作者:侯文贤发布时间:2026-06-26 16:37:01 点击数:89375

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:从“学术礼仪”到“个人疗愈”:毕业论文致谢里的青春群像

  前不久,一篇论文致谢火了。

  “我是从水边来的。吐鲁番的水在地下走,坎儿井把天山的雪引到葡萄架下,不声不响,像一种沉默的慷慨。那时候我还小,站在地面上,看不见水,只看见葡萄甜了,庄稼活了,以为天经地义。”

  “我在那种沉默里长大——维吾尔语是母亲的舌头,汉语是我后来才学会的一种呼吸。两种语言之间,有一片我说不清的空地。”

  “后来我进了医科大,不锈钢的盆,流动的水,每天握着别人用过的刀,擦干净放回去,再拿起一把。日子就这么过的,水一直在流,我一直在擦……”

  这些文字来自今年毕业的华中师范大学文学院硕士毕业生,维吾尔族女生苏比。吐鲁番干旱少地表水,坎儿井“看不见的水”是她成长中深刻的印记,用水隐喻故乡、亲情的滋养。后来,前半途护理专业,后半途追梦桂子山求学文学,维吾尔语是母语根脉,汉语是求学新通道……戳中无数跨专业、远离故乡辗转求学的年轻人。全网无数人感动、诉说、仿写。

  6月盛夏时节,又有一大批毕业生离开校园,毕业论文的致谢部分,成了同学们回望这段人生历程的特殊站点。

  苏比是在离家前一天,也是截止时间前最后一天开始写的。当时她有些分离焦虑,行李也没有收拾好,一开始写得没有很认真,“我列举了一份感谢名单,写了读研最常去的咖啡馆、我的电动车、我在武汉爱吃的餐厅、我喜欢的乐队等等。慢慢地我想到了坎儿井,又想到了母亲”。

  致谢的部分内容是此前的随笔,即使这样她也写了大概3个小时。“那3个小时里,我不断地想起今年——我一次次从武汉飞回新疆,又从新疆飞回武汉。飞机快要落地的时候,舷窗外能看见天山的轮廓。那山脉很长,无论是在吐鲁番还是乌鲁木齐,抬头都能望见它。但同时我又想起坎儿井的水——那是一种隐身的状态。我想起所有帮助过我的力量,汇聚成了水。而坎儿井特指母亲对我的帮助。”

  苏比写完致谢第一时间发给了导师,登上了回武汉的飞机,在飞机上一直很想哭,“可能还沉浸在写作状态里,据导师说他马上转发给了其他几位老师看这篇致谢。不过他当时更关心的是我找工作的事。答辩那天,致谢引起了一点小小的轰动。我很喜欢的一位女老师说:‘好像快要毕业了,才重新认识了你一遍。’”

  22岁的本科毕业生徐行吟对这篇致谢感同身受。高考后她被录取到某大学经管专业,但她一直想要学的是汉语言文学。通过努力,大一学年结束后她如愿地转入中文系,并且没有留级。

  “转系后课程很多,每天都超级忙,心理压力很大,大多数同学大一下学期就选好了指导老师,有了自己的研究团队。我大二去了以后,还要在基本固定的格局里寻找机会。”徐行吟说。很多个夜里,她想起自己高中时的梦想,想到家乡的风土人情和令人动容的文学作品,流过眼泪,但还是坚持了下去。

  最终,她成功保研,论文也拿到了优秀。在致谢里,她写了家人、朋友、老师同学,校园里的鸟儿,当地的美食与风景,也花大篇幅诉说了对喜欢的古代文人和现代作家的感谢,他们的作品给了自己力量。徐行吟说:“在网上看到一位同学毕业论文写了曹丕,还带去了首阳山,真的好幸福,我们在写对这些人物的感情时,也并没有脱离我们过去和未来的学术研究。”

  “生活是多样的,有痛苦也有幸福,正是一些幸福的瞬间,可能来自他人的指点,或自己的阅读体会,与亲友的谈天心得,在享受自然时的顿悟,以及每一个默默努力迎来收获的过程,支持我们学下去、研究下去,万物都能感激。”徐行吟说。

