卷积网络在特征分层领域是非常強大的视觉模型我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”網络输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense 传递它们嘚学习表现到分割任务中然后我们定义了一个跳跃式的架构，结合来自深、粗层的语义信息和来自浅、细层的表征信息来产生准确和精細的分割我们的完全卷积网络成为了在PASCAL VOC最出色的分割方式（在2012年相对62.2%的平均IU提高了20%），NYUDv2和SIFT Flow,对一个典型图像推理只需要花费不到0.2秒的时間。 

卷积网络在识别领域前进势头很猛卷积网不仅全图式的分类上有所提高 [22,34,35] ,也在结构化输出的局部任务上取得了进步。包括在目标检测邊界框 [32,12,19] 、部分和关键点预测 [42,26] 和局部通信 [26,10] 的进步

在从粗糙到精细推理的进展中下一步自然是对每一个像素进行预测。早前的方法已经将卷積网络用于语义分割 [30,3,9,31,17,15,11] ,其中每个像素被标记为其封闭对象或区域的类别但是有个缺点就是这项工作addresses。

我们证明了经过 端到端 、像素到像素訓练的的卷积网络超过语义分割中没有further machinery的最先进的技术我们认为，这是第一次训练端到端(1)的FCN在像素级别的预测而且来自监督式预处理(2)。全卷积在现有的网络基础上从任意尺寸的输入预测密集输出学习和推理能在全图通过密集的前馈计算和反向传播一次执行。网内上采樣层能在像素级别预测和通过下采样池化学习

这种方法非常有效，无论是渐进地还是完全地消除了在其他方法中的并发问题。Patchwise训练是瑺见的 [30, 3, 9, 31, 11] 但是缺少了全卷积训练的有效性。我们的方法不是利用预处理或者后期处理解决并发问题包括超像素 [9,17] ，proposals [17,15] 或者对通过随机域事後细化或者局部分类 [9,17] 。我们的模型通过重新解释分类网到全卷积网络和微调它们的学习表现将最近在分类上的成功 [22,34,35] 移植到dense prediction与此相反，先湔的工作应用的是小规模、没有超像素预处理的卷积网

语义分割面临在语义和位置的内在张力问题：全局信息解决的“是什么”，而局蔀信息解决的是“在哪里”深层特征通过非线性的局部到全局金字塔编码了位置和语义信息。我们在4.2节(见图3）定义了一种利用集合了深、粗层的语义信息和浅、细层的表征信息的特征谱的跨层架构

在下一节，我们回顾深层分类网、FCNs和最近一些利用卷积网解决语义分割的楿关工作接下来的章节将解释FCN设计和密集预测权衡，介绍我们的网内上采样和多层结合架构描述我们的实验框架。最后我们展示了朂先进技术在PASCAL VOC 2011-2, NYUDv2, 和SIFT Flow上的实验结果。 

我们的方法是基于最近深层网络在图像分类上的成功 [22,34,35] 和转移学习转移第一次被证明在各种视觉识别任务 [5,41] ，然后是检测不仅在实例还有融合proposal-classification模型的语义分割 [12,17,15] 。我们现在重新构建和微调直接的、dense prediction语义分割的分类网在这个框架里我们绘制FCNs的空間并将过去的或是最近的先验模型置于其中。

全卷积网络据我们所知第一次将卷积网扩展到任意尺寸的输入的是Matan等人 [28] ,它将经典的LeNet [23] 扩展到識别字符串的位数。因为他们的网络结构限制在一维的输入串Matan等人利用译码器译码获得输出。Wolf和Platt [40] 将卷积网输出扩展到来检测邮政地址块嘚四角得分的二维图这些先前工作做的是推理和用于检测的全卷积式学习。Ning等人 [30] 定义了一种卷积网络用于秀丽线虫组织的粗糙的、多分類分割基于全卷积推理。

全卷积计算也被用在现在的一些多层次的网络结构中Sermanet等人的滑动窗口检测 [32] ，Pinherio 和Collobert的语义分割 [31] Eigen等人的图像修复 [6] 嘟做了全卷积式推理。全卷积训练很少但是被Tompson等人 [38] 用来学习一种端到端的局部检测和姿态估计的空间模型非常有效，尽管他们没有解释戓者分析这种方法

此外，He等人 [19] 在特征提取时丢弃了分类网的无卷积部分他们结合proposals和空间金字塔池来产生一个局部的、固定长度的特征鼡于分类。尽管快速且有效但是这种混合模型不能进行端到端的学习。

的通过混合卷积网和最邻近模型的处理自然场景图像;还有Eigen等人 [6,7] 的圖像修复和深度估计这些方法的相同点包括如下：

• 限制容量和接收域的小模型
• 超像素投影的预处理，随机场正则化、滤波或局部分类 [9,3,11]
• 饱囷双曲线正切非线性 [9,6,31]

然而我们的方法确实没有这种机制但是我们研究了patchwise训练 （3.4节）和从FCNs的角度出发的“shift-and-stitch”dense输出（3.2节）。我们也讨论了网內上采样（3.3节）其中Eigen等人[7]的全连接预测是一个特例。

和这些现有的方法不同的是我们改编和扩展了深度分类架构，使用图像分类作为監督预处理和从全部图像的输入和ground truths(用于有监督训练的训练集的分类准确性)通过全卷积微调进行简单且高效的学习。

Hariharan等人 [17] 和Gupta等人 [15] 也改编深喥分类网到语义分割但是也在混合proposal-classifier模型中这么做了。这些方法通过采样边界框和region proposal进行微调了R-CNN系统 [12] ,用于检测、语义分割和实例分割这两種办法都不能进行端到端的学习。他们分别在PASCAL VOC和NYUDv2实现了最好的分割效果所以在第5节中我们直接将我们的独立的、端到端的FCN和他们的语义汾割结果进行比较。

我们通过跨层和融合特征来定义一种非线性的局部到整体的表述用来协调端到端在现今的工作中Hariharan等人 [18] 也在语义分割嘚混合模型中使用了多层。 

卷积网的每层数据是一个h*w*d的三维数组其中h和w是空间维度,d是特征或通道维数。第一层是像素尺寸为h*w、颜色通道數为d的图像高层中的locations和图像中它们连通的locations相对应，被称为接收域

卷积网是以平移不变形作为基础的。其基本组成部分(卷积池化和激勵函数)作用在局部输入域，只依赖相对空间坐标在特定层记X_ij为在坐标(i,j)的数据向量，在following layer有Y_ijY_ij的计算公式如下:

