百年党史社会实践报告2000字4篇

百年党史社会实践报告2000字4篇百年党史社会实践报告2000字　学校开展迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动　为进一步激发广大师生爱党、爱国、爱社会主义的热情，充分展示我校广大师生昂扬向上、奋发进下面是小编为大家整理的百年党史社会实践报告2000字4篇,供大家参考。

篇一：百年党史社会实践报告2000字

开展迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动

　为进一步激发广大师生爱党、爱国、爱社会主义的热情，充分展示我校广大师生昂扬向上、奋发进取、团结拼搏的精神风貌,营造迎接、学习、宣传党的二十大的浓厚氛围，根据省委教育工委和省教育厅通知要求，决定在全校范围组织开展“青春献礼二十大强国有我新征程”迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动。具体方案如下。

　一、总体要求

　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，紧紧围绕迎接党的二十大、学习宣传党的二十大精神主题主线，深入宣传习总书记带领全党全国各族人民在实现中华民族伟大复兴新征程上走过的非凡十年，广泛宣传党和人民创造的新作为新业绩，分两个阶段开展系列宣传教育活动。党的二十大召开前，以“青春献礼”为重点，引导广大师生深刻认识“两个确立”的决定性意义，自觉从党的重大成就和历史经验中增长智慧，增强信心，用青春唱响“强国复兴有我”的时代强音，积极营造喜迎党的二十大的浓厚氛围。党的二十大召开后，以“奋进

　担当”为重点，深入开展党的二十大精神宣讲巡讲，切实把全校师生的思想统一到党的二十大精神上来，弘扬“奋进新征程，建功新时代”主旋律，切实激发广大师生向第二个百年奋斗目标奋勇前进。

　二、活动王题

　青春献礼二十大强国有我新征程

　三、活动时间

　2022 年 5 月一 12 月

　四、活动内容

　（一）第一阶段：迎接党的二十大（2022 年 5 月-10月），围绕“献礼二十大，青春在行动”为主题，迎接党的二十大胜利召开。

　1.“学思践悟”一一习总书记重要讲话精神专题学习教育活动。

　通过中心组学习、主题党日、团日、班会课等形式，组织广大师生认真学习贯彻习总书记给中国冰雪健儿的重要回信精神、在中国人民大学考察时的讲话精神、在庆祝中国共产主义青年团成立 100 周年大会上的重要讲话精神等，深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，大力弘扬爱国主义精

　神、伟大建党精神、劳模精神和工匠精神等，激发责任担当，切实将习近平新时代中国特色社会主义思想转化为广大师生爱党报国的实际行动。

　责任部门：党委宣传部、党委组织部、团委，各党总支

　活动时间：2022 年 5 月

　2.“我们这十年”一一优秀网络文化作品征集展示活动

　围绕“我们这十年",突出爱国爱党爱社会主义主题引领，深入走进不同实践领域、不同社会群体，组织学生创作各类网络文化作品。紧紧围绕党的十八大以来取得的原创性思想、变革性实践、突破性进展和标志性成果，通过“今昔对比”“代际对照”等方式策划创作视频，漫画等文化作品，以及短视频、H5、微电影等优秀融媒体作品。也可在以往优秀作品的基础上，充分整合同类主题优质作品，通过音视频混剪、图文影音转换、主题时空拓展等不同形式，对作品进行再创作再生 产。优秀作品推荐参加全国、江苏省大学生网络文化节和高校网络教育优秀作品推选展示活动。

　责任部门：党委宣传部、团委，各党总支

　活动时间：2022 年 6 月

　3.“思政名师大巡讲”一一特色主题宣讲活动

　组织学校马克思主义学院思政课优秀骨干教师，关工委“银发生辉”讲师团，面向校内校外，深入企事业单位、街道社区、乡村和校内师生中，阐述新思想和党的创新理论，深化党史学习教育和“四史”宣传教育，把深刻道理与鲜活故事融合起来，把理论讲得透彻、把思想讲得鲜活。引导广大党员和干部群众感悟思想伟力、凝聚奋进力量，推动习近平新时代中国特色社会主义思想深入人心、落地生根。

　责任部门：马克思主义学院、工会

　活动时间：2022 年 6 月

　4.“青春礼赞”一一青年大学生喜迎二十大系列主题活动以“喜迎二十大，永远跟党走，奋进新征程”为主题，组织开展“技能成才强国有我"主题教育活动。围绕青年学生成长成才，开展“未来工匠说”“我要做榜样”活动，组织评选“工院好青年”，发挥榜样人物和典型事迹的引领示范作用。组织团干部开展思政技能大比武、“青年大学习”网上主题团课等活动。组织青年讲师团开展“党的青年运动史”“建团 100年”宣讲，开设青马班、团校等主题培训班。开展“榜样故事我来说”“未来工匠说”视频评选活动，优秀作品将遴选参加全国、全省展示活动，充分展现新时代职业院校学生爱国热情、奋进风采，在青年大学生中营造喜迎二十大的浓厚氛围。

　责任部门：团委，各党总支

　活动时间：2022 年 5-6 月

　5.寻访之旅一一组织青年师生寻访劳模工匠、优秀毕业生活动

　利用暑假期间组织青年师生把喜迎党的二十大的政治热情转化为劳动育人的实际行动，组成寻访团寻访劳模工匠典型、创新工作室团队、优秀毕业生典型，拍摄制作微视频、撰写寻访报告，并开展评选、展播活动。通过该活动弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，树立正确劳动观念、提高创新创业能力，激励他们争做新时代的奋斗者，在实现第二个百年奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦的历史进程中践行“请党放心，强国有我"的青春誓言。

　责任部门：团委、工会、党政办公室，各党总支

　活动时间：2022 年 7-8 月

　6.“小我融入大我，青春献给祖国”一一暑期主题社会实践活动

　采用线上线下联动融合的方式，组织师生通过就近实地探访、历史寻访、重温习近平总书记重要足迹等方式，继续开展“喜迎二十大，青春在行动”暑期大学生社会实践活动。结合专业特色优势，走进革命老区和城乡社区，主动对接“三农"

　发展需求和城乡社区治理需求，深入基层、服务一线，集中开展实践体验教育，打造集“四史”教育、思政教育、“双创”教育、乡村振兴、红色筑梦为一体的思政大课、实践大课、劳育大课。引导师生切身感受中国特色社会主义伟大成就，用创新创业的生动实践走好新时代青年的新长征路，以实际行动迎接党的二十大的胜利召开。

