讀。但這里“之”是圖的賓語，應屬上，即此處應斷為“方圖且之，后弘被引見”，而不能斷為“方且圖，之后弘被引見”。

    2.抓修辭知識（對偶、排比等）斷句。因為古人寫文章講究語句對稱整齊，行文中常常上下句用相同的字數和結構，這可供我們斷句時參考。如前文中帝引用的諺語，應斷作“貴易交，富易妻”，“臣聞”之言應斷作“貧賤之交不可忘，糟糠之妻不下堂”。

    3.抓對話標志“曰”、“云”、“言”等斷句。古人對話時，大多數有表示說的“曰”、“云”、“言”等，而這些正為我們斷句時提供了方便。如前文中的“主曰”，“帝曰”，“帝顧謂主曰”等。

    4.抓句末語氣詞斷句。正如上文所說，一些虛詞常放在句末表各種語氣，這是我們斷句時的重要參考。

    5.抓句首助詞斷句。同樣，一些助詞常放在每句話或分句的開頭，這也告訴我們在有這些詞的地方前后可以分開。

    當然，要能為文言文正確斷句，首先做到的是必須遵循文言斷句的基本要求，即應該做到標點后的字句都能講得通，做到標點后的每一句話的內容都符合情理，做到標點后的語法和語言現象和古代漢語相符合。在此，我們按照這些基本要求，運用上面所說的方法，就可以給前面例文進行如下斷句：

篇6

原文：

《和牧齋觀劇四首次韻 其一》朝代:明    作者:程嘉燧

山中還往亦無期，行樂何緣不暫隨。

顧曲那禁窮相眼，狂言容迕破顏時。

篇7

大數據時代，企業積極探索和建設的財務共享服務中心為大數據審計的開展提供了良好的基礎。本文在分析企業財務共享服務模式下的大數據采集、大數據清洗和大數據存儲等大數據審計數據預處理過程的基礎上，建立了基于財務共享服務模式的大數據審計實施流程框架，闡述了大數據審計流程中各個環節的具體內容，為財務共享服務模式下實施大數據審計提供理論指導。

關鍵詞：

財務共享服務；大數據；大數據審計；云會計；預處理

一、引言

大數據、云計算、移動互聯網等技術的快速發展，使得大數據審計作為一種新的審計手段開始得到審計人員和會計師事務所的重點關注。大數據審計是以企業業務為審計對象，圍繞業務收集、處理和審計業務相關大數據的一種審計手段，從而評價會計信息系統是否能夠有效做到保護資產、維護數據完整并最經濟地使用資源。大數據擁有數據規模大、數據種類多、數據處理速度快、數據價值密度低的4V特點，這使得大數據審計相較于傳統審計手段擁有很多不同之處。同時，大數據、云計算、移動互聯網等技術也使得財務共享服務模式（FSSC）作為一種新型的企業財務管理模式得到很多大型集團企業的積極關注與應用。財務共享服務模式即通過對集團企業內部的財務流程進行評估，結合大數據和云計算技術，將企業日常的、共同的、分散的、大量的、重復的、可標準化的財務會計流程從集團分公司剝離出來，交給財務共享服務中心云會計AIS進行統一處理的模式，其本質是打破企業按職能設置部門的管理方式，以業務流程為中心重新設計企業管理過程，從整體上優化企業的作業流程。在該模式下，企業財務數據被集中在云會計平臺上，集團下屬分子公司可根據實際業務需求選擇相應服務，提高業務的動態性、敏感性和可靠性。財務共享服務模式下的大數據審計是對財務共享服務中心處理的財務流程所反映的企業業務進行審計的一種審計手段，需要在對財務共享服務中心和業務流程數據的審計過程中形成審計疑點，獲取審計證據并以此得出審計結果，最終完成審計。大數據、云計算技術的發展對審計產生了諸多影響。程平（2013）等認為云會計將對審計環境、審計對象、審計證據、審計風險和審計人員等因素產生影響，并基于影響分析的結果給出了相應的對策。大數據、云計算對審計產生的影響間接促進了大數據審計的誕生與發展，丁璐（2015）等以地稅征管審計為例，從審計數據的取得、組織方式以及審計數據分析等方面闡述了大數據對審計的影響。顧洪菲（2015）從數據量、數據結構、數據處理方式三個方面分析了大數據對審計數據分析的影響，并從分析學和使用者的角度闡述了大數據環境下的審計數據分析方法。許金葉（2013）等以物聯網建設為應用背景，對大數據審計的目標、審計的依據、審計對象以及企業三層審計制度進行了描述。綜觀現有研究，大多數文獻都是基于傳統財務核算模式對大數據時代的審計或大數據審計進行研究，鮮有文獻基于財務共享服務模式的大數據審計方面的探討。財務共享服務模式誕生于20世紀80年代中期的美國，目前在中國得到了廣泛關注與積極應用。企業財務共享服務中心的建立為實施大數據審計提供了良好的基礎條件，鑒于此，本文對財務共享服務模式下的大數據審計進行研究，結合財務共享服務模式的特點對財務共享服務模式下的大數據預處理過程進行分析，并闡述了基于財務共享服務模式的大數據審計流程。

