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泉州市加强城市基层党建工作 组建城市居民小区党组织
原标题:泉州市加强城市基层党建工作 组建城市居民小区党组织
泉州网7月30日讯(记者 谢曦)近日,市委办印发《关于加强城市基层党建工作的实施意见(试行)》(以下简称《意见》),从建立健全城市基层党建工作机制、强化街道社区党组织功能、扩大党的组织和工作覆盖、探索创新城乡接合部基层党建工作、提升党建在基层治理中的引领作用、加强党务工作者和党员队伍建设、强化基层党建工作保障七个方面入手,构建条块结合、以块为主、优势互补、资源整合的基层区域化党建新格局。
建机制 街道社区党组织与驻区单位资源共享
城市基层党建是以街道社区党组织为核心,有机联结单位、行业及各领域党组织,实现组织共建、资源共享、机制衔接、功能优化的系统建设和整体建设。建立健全互联互动机制,统筹整合街道社区内各领域党建资源,有利于打破壁垒、握指成拳。
《意见》提出,街道社区党组织与驻区单位要相互提供资源清单和需求清单,互相开放、统筹整合使用区域内党建、群团、教育、文化、卫生、体育等场所及设施,实现需求互补、资源共享。
强基础 推进街道社区减负增效
街道社区党组织是党在城市工作的基础。《意见》提出,要按照精简、统一、高效的原则,调整优化街道内设机构,强化基层党建、基层治理、服务群众的机构和力量,强化街道党工委抓党建、抓治理、抓服务的职能。
同时,推进街道社区减负增效,落实社区事务准入制度,各级提供给社区的资金资源,要以社区党组织为主渠道落实到位,促进社区党组织有资源有能力办事;取消各职能部门对社区单独组织的考核评比活动,统一纳入县(市、区)对街道工作的综合考核评比。
扩覆盖 推行楼幢党小组、党员楼长制
《意见》要求,街道、社区应根据小区分布情况,依托业主委员会、物业服务公司、居民自治团体等,组建小区党组织。
其中,凡是在册正式党员(组织关系在社区的党员)达3名以上的小区,应成立建制性的党组织;在册正式党员不足3名的,积极吸纳非在册党员(组织关系不在社区但是居住在小区中的党员)加入小区党组织,探索组建“兼合式”党组织,并通过培养发展党员等措施,为成立建制性的党组织打好基础。适时升格社区党组织,负责领导和管理小区党支部。
同时,明确小区党组织在小区自治管理中的领导地位,组织业主委员会、物业服务公司、群体组织、社团组织等成立小区自治联席会议。推行楼幢党小组、党员楼长制、党员中心户等制度,动员各类群体参与自治管理,共同做好小区服务管理,提升居民依法自治水平。
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算
AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
- 类型:成长学习
- 系统:Android 14.0
- 大小:kgr.qbMB
- 时间:2026-10-16 23:37:20
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