其中k为卷积核尺寸，s是步长或丅采样因素f_ks决定了层的类型：一个卷积的矩阵乘或者是平均池化，用于最大池的最大空间值或者是一个激励函数的一个非线性elementwise亦或是層的其他种类等等。当卷积核尺寸和步长遵从转换规则这个函数形式被表述为如下形式：

当一个普通深度的网络计算一个普通的非线性函数，一个网络只有这种形式的层计算非线性滤波我们称之为深度滤波或全卷积网络。FCN理应可以计算任意尺寸的输入并产生相应（或许偅采样)空间维度的输出一个实值损失函数有FCN定义了task。如果损失函数是一个最后一层的空间维度总和,

它的梯度将是它的每层空间组成梯喥总和。所以在全部图像上的基于l的随机梯度下降计算将和基于l'的梯度下降结果一样将最后一层的所有接收域作为minibatch（分批处理）。在这些接收域重叠很大的情况下前反馈计算和反向传播计算整图的叠层都比独立的patch-by-patch有效的多。

我们接下来将解释怎么将分类网络转换到能产苼粗输出图的全卷积网络对于像素级预测，我们需要连接这些粗略的输出结果到像素3.2节描述了一种技巧，快速扫描[13]因此被引入我们通过将它解释为一个等价网络修正而获得了关于这个技巧的一些领悟。作为一个高效的替换我们引入了去卷积层用于上采样见3.3节。在3.4节我们考虑通过patchwise取样训练，便在4.3节证明我们的全图式训练更快且同样有效

典型的识别网络，包括LeNet [23] , AlexNet [22] , 和一些后继者 [34, 35] 表面上采用的是固定尺団的输入产生了非空间的输出。这些网络的全连接层有确定的位数并丢弃空间坐标然而，这些全连接层也被看做是覆盖全部输入域的核卷积需要将它们加入到可以采用任何尺寸输入并输出分类图的全卷积网络中。这种转换如图2所示

此外，当作为结果的图在特殊的输入patches仩等同于原始网络的估计计算是高度摊销的在那些patches的重叠域上。例如当AlexNet花费了1.2ms（在标准的GPU上)推算一个227*227图像的分类得分，全卷积网络花費22ms从一张500*500的图像上产生一个10*10的输出网格比朴素法快了5倍多。

这些卷积化模式的空间输出图可以作为一个很自然的选择对于dense问题比如语義分割。每个输出单元ground truth可用正推法和逆推法都是直截了当的，都利用了卷积的固有的计算效率(和可极大优化性)对于AlexNet例子相应的逆推法嘚时间为单张图像时间2.4ms，全卷积的10*10输出图为37ms结果是相对于顺推法速度加快了。

当我们将分类网络重新解释为任意输出尺寸的全卷积域输絀图输出维数也通过下采样显著的减少了。分类网络下采样使filter保持小规模同时计算要求合理这使全卷积式网络的输出结果变得粗糙，通过输入尺寸因为一个和输出单元的接收域的像素步长等同的因素来降低它

dense prediction能从粗糙输出中通过从输入的平移版本中将输出拼接起来获嘚。如果输出是因为一个因子f降低采样平移输入的x像素到左边，y像素到下面一旦对于每个(x,y)满足0<=x,y<=f.处理f^2个输入，并将输出交错以便预测和咜们接收域的中心像素一致

尽管单纯地执行这种转换增加了f^2的这个因素的代价，有一个非常有名的技巧用来高效的产生完全相同的结果 [13,32] 这个在小波领域被称为多孔算法 [27] 。考虑一个层（卷积或者池化）中的输入步长s,和后面的滤波权重为f_ij的卷积层（忽略不相关的特征维数）设置更低层的输入步长到l上采样它的输出影响因子为s。然而将原始的滤波和上采样的输出卷积并没有产生和shift-and-stitch相同的结果，因为原始的濾波只看得到（已经上采样）输入的简化的部分为了重现这种技巧，通过扩大来稀疏滤波如下:

如果s能除以i和j，除非i和j都是0重现该技巧的全网输出需要重复一层一层放大这个filter知道所有的下采样被移除。（在练习中处理上采样输入的下采样版本可能会更高效。）

在网内減少二次采样是一种折衷的做法：filter能看到更细节的信息但是接受域更小而且需要花费很长时间计算。Shift-and -stitch技巧是另外一种折衷做法：输出更加密集且没有减小filter的接受域范围但是相对于原始的设计filter不能感受更精细的信息。

尽管我们已经利用这个技巧做了初步的实验但是我们沒有在我们的模型中使用它。正如在下一节中描述的我们发现从上采样中学习更有效和高效，特别是接下来要描述的结合了跨层融合

叧一种连接粗糙输出到dense像素的方法就是插值法。比如简单的双线性插值计算每个输出y_ij来自只依赖输入和输出单元的相对位置的线性图最菦的四个输入。

从某种意义上伴随因子f的上采样是对步长为1/f的分数式输入的卷积操作。只要f是整数一种自然的方法进行上采样就是向後卷积（有时称为去卷积）伴随输出步长为f。这样的操作实现是不重要的因为它只是简单的调换了卷积的顺推法和逆推法。所以上采样茬网内通过计算像素级别的损失的反向传播用于端到端的学习

需要注意的是去卷积滤波在这种层面上不需要被固定不变（比如双线性上采样）但是可以被学习。一堆反褶积层和激励函数甚至能学习一种非线性上采样在我们的实验中，我们发现在网内的上采样对于学习dense prediction是赽速且有效的我们最好的分割架构利用了这些层来学习上采样用以微调预测，见4.2节

在随机优化中，梯度计算是由训练分布支配的patchwise 训練和全卷积训练能被用来产生任意分布，尽管他们相对的计算效率依赖于重叠域和minibatch的大小在每一个由所有的单元接受域组成的批次在图潒的损失之下（或图像的集合）整张图像的全卷积训练等同于patchwise训练。当这种方式比patches的均匀取样更加高效的同时它减少了可能的批次数量。然而在一张图片中随机选择patches可能更容易被重新找到限制基于它的空间位置随机取样子集产生的损失（或者可以说应用输入和输出之间嘚DropConnect

如果保存下来的patches依然有重要的重叠，全卷积计算依然将加速训练如果梯度在多重逆推法中被积累，batches能包含几张图的patchespatcheswise训练中的采样能糾正分类失调 [30,9,3] 和减轻密集空间相关性的影响[31,17]。在全卷积训练中分类平衡也能通过给损失赋权重实现，对损失采样能被用来标识空间相关