　责任部门：团委、学生工作部，各党总支

　活动时间:2022 年 7-8 月

　7.“开学第一课”一一书记校长讲思政课活动

　聚焦党的十八大以来党和国家事业发展取得的重大成就，结合暑期社会实践活动学生的学思践悟，学校党委书记、校长面向学生上好“开学第一课”，巩固拓展党史学习教育成果，用党的百年奋斗历史经验教育师生坚定信心、勇毅前行，用新时代的历史性成就和历史性变革，引导师生切实坚定“四个自信”。

　责任部门：党委宣传部、学生工作部、团委，各党总支

　活动时间:2022 年 9-10 月

　8.“榜样的力量”一一喜迎二十大暨第 38 个教师节表彰大会

　隆重举办第 38 个教师节表彰大会，充分展示我校广大教职工深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，落实立德树人根本任务，倾力谱写职业教育“奋进之歌”的成效和全校喜迎二十大的精神风貌，以榜样的力量激励广大教职员工继续坚守教育报国初心，勇担筑梦育人使命。

　责任部门：教师工作部、党委组织部、党政办公室

　活动时间：2022 年 9 月

　第二阶段：学习宣传党的二十大（11 月-12 月），以“奋进新征程，青春勇担当”为主题，迅速组织学习、宣传党的二十大精神。

　9.“永远跟党走，逐梦新时代”一一党的二十大精神宣讲巡讲活动

　党的二十大召开后，根据教育部和省委统一部署，及时组建或邀请理论宣讲团在全校开展党的二十大精神集中宣讲。更新校内青年师生讲师团成员，通过线上线下联动的方式开展“校园巡讲“”和“网络巡礼”。依托学生社团、思政课教学、主题党团日等渠道，以生动鲜活的方式推进党的二十大精神进师生头脑。开设网上巡礼专题，通过文字、图片、视频等形式，刊发师生对党的二十大精神的学习感悟。加强党的二十大精神学习研究，组织思政课教师和教学骨干开展联学、联

　讲、联研专项行动，举办师生专题座谈、思政工作队伍专题培训等，切实做好党的二十大精神的学习宣传和贯彻落实。

　责任部门：党委宣传部、教师工作部、学生工作部、团委、工会，各党总支

　活动时间:2022 年 11 月

　10.“党的二十大和我的人生路”一一主题征文比赛活动

　以党的二十大精神为引领，围绕党的二十大明确的思想内涵、战略部署、行动指南等方面，强化对青年学生的价值引导和人生指导，组织学生深入行业企业进行调查实践，开展“新时代新作为”“写给 2035 年的我”主题征文演讲比赛，深化青年学生对“强国有我，请党放心”的认识和实践，引导广大学生自觉将“小我”成长融入“大我”奋斗，将人生选择与中华民族伟大复兴的中国梦结合起来，向第二个百年奋斗目标奋勇前进。

　责任部门：团委、党委宣传部，各党总支

　活动时间：2022 年 12 月

　以上活动由学校各责任部门制定分项实施计划并指导实施。

　五、活 动要求

　（一）加强领导，统筹组织。要切实担负起主体责任，加强宏观指导、统筹协调和组织保障。要把开展迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动作为思想政治工作的重要内容贯穿全年，周密安排部署，精心组织实施。要充分发挥师生主体的积极性和创造性，充分发挥学生社团、教师党支部等重要作用，将当前工作和迎接学习宣传党的二十大精神统筹起来，将广大师生思想认识统一到迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动中来。

　（二）突出重点，分段推进。要紧紧围绕迎接、学习、宣传党的二十大这条主线，深入宣传习近平总书记带领全党全国各族人民在实现中华民族伟大复兴新征程上创造的新作为新业绩。党的二十大召开前，以理论学习，丰富活动，积极营造喜迎党的二十大的浓厚氛围。党的二十大召开后，全力做好大会精神的学习宣传和贯彻落实。

　（三）创新形式，加强宣传。要注重创新、突出特色，牢牢把握立德树人导向，着力深化和拓展主题教育活动内容，引导广大师生做到学有所思、学有所悟、学有所得，增强爱党爱国情感和民族精神。要充分发挥各级各类媒体作用，统筹线上线下，多层次、全方位、立体化宣传推动活动，充分运用融媒体矩阵，借助社会新媒体平台，拓宽传播渠道，扩大覆盖范

　围，打造形式多样、内容充实、内涵丰富、融合传播的宣传模式。

　（四）广泛参与，务求实效。各单位迎接、学习、宣传党的二十大主题宣传教育活动要广泛动员广大师生积极参与，最大化宣传教育活动的覆盖面。要结合本单位开展的其他活动，坚持人无我有、人有我优、人优我特，做到主题突出、特色鲜明，确保活动取得实效。

　“ 青春献礼二十大，强国有我新征程 ” 迎接学习宣传二十大主题宣传教育活动方案

　为进一步激发广大师生爱党、爱国、爱社会主义的热情,充分展示我校广大师生昂扬向上、奋发进取、团结拼搏的精神风貌，营造迎接、学习、宣传党的二十大的浓厚氛围，根据有关要求，落实教育厅统一安排部署,结合我校实际，决定在全校组织开展“青春献礼二十大强国有我新征程”迎接学习宣传党的二十大主题宣传教育活动。具体方案如下：

　一、指导思想

　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习宣传贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，贯彻落实全国全省教育大会精神、省市党代会部署，自觉担负起立德树人的使命任务，充分展示十年来我市经济社会特别是教育事业改革发展取得的巨大成就，引导广大师生深刻认识“两个确立”的决定性意义，激发广大师生坚定不移跟党走、矢志奋斗新时代的

　真挚情感，凝聚起全校师生奋勇争先、更加出彩的磅礴力量，以实际行动和优异成绩迎接党的二十大胜利召开。

　二、活动主题

　青春献礼二十大强国有我新征程

　三、活动时间

　2022 年 4 月-12 月

　四、活动内容

　第一阶段：迎接党的二十大（4 月-10 月）

　1.开学思政第一课（秋季开学）。秋季开学，聚焦党的十八大以来党和国家事业发展取得的重大成就，结合暑期社会实践活动中学生的学思践悟，用新时代的历史性成就和历史性变革引导师生切实坚定“四个自信”。

　责任单位：马克思主义学院

　2.“我们这十年”优秀网络文化作品征集展示活动（4 月一 9 月）。以“我们这十年"为主题，鼓励广大师生紧紧围绕党的十八大以来取得的原创性思想、变革性实践、突破性进展和标志性成果，深入走进不同实践领域、不同社会群体,运用“今昔对比”“代际对照”等手法，策划创作短视频、H5、九宫格、金句集锦等优秀融媒体作品。也可在以往优秀作品的基础上，充分整合同类主题优质作品，通过音视频混剪、图文影音转换、主题时空拓展等不同形式，对作品进行再创作再生产。