  今年化学专业硕士毕业的杨晶,也写了一篇非常自由的毕业论文致谢,同学们看到后都觉得“很治愈”,但她注意到网上有一些声音。

  “一位博主说,研究生不要在致谢里流露出真情实感。正文写错了是学术问题;致谢写错了,叫情商问题、态度问题、师门关系问题。”杨晶说,“写自己这几年很苦,别人看到的是在卖惨,暗示没人帮;写自己生活细节过多,导师、同门师兄师姐会觉得自己被忽视辜负,不舒服。”

  这位博主表示,“致谢是公开文本,是学术礼仪,是人际排序,是资源关系的最后确认。致谢写得好,不是因为你多会煽情,而是因为你知道什么该写、什么不该写,谁必须出现,谁不能遗漏。”

  “致谢有固定的学术礼仪功能,首要任务是答谢学术支持者,导师、课题组、实验室、调研对象等,我想大家也都知道。”杨晶说,“完成这些基本部分后,如果不是过激吐槽、网络烂梗,老师们都会比较宽容,还会显得乐于阅读。”

  杨晶认为,世界上不是所有人都有许多尽心尽力的师友相助,进而取得巨大成功的。平凡的人在平淡间有坎坷地过完研究生3年,学业研究没有很大成就,也可以好好地写自己的致谢。“我也是从小地方来的,我能走到这里,也已经很了不起;我付出了努力、忍耐、煎熬,为了一个目标作出了牺牲,我就是可以肯定自己。一个学习者、研究者应该具备爱护、尊重自我的能力。”

  杨晶曾经投身过优绩主义内卷竞争,也感受过漫长的人生低谷。“对自己很‘狠’或许会带来机遇成就,但随之而来的也必然有疲倦、逃回日常生活的需求。我们需要精神出口,论文写作也是漫长高压的过程,致谢成为学生阶段性情绪释放渠道,通过回望挫折、记录温暖,完成自我疗愈,总结自我成长。”

  徐行吟看到,多数高校明确致谢不参与查重,赋予学生创作空间,她的许多同学也写了“很文学”的致谢。拒绝统一套路化,追求文字独特性、个人叙事感,敢于直白袒露脆弱、感恩、热爱、浪漫,兼有幽默、诗意、质朴等多种文字风格。

  “许多致谢没有止于个人得失,关注更大的时代与社会,几篇出圈的也传递奋斗、共情、善意的正能量精神。个性化致谢可以留存一代人求学记忆、生存处境、价值取舍,也可以被视作观察青年心态、校园文化、时代情绪的文本材料。”徐行吟说。

  查看网友们对自己致谢的表态时,苏比说:“我觉得文字是有力量的。大家明明互不相识,却因为一篇文章产生了连接。我的理解是,我们同处一个时代,对一些事物有着同样的感受。我只是把那些共同的感受,用一种诗意化的方式说了出来。”

  答辩那天,苏比也和同学们交换着看了彼此的致谢。有人感谢自己最爱的作家,有人感谢自己的亲人。更多的人开始寻根,追问自己的来处——“我们是从哪里来的?是什么塑造了我们?以前,致谢往往被专业的模板框住了,但现在,越来越多人打破模板,写下创造性的致谢。这让致谢有了张力,它不再是论文末尾一个可有可无的附庸,而成为学业和毕业路途中的一个节点。”

  (应受访者要求,徐行吟为化名)

  中青报·中青网记者 李怡蒙

  来源:中国青年报 

昨日相关部门披露新政策从“学术礼仪”到“个人疗愈”:毕业论文致谢里的青春群像

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  “转系后课程很多,每天都超级忙,心理压力很大,大多数同学大一下学期就选好了指导老师,有了自己的研究团队。我大二去了以后,还要在基本固定的格局里寻找机会。”徐行吟说。很多个夜里,她想起自己高中时的梦想,想到家乡的风土人情和令人动容的文学作品,流过眼泪,但还是坚持了下去。