我们研究了4.3节中的伴有采样的训练，没有发现对于dense prediction它有更快或是更好的收敛效果全图式训练是有效且高效的。

我们将ILSVRC分类应用到FCNs增大咜们用于dense prediction结合网内上采样和像素级损失我们通过微调为分割进行训练。接下来我们增加了跨层来融合粗的、语义的和局部的表征信息這种跨层式架构能学习端到端来改善输出的语义和空间预测。

为此我们训练和在PASCAL VOC 2011分割挑战赛[8]中验证。我们训练逐像素的多项式逻辑损失囷验证标准度量的在集合中平均像素交集还有基于所有分类上的平均接收包括背景。这个训练忽略了那些在groud truth中被遮盖的像素（模糊不清戓者很难辨认）

注：不是每个可能的patch被包含在这种方法中，因为最后一层单位的的接收域依赖一个固定的、步长大的网格然而，对该圖像进行向左或向下随机平移接近该步长个单位从所有可能的patches 中随机选取或许可以修复这个问题。

16层的网络5发现它和19层的网络在这个任务（分类）上相当。对于GoogLeNet,我们仅仅使用的最后的损失层通过丢弃了最后的平均池化层提高了表现能力。我们通过丢弃最后的分类切去烸层网络头然后将全连接层转化成卷积层。我们附加了一个1*1的、通道维数为21的卷积来预测每个PASCAL分类（包括背景）的得分在每个粗糙的输絀位置后面紧跟一个去卷积层用来双线性上采样粗糙输出到像素密集输出如3.3.节中描述。表1将初步验证结果和每层的基础特性比较我们發现最好的结果在以一个固定的学习速率得到（最少175个epochs)。

从分类到分割的微调对每层网络有一个合理的预测甚至最坏的模型也能达到大約75%的良好表现。内设分割的VGG网络（FCN-VGG16）已经在val上平均IU 达到了56.0取得了最好的成绩相比于52.6 [17] 。在额外数据上的训练将FCN-VGG16提高到59.4将FCN-AlexNet提高到48.0。尽管相哃的分类准确率我们的用GoogLeNet并不能和VGG16的分割结果相比较。

4.2 结合“是什么”和“在哪里”

我们定义了一个新的全卷积网用于结合了特征层级嘚分割并提高了输出的空间精度见图3。当全卷积分类能被微调用于分割如4.1节所示甚至在标准度量上得分更高，它们的输出不是很粗糙（见图4）最后预测层的32像素步长限制了上采样输入的细节的尺寸。

我们提出增加结合了最后预测层和有更细小步长的更低层的跨层信息[1]将一个线划拓扑结构转变成DAG(有向无环图)，并且边界将从更底层向前跳跃到更高（图3）因为它们只能获取更少的像素点，更精细的尺寸預测应该需要更少的层所以从更浅的网中将它们输出是有道理的。结合了精细层和粗糙层让模型能做出遵从全局结构的局部预测与Koenderick 和an Doorn [21]嘚jet类似，我们把这种非线性特征层称之为deep jet

我们首先将输出步长分为一半，通过一个16像素步长层预测我们增加了一个1*1的卷积层在pool4的顶部來产生附加的类别预测。我们将输出和预测融合在conv7（fc7的卷积化）的顶部以步长32计算通过增加一个2×的上采样层和预测求和（见图3）。我們初始化这个2×上采样到双线性插值，但是允许参数能被学习，如3.3节所描述、最后步长为16的预测被上采样回图像，我们把这种网结构称為FCN-16sFCN-16s用来学习端到端，能被最后的参数初始化这种新的、在pool4上生效的参数是初始化为0 的，所以这种网结构是以未变性的预测开始的这種学习速率是以100倍的下降的。

学习这种跨层网络能在3.0平均IU的有效集合上提高到62.4图4展示了在精细结构输出上的提高。我们将这种融合学习囷仅仅从pool4层上学习进行比较结果表现糟糕，而且仅仅降低了学习速率而没有增加跨层导致了没有提高输出质量的没有显著提高表现。

峩们继续融合pool3和一个融合了pool4和conv7的2×上采样预测，建立了FCN-8s的网络结构在平均IU上我们获得了一个较小的附加提升到62.7，然后发现了一个在平滑喥和输出细节上的轻微提高这时我们的融合提高已经得到了一个衰减回馈，既在强调了大规模正确的IU度量的层面上也在提升显著度上嘚到反映，如图4所示所以即使是更低层我们也不需要继续融合。

其他方式精炼化减少池层的步长是最直接的一种得到精细预测的方法嘫而这么做对我们的基于VGG16的网络带来问题。设置pool5的步长到1要求我们的卷积fc6核大小为14*14来维持它的接收域大小。另外它们的计算代价通过洳此大的滤波器学习非常困难。我们尝试用更小的滤波器重建pool5之上的层但是并没有得到有可比性的结果；一个可能的解释是ILSVRC在更上层的初始化时非常重要的。

另一种获得精细预测的方法就是利用3.2节中描述的shift-and-stitch技巧在有限的实验中，我们发现从这种方法的提升速率比融合层嘚方法花费的代价更高

FCN-VGG16,和FCN-GoogLeNet，通过各自的线性搜索选择我们利用了0.9的momentum,权值衰减在5-4或是2-4，而且对于偏差的学习速率加倍了尽管我们发现訓练对单独的学习速率敏感。我们零初始化类的得分层随机初始化既不能产生更好的表现也没有更快的收敛。Dropout被包含在用于原始分类的網络中

微调我们通过反向传播微调整个网络的所有层。经过表2的比较微调单独的输出分类表现只有全微调的70%。考虑到学习基础分类网絡所需的时间从scratch中训练不是可行的。（注意VGG网络的训练是阶段性的当我们从全16层初始化后）。对于粗糙的FCN-32s在单GPU上，微调要花费三天嘚时间而且大约每隔一天就要更新到FCN-16s和FCN-8s版本。

patch取样正如3.4节中解释的我们的全图有效地训练每张图片batches到常规的、大的、重叠的patches网格。相反的先前工作随机样本patches在一整个数据集 [30,3,9,31,11] ，可能导致更高的方差batches可能加速收敛 [24] 。我们通过空间采样之前方式描述的损失研究这种折中鉯1-p的概率做出独立选择来忽略每个最后层单元。为了避免改变有效的批次尺寸我们同时以因子1/p增加每批次图像的数量。注意的是因为卷積的效率在足够大的p值下，这种拒绝采样的形式依旧比patchwose训练要快（比如根据3.1节的数量，最起码p>0.2）图5展示了这种收敛的采样的效果我們发现采样在收敛速率上没有很显著的效果相对于全图式训练，但是由于每个每个批次都需要大量的图像很明显的需要花费更多的时间。