　责任单位：各总支（党委）至少一个作品

　3.“巨浪青年、思想引领”思政辩论赛（4 月-5 月）。

　以五四青年节为契机，组织全校大学生思政辩论赛，将青年学生关心的社会热点和思想困惑设置为辩题，通过深入的思辨，引导学生们树立正确的世界观、人生观、价值观，自觉培

　育和践行社会主义核心价值观，正确认识时代责任和历史使命，勇做走在时代前列的奋进者和开拓者。

　牵头单位：团委；责任单位：各二级学院党总支（党委）;指导单位：马克思主义学院。

　4.“二十岁遇上二十大"系列短视频活动（4 月-10 月）。在全校选取 20 岁左右的青年学生代表，比如防疫志愿者、助力乡村振兴大学生、直播带货达人、守护非遗传承人、国潮创新领袖、机器人编程爱好者、孝老爱亲模范等等，力求“标签”鲜明、经历丰富、有责任有担当，充满正能量。通过讲述他们的故事，展示他们的抱负和理想，分享他们的困惑与迷茫，以及对未来的憧憬和希望，拍摄制作一批人物传记类短视频，展现当代青年学生的拼搏奋斗和创新活力。

　责任单位：学工部

　5.“我心中的思政课”思政微课展示活动（5 月-6 月）。结合全省学校思想政治理论课“大练兵、大比武、大展示、大提升”活动，组织开展思政微课征集展示活动，分不同主题评选出优秀思政微课。开展“如...

篇二：百年党史社会实践报告2000字

专稿中国农垦

　2021.6 12习近平总书记在党史学习教育动员大会上的讲话中指出：“开展党史学习教育意义重大，要大力发扬红色传统、传承红色基因、庚续共产党人的精神血脉，要教育引导全党同志学党史、悟思想、办实事、开新局，鼓起迈进新征程、奋进新时代的精气神。”“生在井冈山，长在南泥湾。”自诞生之日起，农垦始终坚持听党话、跟党走，从“一张白纸”逐步成长为我国国有农业经济的骨干和代表以及推进中国特色新型农业现代化的重要力量，锤炼出了“艰苦奋斗，勇于开拓”的农垦精神。农垦的血脉中流淌着红色基因，农垦从无到有并不断发展壮大的历史，就是党史的组成部分。自党史学习教育动员大会召开以来，全国农垦系统积极行动、精心部署、周密安排，把学习党史和学习农垦史、农垦精神结合起来，在追寻农垦根脉、感受红色洗礼中领悟初心使命、汲取奋进力量、勇于担当新时代农垦历史使命。周密部署，务求学深学实党中央开展党史学习教育动员大会后，全国农垦积极响应，传达学习习近平总书记在动员大会上的重要讲话精神，研究贯彻落实举措，明确工作方案，细化重点任务，压紧压实责任，确保学习教育扎实开展、取得实效。广东农垦集团及所属各单位结合农垦创业史，精心设计学习课程，组织党员干部参观农场博物馆、进行党史垦情教育、举办朗诵和征文比赛等活动，追寻农垦根脉、讲好农垦故事、汲取奋进力量，要求各单位将党史学习教育同解决实际问题结合起来。湛江农垦召开党史学习教育动员大会，学习并传达学习百年党史 凝聚奋进力量本刊记者  季刚学习中央、省、市和广东农垦党史学习教育动员大会精神，及时跟进上级工作安排。集团公司制定党史学习教育工作方案，成立党史学习教育领导小组，由党组书记任组长，下设办公室，具体负责党史学习教育日常工作。广垦橡胶集团精心组织  “心系天胶  崇学求进”论坛活动，邀请华南农业大学马克思主义学院院长张丰清教授作“百年辉煌党史”专题辅导报告。重庆农投集团印发《重庆农投集团开展党史学习教育实施方案》，强调要坚决抓实抓好党史学习教育的各项任务，持续在学懂弄通做实习近平新时代中国特色社会主义思想上下功夫，不断强化理论武装；持续在把握历史发展规律和大势上下功夫，增强工作的系统性、预见性、创造性；持续在深化对党的性质宗旨的认识上下功夫，坚定不移践行以人民为中心的发展思想；持续在总结党的历史经验上下功夫，不断提高应对风险挑战的能力水平；持续在发扬革命精神上下功夫，鼓起迈进新征程、奋进新时代的精气神；持续在增强党的团结和集中统一上下功夫，不断提高政治判断力政治领悟力政治执行力。光明食品集团召开党史学习教育动员会时强调，开展党史学习教育，要立足政治建设、立足光明特点、立足服务群众、立足鲜活经验，铭记百年奋斗路，启航光明新征程。党史学习教育要在安排上做到知行统一，必须始终把牢学习教育、政治统领、专题培训、教育实践、组织生活。要在组织上加强领导指导，始终贯穿责任落实、督促反馈、舆论导向、营造氛围。陕西农垦集团召开党史学习教育动员会时要求，集团各级党组织要把开展党史学习教育作为一项重大政治任务，认真贯彻落实党中央决策部署和DOI:10.16342/j.cnki.11-1157/s.2021.06.005