二、基于財務共享服務模式的審計大數據預處理

（一）審計中的大數據流向大數據審計的基礎是企業經營業務產生的大數據，在對大數據進行預處理之前必須明確財務共享服務模式下的大數據流向。由于財務共享服務模式下建立了統一處理企業財務數據的財務共享服務中心云會計AIS，并實現了企業下屬分子公司ERP、SCM和CRM等系統的無縫銜接，使得整個審計過程中大數據的流向和傳統財務核算模式有了很大區別，具體流向如圖1所示。財務共享服務模式下的大數據流向可以有效地避免傳統財務核算模式下進行大數據審計時所面臨的問題：（1）數據采集工作量大。傳統財務核算模式下企業下屬分子公司的數據存儲在各自的會計信息系統中，在進行審計時其數據由各個分子公司流向審計數據倉庫，導致數據采集工作量很大。在財務共享服務模式下，審計人員只需要在財務共享服務中心采集財務數據，通過ERP等其他業務系統采集業務數據，極大地減少了數據采集工作量。（2）數據清洗工作量大。傳統財務核算模式下，企業下屬分子公司的會計信息系統沒有實現無縫銜接，可能存在數據接口不同等問題，在采集和業務相關的數據時，需要進行大量的數據清洗工作以提高數據質量。在財務共享服務模式下，會計業務得以標準化，可以與圖1財務共享服務模式下的大數據流向ERP、SCM和CRM等其他業務系統實現無縫銜接，能夠有效減少數據清洗工作量。（3）無法有效利用外部數據。傳統財務核算模式下，外部數據的采集難度大，分子公司的會計信息系統和其他業務系統在實現集成前很難從龐大的外部數據中獲取到對審計有價值的信息，進而無法有效利用外部數據。財務共享服務模式為企業有效利用外部數據創造了條件，能夠建立起有效的外部數據采集機制，極大地降低外部數據的采集成本。