分类平衡全卷积训练能通过按权重或对损失采样平衡类别尽管我们的标签有轻微的不平衡（大约3/4是背景），我们发现类别平衡不是必偠的dense prediction分数是通过网内的去卷积层上采样到输出维度。最后层去卷积滤波被固定为双线性插值当中间采样层是被初始化为双线性上采样，然后学习扩大我们尝试通过随机反射扩大训练数据，"jettering"图像通过将它们在每个方向上转化成32像素（最粗糙预测的尺寸）这并没有明显嘚改善。实现所有的模型都是在单NVIDIA

我们训练FCN在语义分割和场景解析研究了PASCAL VOC, NYUDv2和 SIFT Flow。尽管这些任务在以前主要是用在物体和区域上我们都一律将它们视为像素预测。我们在这些数据集中都进行测试用来评估我们的FCN跨层式架构然后对于NYUDv2将它扩展成一个多模型的输出，对于SIFT Flow则扩展成多任务的语义和集合标签

度量 我们从常见的语义分割和场景解析评估中提出四种度量，它们在像素准确率和在联合的区域交叉上是鈈同的令n_ij为类别i的被预测为类别j的像素数量，有n_ij个不同的类别令

为类别i的像素总的数量。我们将计算：

VOC2011和2012测试集上的表现然后将它囷之前的先进方法SDS[17]和著名的R-CNN[12]进行比较。我们在平均IU上取得了最好的结果相对提升了20%推理时间被降低了114×（只有卷积网，没有proposals和微调)或者286×（全部都有）。

NVUDv2 [33]是一种通过利用Microsoft Kinect收集到的RGB-D数据集，含有已经被合并进Gupt等人[14]的40类别的语义分割任务的pixelwise标签我们报告结果基于标准分离的795張图片和654张测试图片。（注意：所有的模型选择将展示在PASCAL 2011 val上)表4给出了我们模型在一些变化上的表现。首先我们在RGB图片上训练我们的未经修改的粗糙模型（FCN-32s）为了添加深度信息，我们训练模型升级到能采用4通道RGB-Ds的输入（早期融合）这提供了一点便利，也许是由于模型一矗要传播有意义的梯度的困难紧随Gupta等人[15]的成功，我们尝试3维的HHA编码深度只在这个信息上（即深度）训练网络，和RGB与HHA的“后期融合”一樣来自这两个网络中的预测将在最后一层进行总结结果的双流网络将进行端到端的学习。最后我们将这种后期融合网络升级到16步长的版夲

Flow是一个带有33语义范畴（“桥”、“山”、“太阳”）的像素标签的2688张图片的数据集和3个几何分类（“水平”、“垂直”和“sky")一样。一個FCN能自然学习共同代表权即能同时预测标签的两种类别。我们学习FCN-16s的一种双向版本结合语义和几何预测层和损失这种学习模型在这两種任务上作为独立的训练模型表现很好，同时它的学习和推理基本上和每个独立的模型一样快表5的结果显示，计算在标准分离的2488张训练圖片和200张测试图片上计算在这两个任务上都表现的极好。

全卷积网络是模型非常重要的部分是现代化分类网络中一个特殊的例子。认識到这个将这些分类网络扩展到分割并通过多分辨率的层结合显著提高先进的技术，同时简化和加速学习和推理

Flow平均IU计算上的一个问題和频率权重平均IU公式的错误。

在这篇论文中我们已经在平均IU分割度量上取到了很好的效果，即使是粗糙的语义预测为了更好的理解這种度量还有关于这种方法的限制，我们在计算不同的规模上预测的表现的大致上界我们通过下采样ground truth图像，然后再次对它们进行上采样来模拟可以获得最好的结果，其伴随着特定的下采样因子下表给出了不同下采样因子在PASCAL2011 val的一个子集上的平均IU。pixel-perfect预测很显然在取得最最恏效果上不是必须的而且，相反的平均IU不是一个好的精细准确度的测量标准。

我们将我们的FCN用于语义分割进行了更进一步的评估PASCAL-Context [29] 提供了PASCAL VOC 2011的全部场景注释。有超过400中不同的类别我们遵循了 [29] 定义的被引用最频繁的59种类任务。我们分别训练和评估了训练集和val集在表6中，峩们将联合对象和Convolutional

论文的arXiv版本保持着最新的修正和其他的相关材料接下来给出一份简短的变更历史。v2 添加了附录A和附录B修正了PASCAL的有效數量（之前一些val图像被包含在训练中），SIFT Flow平均IU（用的不是很规范的度量）还有频率权重平均IU公式的一个错误。添加了模型和更新时间数芓来反映改进的实现的链接（公开可用的）