　本刊专稿13 2021.6

　中国农垦省委、省国资委党委工作要求，确保集团党史学习教育高标准起步、高质量推进、高效率落实。各单位要把党史学习教育与庆祝建党100周年系列活动结合起来，与传承农垦精神、弘扬农垦文化结合起来，与统筹推进稳增长、促改革、防风险等工作结合起来，在提高政治能力、强化理论武装、办好民生实事、推动企业高质量发展、应对风险挑战、深化作风转变、营造良好政治生态上要有新的进展，确保党员干部思想认识有新提高，企业改革发展有新成效，各项工作再上一个新台阶。甘肃农垦要求集团各企业要立足实际、精心组织，周密安排，统筹推进，把党史学习教育同建党100周年庆祝活动结合起来，同巩固深化“不忘初心、牢记使命”主题教育成果结合起来，高标准高质量开展好党史学习教育活动。要加强组织领导，压实工作责任。要注重方式方法，突出学习实效，明确阶段学习重点，精心组织专题学习，结合实际开展各类主题突出、特色鲜明的学习活动。要做好宣传报道，统筹运用农垦宣传平台，开设专栏广泛开展党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史、农垦创业史宣传教育。内蒙古兴安农垦集团成立党史学习教育领导小组负责全系统党史学习教育工作，定期对机关党总支、10个农牧场开展党史学习教育情况进行巡回指导。集团成立党史学习教育业余党校，要求党校每周五下午开展机关全员参加读书班集体学习，各科室轮流领学党史学习教育指定书籍。深挖资源，汲取精神力量习近平总书记强调：“要用好党的红色资源，让干部群众切身感受艰辛历程、巨大变化、辉煌成就。”在组织开展党史学习教育中，各垦区深挖身边的红色资源，通过现场聆听讲解回顾、体验实地实物等形式，引导党员干部在具体实践活动中汲取强大的精神力量。北大荒集团整合红色资源筑牢红色阵地，夯实党史学习教育“红色”家底。集团命名了包括纪念馆、博物馆、场史馆在内的首批10个集团党史学习教育现场教学基地，通过多种形式打造身边的“活教材”，引导和激励广大党员干部牢记初心使命，赓续红色基因，不断凝聚推动北大荒高质量发展的奋进力量。在北大荒博物馆，珍贵的历史图片、详实的文字记载、丰富的实物展品、生动的故事讲解，把参观者的思绪带入到那段激情燃烧的岁月，让大家深刻领悟到了北大荒的历史和精神内涵。“通过参观，给我们上了一堂生动的党史学习教育课，大家要继承发扬、艰苦奋斗、勇于开拓、顾全大局、无私奉献，的北大荒精神，激励自己，增强工作的系统性、预见性、创造性，增强干事创业的信心和动力。”黑龙江农垦科学院党委书记于省元带领全院机关党员干部参观北大荒博物馆时说。云南农垦组织全体党员干部前往云南省档案馆，以“感悟初心使命  赓续精神血脉”为主题开展党史学习教育主题活动。全体党员干部参观学习了“不忘初心、牢记使命”档案文献展、“红星照耀中国——外国记者眼中的中国共产党人”专题展以及“红军长征过云南”专题展等展览，回顾了中国共产党初心不改、矢志不渝的发展历程，感悟初心使命，赓续精神血脉，激发广大党员干部传承红色基因、走好新时代长征路、续写农垦新辉煌的磅礴力量。新疆生产建设兵团第五师双河市结合军垦文化，邀请老党员、老干部、老军垦结合自身生活、工作经历，生动讲述共产党历史，激发党史学习热情。“我志愿加入中国共产党，拥护党的纲领……”在沙山军垦陈列馆，老知青张九福在带领天津司法机关援师市干部重温入党誓词。“红星耀双河”陈列馆、沙山军垦陈列馆、九十一团红色驿站……第五师双河市红色基地资源丰富，各级党员干部群众把接受红色文化熏陶纳入党史学习教育必修课，通过重温入党誓词、聆听党史、观看红色电影、集中开展“学党史 祭英烈”活动等多种形式开展学习教育，让大家接受思想洗礼、汲取奋进力量。河北中捷产业园区总工会在职工书屋设立“党史学习专题书架”。书架囊括了党史党建、人物传记、革命战争故事等各类图书，主题鲜明、内容翔实、可读性强，既能满足工会干部、党员学习需求，

　本刊专稿中国农垦

　2021.6 14同时也为广大职工学习党史、提升自身政治素养提供了良好的学习阵地。同时，下属各级工会组织通过举办读书、诵读交流会等形式，广泛组织职工交流学习体会、展示学习成果，形成了人人读党史、人人学党史的浓厚氛围。创新方式，确保入脑入心各垦区在开展学习教育过程中因地制宜，因材施教，因势利导，合理设置课程，积极举办活动，充分发挥互联网传播作用，推动党史学习深入群众、深入基层、深入人心。坐落在牡丹江分公司八五一〇农场的北大荒开发建设纪念馆是北大荒开发建设史的文化坐标和精神坐标。自党史学习教育开展以来，该馆利用数字资源开展“云展”和“云游”活动，通过短视频、VR和AR手段，云平台全景VR展示纪念馆，满足党员干部随时随地通过“云”上参观、重温北大荒历史、感悟北大荒精神的愿望。江苏农垦集团鼓励青年员工将学习党史与学习习近平新时代中国特色社会主义思想相结合，悟思想、强理论，将个人成长与公司高质量发展深度融合。广大青年通过踊跃参与诵读红色经典、讲述微党课、开展主题演讲、撰写主题征文等“七个一百”建党百年系列活动，厚植爱党爱国爱社会主义的深厚情怀，激发奋斗有为的青春理想。广西农垦机关党委组织各党支部代表共50余名党员，到自治区烈士陵园开展党史学习教育主题活动，通过“打卡红色教育基地”的方式锤炼机关党员党性。通润公司开展党史学习教育读书班开班系列活动，以唱红色歌曲、赠红色书籍、温誓词、作报告等形式，引导公司广大党员干部静下心来系统性地学党史、读原著、悟原理，推进党史学习教育向深向心向实发展。九曲湾农场公司党委领导班子成员和中层以上党员干部来到红色之城——百色，在百色起义纪念碑前举行重温入党誓词、敬献花篮和默哀仪式，向革命先烈表达深切怀念之情和崇高敬意。全体党员认真聆听解说员讲解，驻足凝视一张张生动的文史相片、一件件珍贵的历史文物，在声光造景中感受革命先辈英勇无畏的爱国主义情怀，感悟今日幸福生活的来之不易。首农食品集团西郊农场三元农业党支部充分发挥园区自身优势，把学习教育与北京市中小学校参与社会实践活动有机结合，打造全长120米，由40块展板组成的红色主题长廊，涵盖建党一百周年的伟大事件，中共一大到十九大的重要时间节点，两弹一星、申奥成功等重大历史成就，面向中小学常态化开放，普及宣讲党史及伟大成就，让爱国爱党的思想深入学生心中。截至发稿前，红色长廊区域已接待中小学生1000余名，得到校领导、学生的一致认可。天津食品集团通达公司党委创新党史学习教育形式方法，组织公司党员干部观看市委宣讲团线上党史学习教育宣讲报告会、参观平津战役纪念馆“共和国不会忘记”线上微展览、参加“我心向党”红色经典观影活动、诵读《中国共产党简史》书籍等，让党员干部体会我党百年风雨征程路，缅怀革命英烈，传承红色基因。同时，公司坚持将党史学习教育同弘扬优秀传统文化结合起来，组织开展“抄诗祭英烈  弘扬爱国情”硬笔书法比赛活动，参赛员工满腔赤诚地书写出一幅幅书法作品，展现公司全体党员干部拳拳之心、殷殷之情和对建党百年的美好祝福。陕西农垦朝邑农场赴汉中革命传统教育基地开展主题实践活动。华阴农场党委组织中层副职以上40余名党员干部赴渭华起义教育基地，开展“探寻先烈足迹、汲取奋进力量”主题教育活动，缅怀革命先烈，现场接受革命理想教育和党性教育。注重实践，狠抓工作落实自党史学习教育开展以来，各地农垦以学促行，把促进自身发展和“我为群众办实事”作为活动的重要部分，诚心诚意办实事，尽心尽力解难事，真心实意做好事，从群众最急切的需求着眼，从最具体的工作抓起，扎实推进党史学习教育走实走深。“我们国有企业在党的领导下为人民幸福、民族复兴栉风沐雨、艰苦奋斗，接过历史接力棒的我