（二）大數據預處理在明確大數據流向的基礎上可以對大數據進行預處理，主要包含大數據采集、大數據清洗和大數據存儲三個步驟。1.大數據采集財務共享下的大數據采集的來源主要有三個：第一個大數據來源是財務共享服務中心云會計AIS，包括共享財務數據、業務財務數據以及戰略財務數據，不僅有預算管理、費用報銷以及資產核算等資金管理數據，還有全面預算、投融資和經營分析等戰略管理數據。第二個大數據來源為企業的其他業務系統，如ERP、SCM和CRM等系統。這部分大數據主要是來自企業采購管理、生產管理以及銷售管理等業務流程的業務數據。在財務共享服務模式下財務數據得以標準化，企業的ERP、SCM和CRM等系統和財務共享服務中心云會計AIS實現系統無縫銜接，使得大數據的采集變得更加容易。第三個大數據來源為企業外部數據，和企業業務相關的外部數據能夠從另外一個維度反映出企業業務中可能存在的問題。2.大數據清清洗數據清洗是為了檢測、剔除和改正數據中存在的錯誤和不一致，以提高數據質量。在財務共享服務模式下實現了財務數據錄入的標準化，可以極大地減少數據清洗工作量，但為了更好地利用外部數據，數據清洗仍然是必不可少的大數據預處理流程。3.大數據存儲采集到的大數據經過數據清洗后，應當予以集中管理和分級存儲，建立審計數據倉庫，以方便審計人員進行大數據審計時尋找或形成審計證據。

三、基于財務共享服務模式的大數據審計實施流程

（一）大數據審計的流程框架審計人員完成對大數據預處理后，就可以開始形成審計疑點并收集審計證據以完成審計目標。財務共享服務模式下的大數據審計流程分為制定審計目標、風險評估、制定審計計劃、設計審計程序、執行審計程序和出具審計結果六個步驟，其流程框架如圖2所示。

（二）大數據審計的實施流程

1.制定審計目標大數據審計是一種審計手段而非審計業務，在不同審計業務當中，大數據審計有不同的側重點，因此審計人員必須結合實際情況來制定審計目標。從審計對象來看，財務共享模式下的大數據審計可以用于對企業業務的審計，也可以用于財務共享服務中心云會計AIS的信息系統審計。從審計人員來看，財務共享模式下的大數據審計可以用于企業的內部審計，也可以用于會計師事務所對企業財務狀況和運營成果的社會審計。在進行業務審計時，大數據審計應當更加側重于反映該業務的業務流程和資金流動是否正常，資源是否得到合理運用；在進行信息系統審計時，大數據審計應當側重于證實財務共享服務模式下的云會計AIS是否能夠有效做到保護資產、維護數據完整并最經濟地使用資源；在進行內部審計時，大數據審計應當側重于反映財務共享服務模式是否能夠向管理層提供財務決策支持；在進行社會審計時，大數據審計應當側重于反映在財務共享服務模式下企業是否向投資者提供了高質量的會計信息。

2.風險評估財務共享模式下大數據審計的審計風險不僅與重要性程度負相關，還與大數據預處理的流程與結果是否滿足一定的處理規則有著密切聯系。一旦大數據的預處理過程不符合相關規定或處理結果不滿足審計要求，那么審計風險就會增加。同時，財務共享服務中心云會計AIS的可信性對審計風險也有關系，云會計AIS的可信性過低不僅會影響最終的審計結果，也會極大地增加審計風險。為了控制審計風險，審計人員應當對大數據預處理的全過程進行監控，同時通過第三方專家獲得對被審計業務所處財務共享服務中心云會計AIS與ERP、SCM和CRM等其他業務系統的內部控制和可信性評估結果。在考慮審計業務自身重要性程度的基礎上，結合第三方專家給出的財務共享服務系統的評估結果，最終得出可能存在的審計風險，并根據風險的種類和指標對風險進行評估定性。

3.制定審計計劃在財務共享服務模式下，大數據審計的審計計劃應當規劃出包括審計時間、審計范圍和審計人力資源在內的審計日程表，特別是大數據審計中大數據預處理過程所需的時間和人力應當在審計日程表中得到體現。其中，大數據審計的審計范圍和傳統審計手段相比變得更大，經過大數據預處理后形成的審計數據倉庫中存儲的各類數據，包括企業的業務數據和外部數據，只要與審計業務相關，審計人員都可以在其中選取審計證據，而不是只注重數據與業務的因果關系。