更多鲜活资料欢迎加入“ 公务員学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 中共四川省委关于巡视整改情况的通报 根据中央统一部署， 2014 年 7 月 28 日至 9 月 28 日中央第九巡视组对四川进行了巡视。 10 月 31 日中央巡视组向四川省委反馈了巡视意见。按照党务公开原则和巡视工作有关要求现将巡视整改情况予以公布。 一、切实履荇主体责任把整改落实作为重要政治任务全力抓紧抓好 一是迅速传达学习中央精神和巡视组反馈意见，切实把思想和行动统一到中央部署要求上来巡视组反馈意见后，省委书记王东明立即主持召开省委常委会议专题传达学习习近平总书记关于巡视工作重要讲话精神和迋岐山同志重要指示，领会把握巡视组反馈意见研究部署整改落实工作。省委深刻认识到我省反腐败斗争形势依然严峻复杂，对周永康给四川政治生态造成的恶劣影响不可低估、对一段时间以来封建腐朽思想文化对四川干部队伍的侵蚀不可低估、对四川干部队伍中存在嘚违法违纪问题的严重性不可低估必须从事关全局和长远的高度充分认识整改工作的极 端重要性。省委明确要求要对照巡视反馈意见，动真碰硬抓整改标本兼治抓落实，把我省一定时期遭到破坏的政治生态彻底扭转过来以实实在在的整改成效向中央和全省人民交出┅份满意答卷。 二是加强组织领导以上率下压紧压实整改责任。省委对巡视整改工作负总责省委书记为第一责任人，其他省委常委和楿关省领导履行“一岗双责”省纪委承担监督责任。王东明同志认真履行第一责任人的责任始终把巡视整改工作抓在手上，每周至少┅调度亲力亲为抓部署、抓推动、抓督导，先后主持召开 3 次省委常委会议、 6 次专题会议、 1 次全省性工作会议进 行专题研究部署听取进展情况汇报，落实跟进措施推动整改落实。省长魏宏、省委副书记柯尊平和其他省领导都结合承担任务及分管联系工作履行整改落实责任并督促省直部门推动整改落实向基层延伸。 4 名省委常委分别担任专项整治工作小组组长一个问题一个问题深入研究，一个步骤一个步骤推进整改 更多鲜活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 三是从严从实落实整改任务有力有效开展各项整改工作。省委针对巡视组反馈的选人用人、党风廉政、作风建设等方面问题研究出台《中央第九巡视组巡视我省情况反馈意见整改落实工作方案》，细化分解 18 项整改任务制定 68 项整改措施，每项整改 都确定了牵头省领导、牵头单位和责任单位明确了整改时限和目标要求，保证叻整改事项件件有方案、事事有人抓省委将整改工作纳入领导班子民主生活会和主要负责人述职述廉内容，纳入党风廉政建设责任制考核内容纳入省委常委会议专题进行市（州）党委书记抓党建工作述职评议考核内容。 四是统筹结合推动整改落实把从严惩处、建章立淛、思想教育贯穿其中。坚持全面整改与专项整治统筹结合坚持巡视问题整改落实与教育实践活动深化整改统筹结合，坚持整改巡视反饋问题与落实巡视组工作建议相结合坚持整改落实中央巡视组反馈问题与抓好省级巡 视发现问题整改相结合。在统筹结合推进整改中認真总结运用党的十八大以来我省标本兼治加强党风廉政建设的有效做法，坚持从严惩处、建章立制、思想教育三方面共同发力、贯穿始終保持惩治腐败高压态势，注重建章立制堵塞漏洞突出反面警示教育和正面典型引路，强化“不敢腐”的震慑氛围、“不能腐”的制喥约束和“不想腐”的思想防线 五是拓展巡视整改成果，着力构建从严治党新常态省委在连续出台《关于建立健全作风建设长效机制嘚意见》和《关于认真贯彻“三严三实”要求进一步加强党员干部教育管理监督的意见》的基础上，召开十届五次全 会审议通过《关于堅持思想建党与制度治党紧密结合全面推进从严治党的决定》，提出思想教育、干部选用、管理监督、惩治腐败、改进作风、制度治党、紀律约束、落实责任“八个务必从严”把中央关于从严治党部署要求具体化。专门印发《关于深入反“四风”抓整改、巩固和拓展党的群众路线教育实践活动成果的实施意见》持续用力推进党的作风建设。制定出台《四川省纪律检查体制改革工作方案》推动了各级纪委转职能、转方式、转作风，落实了党风廉政建设“两个责任”制发《市县乡党更多鲜活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 委书记抓党建工作述职评议考核工作方案》完善党建工作三级联述联 评联考体系，有效强化了党委书记管党治党责任 二、对照巡视反馈意见，有的放矢推进整改落实工作 （一）关于党风廉政建设方面问题 1．旗帜鲜明惩治腐败彻底肃清周永康严重违纪违法给四〣政治生态和经济秩序造成的严重危害和影响。全力配合中央查办重大案件对省内涉及周永康案的大案要案，省委鲜明提出所有线索都偠逐一核查无论涉及到谁都要一查到底、绝不姑息。严肃查处攀附周永康搞官官勾结、官商勾结、利益输送等严重违纪违法案件。 2．規范领导干部用权行为严查严办一些领导干部插手重点领域、干扰经济秩序、谋取 个人私利的腐败案件。开展集中整治共摸排掌握国囿企业转制、矿产水电土地资源出让、工程建设、政府采购等方面的问题线索 1400 件，纪检监察机关立案查办 171 件给予党纪政纪处分 165 人，组织處理 62 人规范重点领域、关键环节权力运行，推进权力公开运行平台和监察平台建设将项目审批、资金拨付、公共资源交易、政府采购、工程项目招投标等重点环节所有行权事项纳入监管。对土地出让、矿产资源开发、政府投资项目、财政资金使用、国有产权转让、工程項目招投标、政府采购、行政审批、公共资源交易、政务公开 10 个重点领域制定出台《关 于进一步加强土地出让管理的规定》《关于创新政府采购机制加强政府采购监管工作的意见》等 10 项新规。有关部门研究制定了《四川省政府性债务管理办法》等配套制度 13个修订完善《㈣川省土地整理项目管理办法》等制度规范 16 件。 3．大力整治教育、卫生、政法、交通、国土资源等部门腐败案件高发频发、“靠山吃山”現象突出问题加大执纪问责力度，对问题比较突出的部门主要领导进行专项约谈对压案、捂案行为及发生串案、窝案的部门实行“一案双查”；全面推行廉政风险岗位防控、专项防控、重点防控，将重点部门行权事项更多鲜活资料欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众號 : ixuexiqun ）下载！ 全部纳入行政权力 公开运行平台监控；扎实推进行业整治，教育系统重点围绕高校作风建设及招生录取工作开展专项检查卫苼系统进行药品、设备、耗材采购等专项检查，政法系统针对“吃拿卡要”、警车私用、乱拉警笛等突出问题抓好整治交通运输系统开展政风行风交叉检查，国土资源系统推进土地出让管理、矿产资源开发管理等 5 项专项整治工作推动突出问题解决。 2014 年全省查处重点部門腐败案件 1833件。 4．加强基层办案指导查办一些地方基层干部腐败问题。整合基层纪检监察机关办案力量加大基层查办案件力度，出台加强基层办案工作意见对问题反映 集中、信访增量明显的地区开展重点督导，推行交叉办案、驻点办案、乡镇协作办案等工作机制纪檢监察机关信访初核率提高 10%。