　本刊专稿15 2021.6

　中国农垦们，更应该汲取历史养分，立足新起点，加强国有资产盘活力度，贴近市场需求，焕发‘老字号’品牌活力，促进企业良性的发展。”天津食品集团通达公司一名党员在参加支部学习后激动地说。为更好地调动广大干部职工融入企业发展的积极性，公司面向所属企业员工开展了“学思践悟守初心  以史为鉴谋发展——我为企业建言献策活动”。广大干部员工结合企业实际积极建言献策，截至发稿前共收到企业规划、品牌建设、制度完善、体制改革、职工生活等方面的合理化建议54项。公司主要负责同志根据不同岗位职工建议需求召开专题会议，研究改进工作机制，融入新发展格局，确保公司“十四五”发展开好局、起好步。安徽农垦通过开展三项主题实践活动，以“走心学”促进“暖心做”。组织党员志愿者参加“植绿护绿”行动，对花园小区绿化带违规种菜、乱堆建筑垃圾等现象进行了全面清理，对居民区生产环境进行大扫除。大圹圩农服公司开展的“农技助春耕，科技下乡行”系列活动，现场解答种植大户在生产中遇到的问题。东风湖农场农技人员精准指导种植户及时开展小麦“一喷三防”，着力提高小麦赤霉病防控覆盖率、技术到位率和防治效果，为午季小麦丰产丰收奠定坚实基础。砀山果园场公司基层2个分场党支部组织广大党员帮助困难职工进行梨花授粉，解职工燃眉之急。夹沟农场公司结合小麦去杂去劣等工作，组织党员干部服务队，为身体不便、暂不在场和距离太远的职工开展去杂去劣工作。龙亢农场以“进百家门、知百家事、解百家难、暖百家心”活动为切入点，走访接访居民2000余人次，调解居民纠纷5起；同时，组织开展反电信诈骗、医院义诊、义务修路、清理下水道、新冠疫苗接种宣传等志愿者服务。江苏农垦坚持“学党史、悟思想、办实事、开新局”，切实将办实事、解难题贯穿党史学习教育全过程，鼓励党员干部参与到“我为职工居民办实事”实践活动中，下沉到基层第一线，解决好职工居民的烦心事、揪心事，不断增强职工居民的获得感、幸福感。岗埠农场公司设立73个“党员先锋岗”，由151名党员领岗，掀起“我为群众办实事”热潮。入党积极分子分4组赴高桥生产区、包庄生产区、临河生产区，入户慰问申报困难户家庭，了解这些家庭...

篇三：百年党史社会实践报告2000字

教育广角 南方论刊·2022 年第 4 期习近平总书记指出，中国共产党在长期奋斗中构建起中国共产党人的精神谱系，锤炼出鲜明的政治品格，要代代相传，发扬光大。作为大学生思想教育主阵地的高校思想政治理论课，要积极推进中国共产党精神谱系进教材、进课堂、进头脑，不仅要在课堂教学中进行宣讲，更需要在实践教学中进行体验感悟，真正做到入脑入心。这就需要探索中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学的有效方法路径，进一步增强高校思政课思想政治教育的高质高效。一、中国共产党精神谱系是融入高校思政课实践教学最为鲜活的时代内容2021 年 2 月在党史学习教育动员大会上习近平总书记首次提出“中国共产党人的精神谱系” [1] ，在建党百年之际，习近平总书记强调伟大建党精神是中国共产党人的精神谱系之源 [2] ，在 72 周年国庆之际，正式发布中国共产党精神谱系第一批伟大精神[3] 。中国共产党精神谱系以建党精神为源头，它的形成贯穿党百年历史，在新民主主义革命时期中国共产党在探索新道路，实现民族独立、人民解放的奋战中打下了苏区精神、遵义会议精神、延安精神、红岩精神等鲜明的精神底色；在社会主义革命和建设时期，党在巩固新生政权，建立社会主义制度，推进社会主义建设中树立起抗美援朝精神、“两弹一星”精神、雷锋精神、王杰精神等一座座精神丰碑；在改革开放和社会主义现代化建设时期，党在带领人民脱贫致富，探索中国特色社会主义建设道路的锐意进取中积累了特区精神、载人航天精神、工匠精神、青藏铁路精神等宝贵精神财富；在中国特色社会主义新时代，党领导全国人民在实现全面建成小康社会的奋斗目标中振奋起脱贫攻坚精神、抗疫精神、“三牛”精神、企业家精神等新时代精神风貌，中国共产党精神谱系内涵丰富、载体多样[4] ， 从不同层面展现了共产党人崇高理想、坚定信念的宝贵基因，体现了共产党人实事求是、独立自主的基本品质，揭示了共产党人依靠人民、人民至上的价值根基，彰显了共产党人艰苦创业、无私奉献的价值追求。

　中国共产党精神谱系是融入高校思政课实践教学最为鲜活的时代内容，也是培育大学生社会主义核心价值观的重要抓手。一是有助于坚定大学生的崇高理想信念。井冈山精神中的“坚定信念”、长征精神中的“坚定革命的理想和信念”等革命必胜的信念，成为中国共产党人鲜明的精神标识，是大学生理想信念教育的强大精神力量。二是有助于厚植大学生的爱国情怀。抗战精神中“天下兴亡匹夫有责的爱国情怀”，抗美援朝精神中“祖国和人民利益高于一切、为了祖国和民族的尊严而奋不顾身的爱国主义精神”等，为大学生爱国主义教育提供丰厚的滋养。三是有助于提振大学生的敬业精神。大庆精神的代表铁人王进喜自力更生创业奉献在大庆打出了第一口油田，林县人民艰苦创业苦战十年在太行山中修建了“人工天河”，构筑了红旗渠精神，这些感人事迹为新时代大学生赓续艰苦奋斗无私奉献的敬业精神树立了光辉榜样。中国共产党精神谱系对大学生的价值引领远不止这些，它是激励大学生成长进步的无穷动力。精神谱系是中国共产党党百年来伟大精神的高度凝结，具有一定抽象性，单纯在高校思政课堂上进行理论讲授，很难让大学生对于精神谱系的价值意蕴有充分的理解和认同，理论要与实践相结合，把中国共产党精神谱系更好地融入高校思政课实践教学之中，让大学生在亲身实践体验中真正信服，以精神谱系滋养他们的精神家园，传承红色基因，赓续精神血脉，这是新时代培育大学生社会主义核心价值观的现实需要，也是大学生立德树人的迫切需要。二、中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学面临亟待解决的问题当代大学生是伴随着改革开放后日益强大的中国成长起来的，他们没有经历过新民主主义革命和社会主义建设初期，无法亲身感受到中国从近代贫困落后到现在强大富裕之间的巨大反差，对他们进行中国共产党精神谱系的宣传教育要与实践教学紧密结合。目前高校已普遍认识到思政课实践教学对深化课堂教学效果的重要意义，各高校对如何增强思政课实践教学效果进行了积极探索，取得一定成效，但有些高校在实践教学的组织考核、学生参与、教学方法等方面仍存在一些亟待解决的问题，中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学研究王惠英