4.設計審計程序財務共享服務模式下的大數據審計作為一種審計手段，其審計程序主要分為三個步驟，分別是數據分析、建立中間表和形成審計疑點。（1）數據分析數據分析是大數據審計流程中最為重要的步驟，目的是找出審計疑點，并圍繞審計疑點收集審計證據。在數據分析的過程中，財務共享服務中心云會計AIS與ERP、SCM和CRM等其他業務系統的無縫銜接情況需要得到審計人員的重視，同時審計人員還需要對財務共享服務中心云會計AIS稽核、結算管理、憑證制證、電子影響和檔案歸檔等業務操作的內部控制進行審計，以確保數據分析的有效性。大數據預處理的結果在該步驟得到運用，審計人員進行大數據分析的方法主要有以下三種：大數據挖掘。大數據挖掘是排除人為因素而通過自動的方式來發現數據中新的、隱藏的或不可預見的問題的過程，主要是通過數據挖掘算法對審計數據倉庫中的大數據進行進一步處理，目的是在大數據中找到或形成審計疑點。在財務共享服務模式下，大數據審計中的數據挖掘一方面是指找到財務數據和業務數據中存在的異常，另一方面是在審計數據庫中將財務共享服務中心云會計AIS的財務數據和ERP、SCM和CRM等其他業務系統中的業務數據結合起來，建立起財務數據與財務數據、財務數據與業務數據、業務數據與業務數據之間的勾稽關系，形成審計疑點，發現業務當中存在的問題。多維分析。在大數據分析過程中還經常使用多維分析的方法，即通過在審計數據倉庫中形成多維的數據集合體，讓審計人員能夠從多個角度對數據進行匯總、關聯、聚類和分類等分析。在這種方法下能夠更加容易發現業務中存在的問題，形成審計疑點，然后以數據集合體為基礎形成審計證據。SQL查詢。SQL查詢是目前數據審計中最常用的數據分析方法，在大數據審計中也能得到廣泛運用。通過SQL語句可以完成模糊查詢或多表之間的交叉查詢，從而幫助審計人員發現問題，形成審計疑點。（2）建立中間表通過大數據分析得到了能夠為形成審計疑點提供幫助的數據，下一步就應當在此基礎上形成審計疑點，收集審計證據以達成審計目標，完成審計。中間表是為了形成審計疑點而誕生的中間產物，是審計人員根據審計分析模型對數據標準表進行處理后形成的步驟表。根據勾稽關系或業務數據的復雜性等實際情況的不同，在形成審計疑點的過程中可能會出現一級或多級中間表，這些中間表是審計疑點形成過程的體現，也是審計人員查證審計疑點時的重要依據之一。為了獲得審計疑點和可信的審計證據，審計人員必須按照一定的標準和規范來建立中間表，并通過多級中間表的處理最終形成審計疑點。在建立中間表的過程中，一般采用“投影”和“級聯”的方法。（3）形成審計疑點審計疑點是通過大數據分析、中間表比對核查后找到的企業業務中可能存在問題的數據。審計人員在形成審計疑點之后，需要收集審計證據對審計疑點進行查證，并根據查證的結果得出最后的審計結果。對審計疑點的查證主要是對相關數據的真實性的檢查。在財務共享服務模式下，審計人員對審計疑點的查證不需要函證，能夠通過財務共享服務中心云會計AIS、企業ERP、SCM和CRM等其他業務系統以及外部數據直接進行，可縮短審計時間，增加審計效率。

5.執行審計程序按照設計好的審計計劃執行審計程序，對大數據的獲取、清洗和存儲過程進行全程監控，結合第三方專家或機構對財務共享服務中心云會計AIS和其他業務系統的綜合測評，充分發揮財務共享服務中心云會計AIS與企業其他業務系統對接帶來的、財務數據和業務數據相結合的優勢形成審計疑點，尋找審計證據并得出審計結果。對在大數據審計過程發現的問題應當及時向企業管理層反饋，同時還需要對這些問題進行復核和評估。