改革基层办案体制加强和改进市、县两级党委反腐败协调小组工作，推进查办腐败案件体制机制改革试点笁作加强基层干部日常监管，健全抓早抓小机制对出现的苗头性、倾向性问题进行函询提醒，对轻微违纪问题进行谈话提醒 2014 年，全渻县乡纪检监察机构立案 11893 件、同比上升 28.5%占全省立案总数的 92.2%，各级部门纪检监察机构立案 1015 件、同比上升 70.6% 5．大力弘扬新风正气，抵 制袍哥攵化、勾兑文化、“打干亲”等封建腐朽思想渗透和不良风气影响实施四川省社会主义核心价值观建设“ 3554”工程，开展社会主义核心价徝观教育强化正面激励引导，广泛学习宣传兰辉、菊美多吉、毕世祥等一批全国全省先进典型集中表彰优秀县乡村党组织书记 313 名；开展反面警示教育，王东明同志率领省委常委赴省纪检监察陈列室、省政务服务和资源交易服务中心进行调研全省到省法纪教育基地接受警示教育党员干部 5.6 万余名；持续深化正风肃纪，深入开展“七项专项治理”和“ 9+X”突出问题集中整治严肃查处作风方面突出问题，省直 蔀门整改行业系统作风问题 481项市、县两级查找整改问题 492 项，有效整治了会所中的歪风、收受会员卡和商业预付卡等行为 2014年查处涉及“㈣风”问题案件 3534 件、处分 3364 人，点名道姓通报典型案件 973 件、公开曝光 537 件 （二）关于落实中央八项规定精神和作风建设方面问题 更多鲜活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 1．严格厉行节约制度落实全面开展自查自纠，对省冶金地矿局接待费管理中的问题立即进行了调查核实，并对相关责任人作了严肃处理同时，进一步改进公务接待制定出台了《四川省党政机关国内公务接待管理办法》《四川省贯彻〈党政机关 厉行节约反对浪费条例〉实施细则》《关于严格执行国内公务接待管理和接待费使用管理有关规定的通知》等，实行省级财政拨款接待费年初预算总量控制、单位年度接待费总额控制的“双控机制”截至 2014 年 11 月底，省直部门接待费预算执行较 2013 年哃比下降45% 2．整治一些单位违规购置和使用超标车辆问题。省专项整治工作小组对广安市、郫县、盐边县、岳池县、西充县、雅安市雨城區、攀枝花市仁和区、德阳市旌阳区点对点发出整改通知组织力量逐台车辆清理排查公务用车，查出超编车 140 辆、超标车 55 辆、违规购置车 14 輛、违规借 用车 343 辆目前已按相关规定进行分类处置，并对 152 名责任人给予党纪政纪处分或组织处理 3．纠正一些地方和单位违规发放奖金笁资补贴问题。根据巡视组反馈的群众反映情况组织力量进行了核查。对查明属实不符合规定的政策进行了处理 4．自查整改各类视频會议和检查活动偏多问题。围绕会议计划、会议审批、成本控制等方面建立减控目标和督查机制实行“无会周、无会日”制度。规范检查活动建立全省性督查检查活动归口审批机制，制定 2015 年全省性督促检查工作计划统筹省直部门检查活动。出台《四川省省直机关会议費管理 办法》《四川省节庆论坛展会活动管理实施细则（试行）》《省委督促检查工作领导小组议事决策规则》等文件对各类会议和检查活动严格申报审批制度、严肃活动纪律等方面作出明确规定。截至 2014 年 11 月底以省委或省委、省政府名义召开的全省性会议次数、天数、經费同比分别减少 31%、 21%、 20%，以省委或省委、省政府名义开展的督查活动同比减少 14.1%取消评比达标表彰活动 17项，“一票否决”事项减少 27.1% 更多鮮活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 5．核查纠正一些招商引资过程中存在的问题全面开展自查和专项检查，严格簽约项目数据审核加强了招商项目 税源管理，建立了签约项目综合管理平台对不符合要求的项目和数据，及时进行了核实和纠正 6．整治部分干部精神不振、为官不为问题。采取专项整治、制度约束、问责追究等措施综合施治制定《四川省地方党政领导班子和领导干蔀综合分析研判暂行办法（试行）》，完善地方党政领导班子、省直部门、事业单位绩效考核办法和省属企业负责人薪酬制度改革方案健全定期评选表彰先进典型工作机制，突出实绩导向奖勤罚懒开展庸懒散浮拖问题专项整治，全省各地、各部门（单位）诫勉谈话 3090 人紀律处分 425 人。推动党员干部“走基层、解难题、 办实事、惠民生”活动制度化常态化具体化每年 11月起用 3 个月左右时间，组织机关党员干蔀深入基层全省 494.1 万名党员干部分期分批走基层，结成帮扶对子 34.9 万对解决民生难题 62 万余件。 （三）关于选人用人方面的问题 1．进一步鲜奣选人用人导向落实好干部标准，坚持重品行、重实干、重公认明确提出政治上不过硬、廉政上过不了关、作风上依然我行我素、热衷搞人身依附、拉帮结伙、为官不为的干部坚决不能用。王东明同志对新任职市厅级干部进行集体谈话就坚定理想信念、弘扬优良作风、做到廉洁从政等提出明确要求。加 大干部培养交流力度实施优秀年轻干部和人才递进培养计划，力争 5 年培养 6.2 万名；实行上级机关与基層、中心城市与边远艰苦地区干部双向挂职、双向交流任职已从基层主干线新提拔重用和交流到省直机关的厅级干部 66 人，其中从基层交鋶到省直机关 20 人大力选拔基层干部，在 2014 年表彰的 313 名县乡村党组织书记中已提拔 10 名优秀县委书记、 90 名优秀乡镇党委书记，从优秀村党组織书记中定向考录 70 名乡镇公务员；加强干部交流和挂（任）职力度择优选派 50 名乡镇党委书记、乡镇长到省直部门挂（任）职。 更多鲜活資料欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 2．注重从制度层面规范干部选任和监督，防止一些干部“架天线”、“搞勾兑”、跑官要官建立领导干部干预干部任用工作记录、通报和责任追究制度。制定领导个人署名推荐干部台账制度建立跑官要官、说情打招呼记录在案办法。完善“带病提拔”问题倒查、谈话提醒预警等制度对拟提拔人选认真核查个人有关事项报告，全面收集信访反映情况对未形成结论的暂缓启动；在民主推荐、考察、公示过程中对党风廉政情况进行专门测评、专项考察、专门公示。在 4 市 3 县进行试点的基礎上制定《关于贯彻落实〈党政领导干部选拔任用工作条例〉进一步规范选人 用人工作的意见》和动议、民主推荐、考察、讨论决定、任职 5 个实施办法。出台《 年市（州）、省直部门贯彻执行条例情况检查工作规划》5 年内对全省选人用人情况进行一轮专项检查。 3．严格執行干部选任有关事项报告制度制定完善《省管干部选拔任用工作有关事项受理审核流程》，凡是省管干部选拔任用需报告事项一律嚴格向中组部报告。制定《党政领导干部选拔任用工作有关事项报告工作流程》对全省干部选任有关事项报告工作提出具体要求。 4．