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三是，着力构建数字消费信息安全保障体系。切实落实《个人信息保护法》等网络安全相关政策制度，对大数据环境下的数据信息进行分类分级处理，制定更加有针对性、差异性的数字消费数据安全治理方案，通过数字消费者对不同信息的敏感度和重要性进行反馈，进行最小化的数据收集，对信息数据进行隐私计算、加密技术、访问权限控制和匿名化等脱敏处理，防止数字消费行为信息泄露和滥用，强化对消费者个人数据信息安全保护。
“红军当年的长征路是我们现在应该经常走一走的，走与不走感受不一样。”北京交通大学原党委副书记、校务委员会副主任颜吾佴认为，应号召、鼓励、组织越来越多的人重走长征路，大力开展“重走长征路”红色旅游。他认为，网上重走长征路也是一种好方式，对于多数人而言，实地重走长征路比较困难，而利用网络新媒体技术，能让更多人身临其境地了解长征故事。同时，应开展更多学习、宣传长征精神的活动，并不断创新形式，加强理想信念教育和革命传统教育。
文章指出，新时代统战工作取得的最大成果，就是在实践中形成了关于做好新时代党的统一战线工作的重要思想，就加强和改进统战工作提出了一系列新理念新思想新战略。概括起来有以下12个方面。第一，必须充分发挥统一战线的重要法宝作用。统一战线是党克敌制胜、执政兴国的重要法宝，是团结海内外全体中华儿女实现中华民族伟大复兴的重要法宝，必须长期坚持。现在，统战工作不是过时了、不重要了，而是更重要了。第二，必须解决好人心和力量问题。人心向背、力量对比是决定党和人民事业成败的关键，是最大的政治。统战工作的本质要求是大团结大联合，解决的就是人心和力量问题。第三，必须正确处理一致性和多样性关系。关键是要坚持求同存异，发扬“团结－批评－团结”的优良传统，在尊重多样性中寻求一致性，找到最大公约数、画出最大同心圆。第四，必须坚持好发展好完善好中国新型政党制度。统一战线必须坚持中国共产党领导，同时推动多党合作展现新气象、思想共识取得新提高、履职尽责展现新作为。第五，必须以铸牢中华民族共同体意识为党的民族工作主线。中华民族共同体意识是民族团结之本。要坚定不移走中国特色解决民族问题的正确道路，推动各民族坚定对伟大祖国、中华民族、中华文化、中国共产党、中国特色社会主义的高度认同，引导各族群众牢固树立休戚与共、荣辱与共、生死与共、命运与共的共同体理念。第六，必须坚持我国宗教中国化方向。全面贯彻新时代党的宗教工作理论和方针政策，积极引导宗教与社会主义社会相适应。第七，必须做好党外知识分子和新的社会阶层人士统战工作。做好党外知识分子工作，充分尊重是前提，加强引导是关键，发挥作用是目的。新的社会阶层人士是中国特色社会主义事业的建设者，要把他们组织起来，加强引导、发挥作用。第八，必须促进非公有制经济健康发展和非公有制经济人士健康成长。促进非公有制经济健康发展和非公有制经济人士健康成长是重大经济问题，也是重大政治问题。要深入开展理想信念教育，推动构建亲清政商关系，促进民营经济高质量发展，引导非公有制经济人士做合格的中国特色社会主义事业建设者。第九，必须发挥港澳台和海外统战工作争取人心的作用。发展壮大爱国爱港、爱国爱澳力量，维护香港、澳门长期繁荣稳定，确保“一国两制”实践行稳致远。贯彻新时代党解决台湾问题的总体方略，发展壮大台湾爱国统一力量，反对“台独”分裂行径，推进祖国完全统一。围绕凝心聚力同圆共享中国梦的主题，积极引导海外侨胞和归侨侨眷致力于祖国现代化建设与和平统一大业。第十，必须加强党外代表人士队伍建设。要加强培养、提高素质，科学使用、发挥作用，着力培养一批同我们党亲密合作的党外代表人士。第十一，必须把握做好统战工作的规律。要加强同党外人士的团结联系，坚持尊重、维护、照顾同盟者利益的原则，待之以诚、动之以情、晓之以理、助之以实，为党交一大批肝胆相照的党外朋友。第十二，必须加强党对统战工作的全面领导。统一战线是党领导的统一战线，要确保党对统战工作全面领导。统战工作是全党的工作，必须全党重视、大家共同来做，构建党委统一领导、统战部门牵头协调、有关方面各负其责的大统战工作格局。盖茨基金会称，目前全球卫生预算呈下降趋势，此次增加的资金将部分用于推动全球健康创新，以挽救世界上最弱势群体的生命并改善他们的生活，包括生活在低收入社区的新生儿和孕妇。虽然目前全球总体援助支出趋于平稳，但2022年撒哈拉以南非洲国家获得的援助额下降了近8%。与此同时，债务和其他财政压力导致它们的需求日益增长，预算却在缩减。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。