6.出具審計意見和管理建議匯總通過實施大數據審計得到審計結果，并結合大數據審計所處審計業務的業務背景和最初制定的審計目標得出最后的審計意見，然后根據審計過程中所發現的問題向被審計單位管理層提出管理建議，在與管理層進行溝通后取得其對管理建議的相關回復，最后出具審計報告。

四、結束語

篇8

世界無煙日

同志們：

今天是世界衛生組織發起的第十八個世界無煙日，也是中國連續開展世界無煙日活動的第十八個年頭。今年世界無煙日的主題是"衛生工作者與控煙"，口號是"衛生工作者--控煙的表率"、"勸阻吸煙--衛生工作者的職責"。

煙草危害是當今世界一個嚴重的公共衛生問題，同時又是一個社會問題。作為維護人類健康的衛生工作者，你們的職責是開展預防與醫療服務，倡導人們摒棄不良的衛生行為，采取健康的生活方式，提高和享有生命質量。因此，衛生工作者應當在控制煙草危害工作中發揮作用，做出表率，承擔勸阻吸煙者戒煙的責任和義務。但是，現實情況卻令人堪憂，據對我市部分醫療機構有關控煙情況最新調查表明，我市男性醫生吸煙率高達62%，主動參與勸阻戒煙也較薄弱，僅為37%。正確掌握吸煙危害知識的醫生不足50%，掌握戒煙技巧和提供戒煙服務的醫生為數不多。這些數據明確無誤地告訴了我們一個嚴峻的現實--在控煙的征程中，我們每一個醫療衛生機構和每一位衛生工作者不但肩負著我們本身職責的使命，對我們自身也還有大量艱巨的工作要做。

今年的世界無煙日主題明確了衛生工作者在控煙工作中的責任和義務，我們今天開展的第十八世界無煙日活動，就是要求我們各醫療衛生機構和每一位衛生工作者都要充分認識到煙草的嚴重危害和我們自身的神圣責任，并在制度上和我們的工作中切實做到倡議書中倡議的要求。最新的醫療衛生工作者吸煙情況調查表明，我們還面臨著嚴峻的形勢，各醫療衛生機構和每一個衛生工作者都要提高責任感，積極參與到控煙工作中，切實落實各項政策法規和控煙措施，為保護廣大公眾的健康、我市的控煙工作發揮作用。我相信，隨著我國國民經濟的發展和人民文化教育水平的提高，經過醫療衛生機構和廣大衛生工作者的共同努力，一定能夠逐步控制煙草危害，不斷提高人民的健康水平。

同志們，中國是世界上煙草生產和消費的大國，有3.2億的吸煙者，每年死于吸煙相關疾病的人有100萬人，控煙工作還面臨許多困難和挑戰，降低人群的吸煙率將是一項長期和艱巨的工作，作為醫療衛生機構和廣大衛生工作者對控制煙草危害更是現無旁貸。為了幫助人們提高吸煙有害健康的認識，逐步減少煙草消費，降低煙草對健康的危害，政府制定了一系列控煙法規和條例，開展了廣泛的宣傳和健康教育工作。同時，我國政府也正式簽署了世界衛生組織《煙草控制框架公約》，控制煙草危害已經成為政府和社會各部門的重要職責和義務。

篇9

按照省、市局的統一安排部署，我縣鹽業公司從本月初開始，進行了自查工作。在自查中，我們按照《食鹽專營辦法》的規定，對企業的經營現狀，鹽政管理及鹽業硬件建設等問題進行了認真的自查，我們覺得，在各級人民政府和各級部門的關心支持下，經過我們鹽業職工的努力，我縣的食鹽專營工作取得了長足的進一步，有效地保證了食鹽市場合格碘鹽的供應，對落實食鹽專營政策起到積極的作用，同時，也樹立了我縣鹽業新形象，為今年的工作奠定了扎實的基礎?，F就我縣的自查自糾工作具體匯報如下：