　（徐州工程学院

　江苏徐州

　221018）【摘要】中国共产党精神谱系是融入高校思政课实践教学最为鲜活的时代内容，面对一些高校思政课实践教学中存在的组织考核不规范、学生参与不广泛、实践方式不新颖等问题，运用在课堂实践教学中结合学生专业特长、在社会实践教学中培育骨干学生宣讲、在网络实践教学中开发应用先进技术等多种方式，探索中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学的方法路径。【关键词】中国共产党精神谱系；高校；思想政治理论课；实践教学

　90影响着精神谱系融入实践教学的效果。（一）组织考核不规范，弱化了精神谱系融入实践教学的引导力根据教育部的明确规定，各高校都要制定思想政治理论课实践教学计划，开设的各门思政课程不仅要有理论教学的学时学分，同时也一定要安排实践教学的学时学分，部分高校虽然教学计划中制定了实践教学的学时要求，但在具体落实中常常流于形式，原因有各种各样：有的高校是因为实践教学经费不足，思政课教师设计了一些非常新颖的实践教学活动来传承红色基因，却无法付诸实施；有的高校是实践教学组织协调困难，老师想组织大学生开展一些红色之旅实践活动，具体安排时发现很难协调，因为思政课实践教学涉及的学生经常是在不同班级又分属不同学院，各学院对学生有不同的管理要求，只靠思政课教师，很难有效地组织学生外出进行社会实践考察；有的高校是缺乏对实践教学效果的监督考核，使本来很有意义的红色文化社会实践教学变成走过场，这种状况使中国共产党精神谱系在实践教学中的融入难以落到实处，不能充分发挥它对大学生的教育引导力。（二）学生参与不广泛，降低了精神谱系融入实践教学的覆盖面

　 有些高校因为思政课教师不足，在思政课教学时不得不以合班大课为主，上课学生多，开展实践教学时很难保证每一个大学生都能深度参与。在课堂实践教学中如果想开展讲好红色故事的主题演讲或展示活动，因为课程课时有限，不可能给每个学生提供充分的展示机会，能参与演讲展示的只是少数学生代表，大部分同学只能做观众；在校外开展红色革命文化遗址实地考察时，受经费等因素制约，经常只是少数学生党员和学生干部能参加，大多数学生没有机会参加校外社会实践，实践教学并没有覆盖到所有的学生，如此中国共产党精神谱系融入高校实践教学效果自然也会大打折扣。（三）实践方式不新颖，淡化了精神谱系融入实践教学的感召力一些高校实践教学方式相对陈旧，仍然以传统的方式为主，在课堂实践教学中仍采用观看红色影视作品、读红色革命书籍写观后感等方式；在校园实践教学中多采用演讲比赛、听讲座报告等形式；在社会实践活动中常常只是组织学生去参观红色文化展馆、爱国主义教育基地等；利用网络进行实践教学活动时，只是要求大学生在网上做一些红色文化资源调查，交一个调查报告就算完成任务，有些学生甚至直接在网上下载别人的论文，稍加编辑就上交应付。中国共产党精神谱系贯穿党百年历史，内容丰富，载体多样，形式多元，如果不能充分利用新媒体新方法，创新实践教学形式，提高大学生对精神谱系的学习兴趣，很难让他们能全面领会中国共产党精神谱系丰富的内涵，充分发挥精神谱系的感召力。三、积极探索中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学的方法路径高校思政课实践教学受多种多样因素的影响，中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学也应该多方共进，运用在课堂实践教学中结合学生专业特长、在社会实践教学中培育骨干学生宣讲、在网络实践教学中开发应用先进技术等多种方式，探索中国共产党精神谱系融入高校思政课实践教学的方法路径。（一）在课堂实践教学中结合学生专业特长，创新精神谱系融入实践教学的结合点高校思想政治理论课堂是大学生思想政治教育的主阵地。把中国共产党精神谱系融入课堂实践教学之中，既能使大学生在实践学习中更深刻地了解我党在百年奋斗中建立的伟大历史功绩，接受其优秀的精神教化和价值塑成，也能让思政课的教学形式和教学内容更丰富多彩。除了传统的课堂实践教学方式外，可利用大学生的专业特长创新课堂实践教学方法，艺术专业的大学生可鼓励他们以百年精神谱系为主题进行艺术创作，或雕塑革命先烈的雕像，或绘制党百年历史中著名场景的油画，或开发反映精神谱系的文创作品等，通过作品展现革命先烈对初心使命的坚守、为国家富强开拓进取的豪情壮志，激发大学生的爱国主义情怀；建筑专业的大学生可引导他们调查红旗渠修建工程量和当时人们使用的工具，在调查中感受到当年林县人民在那种艰苦的条件下表现出的艰苦创业、无私奉献的红旗渠精神，培养大学生爱岗敬业的优良品质；管理专业的大学生可布置他们根据中国革命和建设中的特殊场景作管理策划，如根据红军长征中巧渡金沙江的情形设计红军渡过金沙江的方案，大学生们必定要去查找当时的相关资料，通过资料具体了解当年红军只靠七艘小船使数万红军有序渡江的奇迹，感受红军的纪律严明、团结友爱，培育大学生真诚友善的助人品格。结合大学生所学专业打造实践教学的特色，把中国共产党精神谱系中凝聚的光荣传统优良作风传递给大学生，激起同学们主动学习的兴趣，必将丰富高校思政课实践教学的内容形式，也能增强教师的授课活力，让大学生在学习中认同社会主义核心价值观。（二）在社会实践教学中培育骨干学生宣讲，提升精神谱系融入实践教学的覆盖度社会实践教学是大学生思想政治教育的有效途径之一。大学生由课堂上对精神谱系的理论接受到社会实践中的参与感受，党在百年创造辉煌历程中留下的红色革命遗址、革命先烈用过的遗物等，活生生地展现在同学们面前，能够加深大学生对精神谱系精髓的了解和认同。因为有些高校思政课是大班教学，学生人数多、组织协调难、学校实践教学经费少等各种问题确实使社会实践教学难以顺利开展，充分发挥学生骨干的作用是解决困难的可行方案。可挑选一些思想政治素质过硬，擅长宣传演讲又对实践教学有浓厚兴趣的优秀学生骨干，经过事先培训，让大学生带着任务去红色革命老区等实践教学基地参观学习，在现场组织学生骨干对党百年历程中形成的一系列伟大精神进行讨论交流，分享自己的所见所闻，由专家老师现场点评，加深学生骨干的感悟，同时这些骨干学生还要对实践教学过程中的感人场景、历史事件、英雄人物进行拍摄和记录。回到学校后由这些骨干学生将感动自己的革命英雄人物和事迹讲给同学们听，把自己的所见所闻做成视频资料给同学们分享，从学生的视角、说学生的语言、用学生喜爱的形式，由学