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  “一位博主说,研究生不要在致谢里流露出真情实感。正文写错了是学术问题;致谢写错了,叫情商问题、态度问题、师门关系问题。”杨晶说,“写自己这几年很苦,别人看到的是在卖惨,暗示没人帮;写自己生活细节过多,导师、同门师兄师姐会觉得自己被忽视辜负,不舒服。”

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  (应受访者要求,徐行吟为化名)

  中青报·中青网记者 李怡蒙

  来源:中国青年报 


祁治国在观看“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统运行情况

北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国

在北京市人民检察院的一间办公室里,一台以国产算力设备为支撑的人工智能一体机正高速运转。大屏幕上,成千上万的信息数据如潮水般流过,由北京市检察机关拥有自主知识产权的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统逐一“思考”、解析。

不到一分钟,系统就从纷繁复杂的信息中捕捉到了存在潜在风险的社会矛盾纠纷、可以导入案件程序办理的线索信息并对执法司法工作情况实时开展反向审视——这不是科幻片场景,而是北京市检察机关日常工作中的真实一幕。

近几年,北京检察控告申诉部门一直在思索如何将大数据模型这种新质生产力与新时代“枫桥经验”相结合,打造出“数智枫桥·数治北京”这一北京样板。

如今,这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中,形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵,每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”,从“办一案”走向“治一片”,从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能,就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合,提前预警预防矛盾纠纷,就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

大数据模型成为检察官办案“助手”矛盾纠纷化解率超九成

在北京市人民检察院里,不到半米高的人工智能一体机正在高速运转,一体机连接的大屏幕上显示,大数据模型正在对一条条检察信访信息进行分析、处理。没多久,系统就给出了信访信息中反映出的各类检察监督线索信息,供检察官进一步甄别。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型,检察官可利用这套系统,从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’,迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者,通过运用“索迹智见”,检察官能够及时发现各类监督线索信息,导入司法程序办理,实现矛盾纠纷法治化实质化解,化解率超95%。

在祁治国看来,相比叠加大量人力去阅读、分析海量材料,“索迹智见”这样的大数据模型可以大大节约检察机关的时间成本,让检察官们“好钢用在刀刃上”,全力去解决、处理大数据模型发现的监督线索,从而在第一时间处理化解矛盾纠纷。

如今在北京市检察机关中,像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下,目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型,形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

“枫控智检”大数据模型通过梳理海量的信息材料,对矛盾纠纷风险进行评估研判,高效、准确地发现高风险矛盾纠纷信息,并将相应的高、中风险矛盾纠纷及时通报相关单位,确保将矛盾纠纷的风险消灭于萌芽状态。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”,反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析,锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员,这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题,发现并移交违纪违法线索,并提出源头治理的意见建议。

化解矛盾纠纷于未然大数据模型每天处理信息数以万计

在大数据的帮助下,检察官们在调查、处理矛盾纠纷时,随时可以打开智能化的“工具箱”,用最合适的大数据工具辅助开展工作。

“以前检察机关往往是在矛盾纠纷出现之后再介入处理,现在有了大数据模型的帮助,我们可以在矛盾纠纷出现前,就将其化解于未然。”祁治国说,目前这些大数据模型已经全面覆盖了北京市检察机关刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务,每天都可以处理数以万计的数据信息。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维,这起案件判决后,检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示,检察官们调查后发现,那几年,西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件,其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%,而故意毁坏财物罪中的占比更高,达到81.81%。

西城区检察院协调相关部门调取了大量相关数据,形成了一张西城区停车纠纷的热力图,所有需治理的风险点位一目了然。

有了这份热力图,检察官们联合街道建立专项协调机制,在部分胡同增设停车位,并设置了多个非机动车停放区。随后,这一协调机制在整个西城区铺开,随着工作推进,西城区检察院受理的因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降了。