一、縣情

我縣屬典型的渭北旱塬農業縣，工業基礎極為薄弱，全縣現有人口169500人，轄11個鄉鎮。周圍分別與我縣彬縣、甘肅四縣接壤，321國道橫穿中部，屬經濟欠發達縣。

二、企業基本情況

1企業性質。我縣鹽業公司于一九九八年底正式從糖酒公司分離出來獨立經營，一九九九年三月，成立縣鹽務管理局，與鹽業公司一套人馬，兩塊牌子，合署辦公，屬縣政府直屬事業機構。

2、職工情況：

我縣現有正式職工29人，其中管理人員17人，經營人員12人，男職工16人，女職工13人，20歲－30歲12人，31－40歲14人，41歲－50歲1人，50歲以上2人。

3、文化水平情況：

現有職工中大專3人，中專5人，初中以上19人，其中：管理人員中大專以上學歷占職工總數比列為30%,高中以上文化程度占職工總數比例為70％。

4、年經營批發數量：

我縣因屬經濟欠發達地區，工業極為薄弱，因此，鹽品銷售大部分以食用鹽為主，全年鹽品銷售1500噸，其中，食用鹽1200噸，小工業用鹽300噸。企業現有固定資產48萬元，其中庫房424㎡，辦公198㎡，職工宿舍410㎡，稽查用車一輛，通訊工具3部，以及其他辦公設施。

三、食鹽批發許可證使用及年檢情況

我縣鹽業公司食鹽批發許可證是2001年經省市兩級鹽業主管機構檢查驗收合格的基礎上頒發的，在鹽業公司獨立經營以來，我公司始終按照省市兩級鹽業主管機構的要求，及《食鹽專營辦法》來規范自己的經營行為，堅決執行了國家計劃，從未從產區購進過計劃外食鹽。在銷售當中，嚴格按規定的區域銷售，歷年下達的食鹽計劃完成率和食鹽市場占有率都在95％以上，并按省政府規定全省“四統一”食鹽塑料復合膜小包裝袋供應群眾。

四、食鹽價格執行及鹽款結算情況

我縣公司在經營中，始終以“三個代表”重要思想為指針，緊緊圍繞食鹽專營這一中心，依照國家的有關法律和鹽業法規、政策辦事，在經營中，嚴格執行國家規定的食鹽批發價，零售價及調撥價，從未抬價、壓價，也無私自亂收費行為，維護了鹽業的形象，保證了專營政策的落實。在鹽款結算上，我們按照市局規定的必要的庫存外，基本上及時結清了鹽款，做到鹽到付款，甚至先款后鹽。

五、銷售網絡建設及售后服務情況

篇10

本文以研究LzW算法為基礎，以FPGA為硬件平臺，以解決軟件壓縮解壓所存在的速度慢、占用內存多的缺點。即:a.提高壓縮解壓速度，有利于實時性處理;b.節省寶貴的CPU資源，從而取得非常好的效果匡3〕。用不同的無損壓縮方法對數據(b)進行處理，從圖2可以看出，與RLE[4]、Huffinan算法[5]、幀相關壓縮[6]相比，LZW的壓縮效果明顯高于其他算法，尤其是遠遠高于通用的(未考慮測井數據特征)RLE、Huffillan算法。幾種無損壓縮結果的比較信息頭一數據區{CRC校驗位1FAAF圖1觀叮井數據格式測井數據是以區為單位連續讀取的，每個區有258個字節組成，如圖1所示，每個區有四部分組成:信息頭(6個Bytes)、數據區(246個字節)、CRC校驗位(4個Bytes)、信息尾(FAAF)。為了獲得更好的壓縮效果，將測井數據進行預處理，處理后的數據分為三部分:數據(a)包括信息頭、FAAF，數據(b)包括數據區，數據(c)包括cRc校驗位。由于數據(a)是固定的，用特殊的代碼(100H)表示即可。由于數據(c)位數相對較少，故主要對數據區進行處理。從圖3可以看出，隨著數據字節數的增多，數據的重復率越高，壓縮效果越好。但是，壓縮效果不能無限制地提高，這是因為隨著測井數據差別的增大，數據重復率降低，壓縮效果受到限制。因此，根據實際情況確定合適的字典大小是非常關鍵的，本文采用兩個字典輪流工作，取得了很好的效果。另外，LZW算法的實時性較好，運算快，易于硬件的實現，這也正是選擇該算法的重要原因。