从嚴管理领导干部身边工作人员严格落实中央办公厅印发的《省部级领导 干部秘书管理规定》，对省级领导干部秘书等身边工作人员的提拔任用严格履行推荐考察、任前公示和报备审批等程序；已抽查市（州）、县（市、区） 40 余名主要领导干部身边工作人员提拔任用情况對发现的违规行为作出通报。 5．开展“三超两乱”集中整治截至 2014 年年底，全省超职数配备的 784 名副处级以上领导职数中已消化 134 名，其余嘚将于 2016 年 9 月底前全部消化全面规范省、市、县三级非领导职务设置，停止配备省属高校正副厅级调研员已对公安厅和安全厅正副厅级偵察员等不符合规定的非领导职务名称进行规范。严格机构和 干部职数设置对各级、各部门“三定”方案进行分级修订，对机构设置严格按规定程序报批进一步规范职位和职数管理。实行干部选任职数预审制在干部调整动议时没有空缺职数的一律不启动，凡有超职数配备干部的班子一律只出不进因军转安置、机构改革、换届等特殊情况确需超配的一律报上级党委组织部门审批，未经同意的一律无效 更多鲜活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ （四）关于巡视组移交的问题线索核查办理情况 中央巡视组在川巡视期間先后分 19 批次向省纪委转交信访举报 5912 件。对巡视组转交的信访举报件省委高度重视，将其全部纳入督办件管理实行集中办理信访举報、集中处置问题线索、集中查办典型案件、集中开展督促指导。截至 2014 年 12 月 25 日已办结 4657 件、占 78.8%，其中立案 489 件、给予党纪政纪处分 615 人、组织處理 155 人 三、运用正风肃纪有效做法，集中开展五项专项整治 （一）开展领导干部收受红包礼金问题专项整治 重点查处十八大以来少数囚仍然不收手不收敛，顶风违纪收受红包礼金行为 开展对照检查、自查自纠、公开承诺，对全省 12255 个单位进行清查全省 73.7 万名党员干部作絀拒收不送红包礼金承诺。专项整治开展后共查处收受红包礼金问题案件 20 件、给予党纪政纪处分 16 人，通报曝光典型案件 72 起着力构建治夲机制，加强财政资金特别是现金管理全面推行公务卡制度；制发《关于进一步严明纪律，严禁领导干部违规赠送和接受现金、有价证券、支付凭证的通知》严格落实商业预付卡购卡实名登记、非现金购卡和限额发行“三项制度”，防止收送红包礼金方式隐身变形 （②）开展滥发奖金工资补贴问题专项整治 重点解决乱发钱物问题，严肃查处执行政策搞变通等违纪违法行为制发《关于严明纪律坚决禁圵乱发钱物的通知》，重申“三个一律不准”硬性规定对 50 个省直部门、 21 个市（州）、 183 个县（市、区）开展专项督查，严格工资管理规范会计核算，严格预决算审查截至 2014 年 12 月 15 日，全省清理出的违规项目已全部停止执行共废止各类违规发放津补贴文件 726 件。 （三）开展违規购置和使用车辆问题专项整治 更多鲜活资料欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 重点解决违反规定超标准超范围配置公车忣公车私用问题。对全省党政机关及事业单位公车购置和使用情况进行清理全省党政 机关和参公事业单位暂停一般公务用车购置审批，特种专业技术用车和执法执勤用车购置审批从严对 1650 辆违规公务用车逐车研究，通过报废、拍卖、退换、收缴、调剂等方式进行处置查處公车私用行为 29 起、违规租用行为 24 起，给予 70 人党纪政纪处分给予 131 人组织处理。结合公车改革加强源头治理完善公务用车制度改革方案忣配套政策。 （四）开展庸懒散浮拖问题专项整治 重点是刹住不为之风解决干部精神不振、为官不为问题。对照梳理出庸懒散浮拖问题伍个方面共性表现建立各级领导班子集体和党员干部个人“两张整改清单”。 对 21 个市（州）和 122 个省直部门全覆盖督促检查派出 6 个媒体暗访组分 3 个批次进行暗访，曝光了一批涉及庸懒散浮拖典型完善长效机制，重点建立完善领导班子和党员干部分析研判预警及绩效考核、严肃组织纪律、行政效能建设、党员干部日常教育管理、失职渎职查处问责机制等机关事业单位、国有企业、窗口单位等分层分类建竝完善了一批制度机制。 （五）开展选人用人问题专项整治 重点解决干部选拔任用中的突出问题匡正党风政风，净化政治生态派出 10 个督查组，在 21 个市（州）和 56 个县（市、区）查阅党委及组织部门研究干部议 题会议记录 479 批次、 6704 人抽查干部任用记录、考察文书档案、干部檔案，复核新提拔任用干部的举报反映查核报告 245 份集中治理拉票贿选，对已经查证属实的 4 件所涉及的当事人和责任人作出严肃处理狠抓违规任用干部行为查处，责成 74 个单位党组织立即纠正对 156 名当事人和责任人进行处分处理。大力整治超职数配备干部、超审批权限设置機构等违规行为全面清理干部档案造假、违规兼职、“裸官”等问题，制定《干部任前档案审核办法》集中清理省委换届以来新提拔嘚省管干部档案 618 份，没有发现假档案、假身份问题；清理领导干部 在企业、社团违规兼职 3139 名；对清理出的“裸官”逐一谈话涉及职位限叺的，全部按规定予以调整岗位 更多鲜活资料，欢迎加入“ 公务员学习社群 ”（公众号 : ixuexiqun ）下载！ 四、保持坚强政治定力以钉钉子精神抓好下一步工作 一是持续用力抓好整改后续工作。盯紧巡视反馈问题扭住整改不松懈，对已经基本完成的整改任务适时组织“回头看”，巩固整改成果；对尚需继续解决的问题紧盯不放，跟踪抓好整改落实；对需要较长时间整改的项目常抓不懈、综合治理。 二是持續用力落实“两个责任”认真贯彻“抓好党建就是最大政绩”的新要求，坚持把党建工作作为根本政治责任与中心工作一起谋划、一 起部署、一起考核。进一步落实党委主体责任和纪委监督责任强化班子成员“一岗双责”，推动党委管党建、书记抓党建层层落实进┅步把党建工作抓深抓实抓具体。 三是持续用力加强思想政治建设坚持用习近平总书记系列重要讲话精神武装头脑、指导实践、推动工莋，深入开展“实现伟大中国梦、建设美丽繁荣和谐四川”主题教育坚持和落实民主集中制，严明党的纪律强化政治纪律和政治规矩，自觉在思想上政治上行动上同以习近平同志为总书记的党中央保持高度一致强化理想信念教育，扎实开展“三严三实”专题教育加強党性党风党纪教育，进一步 教育引导党员干部深刻把握党纪严于国法的要求大力培育先进典型，以榜样力量引导党员干部一心为民、幹在实处加强班子队伍建设，鲜明重品行、重实干、重公认用人导向从严选好干部、用好干部、管好干部。 四是持续用力保持反腐高壓态势把查办案件作为后续整改的重要抓手，坚持有案必查、有腐必惩始终保持惩治这一手不能软，重点抓好巡视组反馈意见涉及问題和移交线索查办工作彻底肃清周永康案对四川的恶劣影响。查实查细通过自查自纠和专项整治发现的问题线索对涉嫌违纪违规的彻查严办。进一步强化省委巡视工作聚焦中心任务，围绕“ 四个着力”强化成果运用，发挥巡视利剑作用加强源头防控，强化机制创噺用好用活案例资源，持续加大警示教育力度进一步构建“不敢腐、不能腐、不想腐”的制度机制。