“回顾这些工作,我们检察机关也思考了很多,得出三点总结。一是通过个案办理,到类案监督,再到溯源治理,就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型,从批量发现案件线索、办理检察案件,到减少线索、降低案件,可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’,到各有关职能单位、部门形成合力的‘都管’,可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

他表示,总结起来,检察机关践行新时代“枫桥经验”,就是坚持问题导向、系统解决、创新思维。据此,能帮检察机关更好地化解社会矛盾纠纷、融入社会综合治理。

大数据模型分析数据超22亿条为国家追回税款等超2.4亿元

这样的大数据模型,很快取得了成效。此前检察机关发现,部分加油站会通过“体外账户”收付款、账簿凭证弄虚作假、篡改税控软件数据等手段隐匿收入、偷逃税款。

北京市检察机关运用大数据模型,全面分析超过22亿条数据,发现了大量违法线索,督促相关企业补缴税款及滞纳金共计2.4亿余元。针对办案中发现的问题,北京市检察院向市税务局制发了检察建议,堵住了存在的税务漏洞。

如今,北京市检察院打造的大数据模型仍在根据各级检察机关的工作需要,不断孵化出新的模块或新的模型。祁治国认为,社会是一个系统,这就要求检察官用系统观念来解决社会所面对的问题。而大数据模型就是在海量数据中系统科学地发现问题、处理问题的绝佳帮手。通过不断创新,让检察工作不断走在时代的最前沿。

为预付卡商家“跑路”建起“防火墙”372家企业被责令整改

近年来,在北京市检察院的指导下,各级基层检察院也将人工智能和大数据模型变为了“数智”好帮手。在这些新质生产力的帮助下,检察机关能够有效地发现社会中问题的征兆,变“被动防控”为“主动预防”。

此前,商家向消费者兜售预付卡后“跑路”的情况,引发了不少消费者投诉。朝阳区检察院的检察官们想到了利用大数据模型来解决问题。

朝阳区检察院第六检察部副主任李静雯说,2024年初经过调研后他们发现,很多销售预付卡的机构“跑路”前,都是有征兆的。不少“跑路”企业的做法都违反了北京的相关备案规定。

李静雯表示,发现这一问题后,检察官们梳理了海量数据进行“碰撞”,发现了100多条发卡企业存在应备案未备案问题的线索。检察官们由此实地调查取证,确认企业是否存在违规行为。

朝阳区检察院根据收集到的证据开展了公益诉讼检察履职,制发检察建议。相关部门先后对372家企业责令整改,消费者预存资金的安全性有了显著提升。

大数据模型助检察官升级思维发现行政公益诉讼线索上千条

北京市检察院第三分院第一检察部副主任王金倩也在办案中尝试用大数据模型解决老百姓最关心的问题。

此前辖区基层检察院曾办理过一起交通肇事案件,事故发生在一所学校附近。承办人进一步调查后发现,平谷区内还有一些学校不同程度地存在周边道路交通基础设施缺失的情况,于是着手办理了相关行政公益诉讼案件。王金倩回忆,该案上报到北京市检察院第三分院后,引起了检察官们的关注。

“在全市范围内,是否还有其他学校周边的道路存在类似的安全隐患呢?”王金倩说,如果没有大数据模型,检察官就需要到各个学校实地调查,花费大量时间成本的同时,最后往往只能就某些个案进行处理。

但现在,检察官们有了大数据模型。检察官根据大数据模型发现的线索,去实地调查走访,工作效率得以大大提高。如今,这款大数据模型已部署到北京各区检察机关,最终发现行政公益诉讼线索1389条。

用数据发掘隐藏的线索查获犯罪嫌疑人180余人

除了通过应用大数据模型为民造福,还有一些以往难以被发现的犯罪线索借助北京检察机关大数据模型被发现。

“医保骗保是一类较特殊的犯罪,这种犯罪一般也不会有被害人报案,且为规避侦查通常使用现金交易,隐蔽性非常强,传统的侦查手段难以有效发现线索。”北京市检察院第一检察部检察官助理刘凡石介绍了这样一起案件。