　91生骨干宣讲理想信念、爱国主义、忠诚于党、无私奉献等精神谱系的内涵，通过一个个感动他们的红色故事引起大学生们的情感共鸣，给他们以心灵的冲击，这种实践教学方法对骨干学生来说能提高他们的参与感和获得感，深化他们在实践教学中的行为体验，对普通大学生来说能加深他们的认同感，充分发挥共产党伟大精神的育人功能，对加强党的精神谱系在高校的融入教育，为大学生社会主义核心价值观的培育提供了有效途径。（三）在网络实践教学中开发应用先进技术，拓宽精神谱系融入实践教学的新空间当今社会网络已经和人们的生活密不可分，大学生更是主体网民，几乎人人都覆盖在移动手机、电脑程序之中，运用网络媒体等先进手段向大学生传达中国共产党精神谱系的内涵精髓，进而推进社会主义核心价值观教育的高效启动。可利用丰富的红色文化资源来建立精神谱系宣传网站，以文字、图片、视频等多种形式多角度展示中国共产党百年奋斗历史的丰富内容，用大学生喜闻乐见的网络语言，打出特色网络标题凸显精神谱系的特征，吸引大学生主动阅读，知史爱党、知史爱国；可利用微信和微博等大学生广泛采用的社交工具，建立各种微信公众号，利用消息推送或公众号学习来传播党的精神谱系，及时更新平台信息，以丰富真实感人的故事在润物无声中让大学生坚定信念、凝聚力量、明确方向、砥砺品格；可收集大学生在网络上对各种红色文化的浏览数据，建立数据库，用机器学习 K 近邻算法分析大学生对不同革命精神的喜爱偏好，建立预测模型，帮助推荐大学生喜爱的红色文化资源；可应用 VR 技术，让大学生通过虚拟现实场景参与历史事件，体验红军长征中爬雪山过草地的极限挑战，深刻地理解不怕艰难险阻不惜付出一切牺牲的长征精神，体验铁人王进喜在寒冷的东北跃进池中用身体搅拌水泥的感受，更明白创业奉献的大庆精神，在 VR 情境沉浸中让大学生获得心灵的震撼，让党的精神谱系跨越时空滋养大学生成长进步。用大数据、机器学习、虚拟仿真等先进技术探索党的精神谱系融入大学生思政课实践教学的方法路径，讲好精神谱系中的感人故事，进一步深化大学生社会主义核心价值观教育。〔基金项目：教育部人文社会科学研究专项任务项目 “推进大学生个人层面社会主义核心价值观认同研究”（项目号 17JD710090）〕参考文献：[1]习近平 .在党史学习教育动员大会上的讲话 [N].人民日报 ,2021-02-25(01).[2]习近平 .在庆祝中国共产党成立 100 周年大会上的讲话 [N].人民日报 ,2021-07-02(02).[3]中国共产党人精神谱系第一批伟大精神正式发布[N].人民日报 ,2021-09-30(01).[4]王炳林 ,张雨 .伟大建党精神和中国...

篇四：百年党史社会实践报告2000字

der review as a conference paper at ICLR 2017P IXEL CNN++: I MPROVING THE P IXEL CNN WITHD ISCRETIZED L OGISTIC M IXTURE L IKELIHOOD ANDO THER M ODIFICATIONSTim Salimans, Andrej Karpathy, Xi Chen, Diederik P. Kingma{tim,karpathy,peter,dpkingma}@openai.comA BSTRACTPixelCNNs are a recently proposed class of powerful generative models withtractable likelihood. Here we discuss our implementation of PixelCNNs whichwe make available at https://github.com/openai/pixel-cnn. Ourimplementation contains a number of modif i cations to the original model that bothsimplify its structure and improve its performance. 1) We use a discretized logisticmixture likelihood on the pixels, rather than a 256-way softmax, which we f i nd tospeed up training. 2) We condition on whole pixels, rather than R/G/B sub-pixels,simplifying the model structure. 3) We use downsampling to eff i ciently capturestructure at multiple resolutions. 4) We introduce additional short-cut connec-tions to further speed up optimization. 5) We regularize the model using dropout.Finally, we present state-of-the-art log likelihood results on CIFAR-10 to demon-strate the usefulness of these modif i cations.1 I NTRODUCTIONThe PixelCNN, introduced by van den Oord et al. (2016b), is a generative model of images with atractable likelihood. The model fully factorizes the probability density function on an image x overall its sub-pixels (color channels in a pixel) as p(x) =Qi p(x i |x <i ). The conditional distributionsp(x i |x <i ) are parameterized by convolutional neural networks and all share parameters. The Pixel-CNN is a powerful model as the functional form of these conditionals is very f l exible. In additionit is computationally eff i cient as all conditionals can be evaluated in parallel on a GPU for an ob-served image x. Thanks to these properties, the PixelCNN represents the current state-of-the-art ingenerative modeling when evaluated in terms of log-likelihood. Besides being used for modelingimages, the PixelCNN model was recently extended to model audio (van den Oord et al., 2016a),video (Kalchbrenner et al., 2016b) and text (Kalchbrenner et al., 2016a).For use in our research, we developed our own internal implementation of PixelCNN and made anumber of modif i cations to the base model to simplify its structure and improve its performance.We now release our implementation at https://github.com/openai/pixel-cnn, hopingthat it will be useful to the broader community. Our modif i cations are discussed in Section 2, andevaluated experimentally in Section 3. State-of-the-art log-likelihood results conf i rm their useful-ness.2 M ODIFICATIONS TO P IXEL CNNWe now describe the most important modif i cations we have made to the PixelCNN model archite-cure as described by van den Oord et al. (2016c). For complete details see our code release athttps://github.com/openai/pixel-cnn.2.1 D ISCRETIZED LOGISTIC MIXTURE LIKELIHOODThe standard PixelCNN model specif i es the conditional distribution of a sub-pixel, or color channelof a pixel, as a full 256-way softmax. This gives the model a lot of f l exibility, but it is also very costlyin terms of memory. Moreover, it can make the gradients with respect to the network parameters1arXiv:1701.05517v1