2LZW算法的過程描述LZW算法有三個重要的對象:輸入數據流、輸出編碼流和一張用于編碼的字典。輸入數據流是指被壓縮的數據;輸出編碼流是指壓縮后輸出的代碼流;字典存儲的是字符串及其索引號，從而實現了數據的無損壓縮。其壓縮算法的過程見文獻【7]。該算法的基本思想是用簡單的代碼來代替復雜的字符串以實現壓縮，在壓縮過程中自適應建立一個字典，反應了字符串和代碼的對照關系，通過查詢字典來確定字符串壓縮代碼的輸出。LZW編碼能夠有效地利用重復出現的字符，只需掃描一次，無需有關輸入數據統計量的先驗信息，其運算時間正比于數據的長度。圖4是對數據(b)進行編碼的過程，如果字典中沒有當前組成的字符串，則給該字符串編碼，并且放入字典中，否則，繼續讀取下一個字符組成新的字符串，如此循環。可以看出，隨著輸入的增多，字典的存儲也會增多，每個存儲地址代表更長的字符串，編碼效果也會越來越好。7只吞二奮591硯種170451556眾16習4多87t4U苦4人凌56卜礴9子4子〕2矛八口6封吞〔一14月5(1044公129盆O嗚65t78455717B今，17臼38t7日_.{尸圖5編碼輸出圖5是對數據(b)編碼后的數據輸出，如果字典中沒有當前組成的字符串，則將前綴輸出，否則，不進行任何輸出，繼續讀取字符，組成新的字符串，如此循環。3硬件數據壓縮算法的基本原理及過程本文采用FPGA[8]實現了數據的實時無損壓縮。以Altera公司的Cyclonexl系列中的EPZe5T一1418作為目標器件，經過Quartusll軟件編譯綜合，ModelsimSE仿真，得到工程的綜合報告和仿真情況。圖6是整個工程的FPGA資源占用情況。由綜合結果得到，系統能夠穩定運行的最高工作頻率是134MHz，平均每12個周期壓縮一個數據點，數據點輸入位寬為shits，所以整個系統能夠有效處理的能力為:89.3M/S。

其中，使用Verilog語言進行功能描述設計的FPGA芯片是整個算法的核心部分。系統運行時，井下的測井數據經過一些預處理(去冗余:將幀頭去陶后傳送給FpG入進行存儲、壓縮處理等操作。綜合該算法和FPGA的特點，提高算法的壓縮性能與FPGA的資源利用率，做出了如下處理。

(l)為提高測井數據的壓縮率，對數據(c)先進行差值處理后，再進行LZW壓縮。

(2)為保證異步時鐘域數據同步，采用FPG內的雙口RAM構成一個FIFO對預處理后的數據進行緩存。

(3)對于HASH地址查找[9]，難免會有沖突發生，解決該問題的途徑有兩種:a.改變HASH函數;b.記錄法:將每個字符串是否被用過、被哪個段用過記錄下來，當然這樣會占用額外內存，但是用這點內存換取時間也是非常值得的。

(4)字典存儲器模塊。字典的一個詞條包括字典編碼、前綴、后綴(當前字節)。每個詞條的寬度為咒位(字典編碼12位，前綴12位，當前字節8位)。