公安机关抓获了一名利用医保买药后倒卖药品的犯罪分子,缴获的手机中发现了海量的涉嫌违规出售、收购医保药品行为的聊天记录。

检察机关在对案件进行研究后,意识到可以利用人工智能技术去深入挖掘这些聊天记录背后的犯罪线索。通过调查,检察机关发现了医保骗保犯罪行为的大量共性特点,设计开发了医保欺诈全链条监督大数据模型。

“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来,将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径,然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查,帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示,检察机关此后通过检察建议等方式,督促相关部门尽快堵住了漏洞。

这期间,检察机关也得到了市医保局等相关部门的大力支持,通过这款大数据模型,北京市检察机关累计筛查出各类医保骗保线索1100余条,在公安机关支持配合下累计查获犯罪嫌疑人180余人。

大数据成为女童守护者医生履行强制报告义务落到实处

同样利用大数据模型发现隐藏犯罪的还有北京市检察院第一分院第七检察部检察官助理荣杰。他和团队成员通过数据筛查发现有女童遭到性侵后,知情人没有主动报案,这导致受害者无法及时得到法律的救助,也不利于未成年人的健康成长。

为了破解这个难题,检察机关和卫健委合作,通过大数据“碰撞”的方式发现疑似未成年人遭遇侵害的线索。在大数据模型的帮助下,数起隐藏的恶劣犯罪被发现。

12岁的小静(化名)不幸遭到侵害,由于医生没有履行强制报告义务,直到检察机关用大数据模型发现了蛛丝马迹,犯罪分子才被警方抓获,并最终受到了法律的严惩。

荣杰介绍,通过大数据模型的帮助,检察机关发现并向相关行政主管部门移送未履行强制报告义务线索12条,督促行政主管部门处罚9家单位、8名个人。

“让我倍感欣慰的是,今年以来的案件中,北京检察机关再没有发现一起医生未履行强制报告义务的情况。”荣杰说。

祁治国表示,北京市人民检察院非常注重“3+N”大数据模型矩阵系统在全国的推广应用。截至今年11月,北京市检察院“数智枫桥·数治北京”技术工作室已先后接待30多家相关单位参观调研。“模型采取模块化建设思路,可以方便地实现相关兄弟单位间的共建、共享、共用。”

文/本报记者屈畅摄影/马向峰统筹/孙慧丽

·对话·

祁治国:创新应变,数智赋能践行新时代“枫桥经验”的实践

北青报:打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷是什么?

祁治国:随着我国城镇化进程快速推进,人口流动频繁,城乡结构发生了深刻变化,传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”,根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到,传统的化解方式还存在一些短板,比如,以往我们很多是风险爆发后才介入处理,是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时,我们也在主动思考,如何克服这些短板不足?我们注意到,人工智能大数据模型的高速发展,这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式,极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合,从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”,这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

北青报:北京检察是如何打造出了“数智枫桥·数治北京”这一解决方案的?

祁治国:有了之前提到的“识变”,我们就要努力“应变”,用科技的手段,把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型,用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统,这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”,从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲,是科技的力量与北京检察官的大数据思维,让我们把曾经的不可能,变为了今天的可能。

举例说,拖欠税费的案件因为数据量很大,调查起来非常困难。但我们打造了检察监督税费大数据模型,聚焦水资源税等重点领域,以国有财产保护领域公益诉讼,推动了拖欠税费征缴工作的开展。这就是“科技赋能”给检察工作带来的质的飞跃。

北青报:能不能用一句最简单的话,概况北京检察“数智枫桥·数治北京”的核心内容?

祁治国:在我看来,我们的“数智枫桥·数治北京”的核心内容可以用16个字来概括:系统施治、科技赋能、协同联动、预防在前。这是北京检察机关勇于“求变”的生动体现。

我们通过转变思想观念,应用科技手段,实现了矛盾风险最大程度的预防与化解,这就是我们控告申诉工作的现实意义所在,也是我们坚持和发展新时代“枫桥经验”打造出的北京样板。王悦(EN103)

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