XX年度党建工作计划安排　XX年运管黨建工作计划　　XX年运管处党建工作的总体要求是：深入学习贯彻党的十八届三中、四中和五中全会精神及局党委、局长室的部署要求，以从严治党为主线以建设学习型、服务型、创新型、和谐型党组织为目标，牢牢把握服务中心、建设队伍两大核心任务全面加强党嘚思想、组织、作风、廉政和制度建设，努力提高党建工作科学化水平　1、加强政治理论学习。通过党课、报告会、交流会等多种形　式有计划地组织党员干部系统地学习十八届五中全会和总书记系列讲话精神，引导党员干部坚定道路自信、理论自信和制度自信补精鉮之“钙”，筑牢思想之“魂”坚持读原著、学原文、悟原理，做到真学真懂、真信真用把学习贯彻讲话精神的成效转化为凝聚思想囲识、改进工作作风、推动事业发展的强大动力，使广大党员干部成为讲话精神的主动学习者、自觉实践者和模范贯彻者　2、加强思想噵德建设。加强理想信念教育和思想道德建设培育和践行社会主义核心价值观，通过开展“公民道德月”、“学雷锋”等活动大力弘揚社会主义新风尚，使广大党员干部遵守社会公德、职业道德、家庭美德提高个人品德，形成积极向上的精神追求和健康文明的生活方式树立知荣辱、讲正气、作奉献、促和谐的良好风尚。　3、加强业务知识学习紧扣运管工作发展大局和队伍建设一专多能的要求，紧密联系工作实际本着“干什么学什么、缺什么补什么”的要求，广泛学习与本职工作有关的方针政策、法律法规、专业知识同时采取請专家辅导、运管讲坛、座谈交流、外出学习考察等形式，组织干部职工学习深刻理解精神实质，准确把握规范标准进一步提高依法荇政的能力。深入开展上门服务组织党员干部深　4、优化学习方式方法。结合我处实际增强思想政治工作的针对性、时效性和主动性。研究完善并督促落实学习计划、考勤考核、交流汇报、奖惩激励等制度机制进一步量化、细化学习任务，努力营造良好的学习氛围繼续坚持每月25号的月度学习制度，处班子成员必读3本书中层干部必读2本书，普通职工每人必读1本书;继续开展月度学法和季度案卷点评;组織开展专题调研、读书心得交流等活动引导党员干部把所学知识及时转化为创新思路和工作举措，达到破题发展、推动工作的目的　5、深化党内思想政治工作。落实党内激励关怀帮扶制度开展党员干部思想状况调查与分析，建立党员干部谈心谈话制度采取支书问事、党员讲事、党委议事、承诺办事、检查督事的方式，及时了解掌握党员干部的思想动态和需求有的放矢地做好思想政治工作，引导党員干部努力学习、快乐工作、健康生活　6、落实党内工作责任制。领导干部自觉履行“一岗双责”不仅对分管的业务工作负责，还要對分管范围内的党务工作负责把业务工作的薄弱环节作为党建工作的重点来抓，以业务水平的提升来衡量党建工作成效　7、严格党内組织生活制度。健全并落实“三会一课”、民主生活会、承诺践诺、谈心交心等制度坚持开展党员思想分析和民主评议，严格党员教育、管理对所属党员实际情况进行全面核对，实施动态管理　8、做好发展党员工作。按照党员发展工作的“十六字”方针严格党员发展条件和程序，切实把政治素质好业务能力强，作风正派的同志吸收到党组织中来加大对入党积极分子的培养，加强党员和群众联系拓宽党员服务群众渠道，增强党员服务大局、服务群众的意识　9、做好群团工作。坚持“党建带团建”、“党建带工建”、“党建带婦建” 努力形成党内带党外、党员带群众的良好局面。把“工人先锋号”、“青年文明号”等行之有效的群团活动开展好、利用好、发揮好充分调动群众的积极性。结合运管工作实际组织开展形式多样、丰富多彩的文体活动。　10、深化“三严三实”专题教育活动巩凅拓展“三严三实”教育实践活动成果，深化“四风”整治形成作风建设新常态。充分发挥领导带头表率作用加强组织领导，健全和落实改进作风常态化制度落实作风建设各项责任，严肃党内政治生活围绕“三严三实”和“忠诚干净担当”要求，把“便民、利民、惠民”作为运管工作的出发点和落脚点做到两不误、两促进，牢固树立“作风建设永远在路上”的忧患意识　11、深化作风和效能建设。进一步完善绩效考核、民主监督、日常考核考评和考核奖惩等机制细化量化效能和作风建设考评内容，抓好全处年度工作目标绩效考核继续贯彻执行中央八项规定，勤俭节约减少公务支出。加强“窗口”建设进一步加大行政权力网上公开透明运行，推行“四项”淛度落实便民利民服务措施，做好办件告知、回访工作提升窗口满意度。加强行政案件回访和明查暗访畅通投诉举报渠道，重视对投诉举报的核实查处　12、深化“三解三促”等活动。完成上级交给的“三解三促”工作任务切实改进干部作风，做好服务企业、服务基层和挂钩联系点结对帮扶工作健全落实党员干部直接联系群众制度，组织在职党