　[cs.LG]

　19 Jan 2017

　Under review as a conference paper at ICLR 2017very sparse, especially early in training. With the standard parameterization, the model does notknow that a value of 128 is close to a value of 127 or 129, and this relationship f i rst has to be learnedbefore the model can move on to higher level structures. In the extreme case where a particularsub-pixel value is never observed, the model will learn to assign it zero probability. This would beespecially problematic for data with higher accuracy on the observed pixels than the usual 8 bits: Inthe extreme case where very high precision values are observed, the PixelCNN, in its current form,would require a prohibitive amount of memory and computation, while learning very slowly. Wetherefore propose a different mechanism for computing the conditional probability of the observeddiscretized pixel values. In our model, like in the VAE of Kingma et al. (2016), we assume there isa latent color intensity ν with a continuous distribution, which is then rounded to its nearest 8-bitrepresentation to give the observed sub-pixel value x. By choosing a simple continuous distributionformodelingν (likethelogisticdistributionasdonebyKingmaetal.(2016))weobtainasmoothandmemory eff i cient predictive distribution for x. Here, we take this continuous univariate distributionto be a mixture of logistic distributions which allows us to easily calculate the probability on theobserved discretized value x, as shown in equation (2). For all sub-pixel values x excepting the edgecases 0 and 255 we have:ν ∼KXi=1π i logistic(µ i ,s i ) (1)P(x|π,µ,s) =KXi=1π i [σ((x + 0.5 − µ i )/s i ) − σ((x − 0.5 − µ i )/s i )], (2)where σ() is the logistic sigmoid function. For the edge case of 0, replace x − 0.5 by −∞, and for255 replace x + 0.5 by +∞. Our provided code contains a numerically stable implementation forcalculating the log of the probability in equation 2.Our approach follows earlier work using continuous mixture models (Domke et al., 2008; Theiset al., 2012; Uria et al., 2013; Theis & Bethge, 2015), but avoids allocating probability mass tovalues outside the valid range of [0,255] by explicitly modeling the rounding of ν to x. In addi-tion, we naturally assign higher probability to the edge values 0 and 255 than to their neighboringvalues, which corresponds well with the observed data distribution as shown in Figure 1. Experi-mentally, we f i nd that only a relatively small number of mixture components, say 5, is needed toaccurately model the conditional distributions of the pixels. The output of our network is thus ofmuch lower dimension, yielding much denser gradients of the loss with respect to our parameters. Inour experiments this greatly sped up convergence during optimization, especially early on in train-ing. However, due to the other changes in our architecture compared to that of van den Oord et al.(2016c) we cannot say with certainty that this would also apply to the original PixelCNN model.Figure 1: Marginal distribution of all sub-pixel values in CIFAR-10. The edge value of 255 ismuch more frequent than its neighbouring values: This is easy to model using our rounding basedapproach, but harder using continuous or truncated distributions.2

　Under review as a conference paper at ICLR 20172.2 C ONDITIONING ON WHOLE PIXELSThe pixels in a color image consist of three real numbers, giving the intensities of the red, blue andgreen colors. The original PixelCNN factorizes the generative model over these 3 sub-pixels. Thisallows for very general dependency structure, but it also complicates the model: besides keepingtrack of the spatial location of feature maps, we now have to separate out all feature maps in 3groups depending on whether or not they can see the R/G/B sub-pixel of the current location. Thisadded complexityseems to be unnecessary as the dependenciesbetween the color channelsof a pixelare likely to be relatively simple and do not require a deep network to model. Therefore, we insteadconditiononlyonwholepixels upandto the leftin animage, and outputjointpredictive distributionsover all 3 channels of a predicted pixel. The predictive distribution on a pixel itself can be interpretedas a simple factorized model: We f i rst predict the red channel using a discretized mixture of logisticsas described in section 2.1. Next, we predict the green channel using a predictive distribution of thesame form. Here we allow the means of the mixture components to linearly depend on the value ofthe red sub-pixel. Finally, we model the blue channel in the same way, where we again only allowlinear dependency on the red and green channels. For the pixel (r i,j ,g i,j ,b i,j ) at location (i,j) inour image, the distribution conditional on the context C i,j , consisting of the mixture indicator andthe previous pixels, is thusp(r i,j ,g i,j ,b i,j |C i,j ) = P(r i,j |µ r (C i,j ),s r (C i,j )) × P(g i,j |µ g (C i,j ,r i,j ),s g (C i,j ))×P(b i,j |µ b (C i,j ,r i,j ,g i,j ),s b (C i,j ))µ g (C i,j ,r i,j ) = µ g (C i,j ) + α(C i,j )r i,jµ b (C i,j ,r i,j ,g i,j ) = µ b (C i,j ) + β(C i,j )r i,j + γ(C i,j )b i,j , (3)with α,β,γ scalar coeff i cients depending on the mixture component and previous pixels.The mixture indicator is shared across all 3 channels; i.e. our generative model f i rst samples a mix-ture indicator for a pixel, and then samples the color channels one-by-one from the correspondingmixture component. Had we used a discretized mixture of univariate Gaussians for the sub-pixels,instead of logistics, this would have been exactly equivalent to predicting the complete pixel usinga (discretized) mixture of 3-dimensional Gaussians with full covariance. The logistic and Gaus-sian distributions are very similar, so this is indeed very close to what we end up doing. For fullimplementation details we refer to our code at https://github.com/openai/pixel-cnn.2.3 D OWNSAMPLING VERSUS DILATED CONVOLUTIONThe original PixelCNN only uses convolutions with small receptive f i eld. Such convolutions aregood at capturing local dependencies, but not necessarily at modeling long range structure. Al-though we f i nd that capturing these short range dependencies is often enough for obtaining verygood log-likelihood scores (see Table 2), explicitly encouraging the model to capture long rangedependencies can improve the perceptual quality of generated images (compare Figure 3 and Fig-ure 5). One way of allowing the network to model structure at multiple resolutions is to introducedilated convolutions into the model, as proposed by van den Oord et al. (2016a) and Kalchbren-ner et al. (2016b). Here, we instead propose to use downsampling by using convolutions of stride2. Downsampling accomplishes the same multi-resolution processing afforded by dilated convo-lutions, but at a reduced computational cost: where dilated convolutions operate on input of everincreasing size (due to zero padding), downsampl...

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