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中央驻港联络办主任郑雁雄会见厦门大学党委书记张荣一行，为进一步深化与港澳地区的教育交流与合作，访问了相关机构及高校，重点考察高等教育体系，并就研究生联合培养、学术交流合作、联合科研攻关等议题进行了深入研讨。同时，还专程拜会了知名人士，与港澳校友分享学校发展近况，勉励校友进一步关心支持母校的建设与发展。此次访问共走访了五所大学和一家科技企业。
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厦门大学运动会于上午开幕，在运动会上学生们展现活力与精神风貌。学生田径运动会和教职工运动会总团体成绩出炉，各学院竞争激烈。其中，经济学院和医学院在运动会上表现优异。此次运动会得到了众多师生员工及志愿者的支持和参与。校领导和相关部门领导参加闭幕式，为获奖团体及单位颁奖。
以上是上述文章的摘要。
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青海民族大学校长马维胜来校调研，与厦门大学签订合作共建协议，持续深化对口支援工作。厦门大学将发挥自身优势，加强人才培养、学科发展、队伍建设等方面合作，推动对口支援任务落细落实。双方回顾了合作交流情况，并表示将不断学习先进的办学治校理念，完善互访机制，推动选派干部挂职、学科专业建设等工作落实落地。
第2篇文章：近日，青海民族大学与厦门大学签署了校际战略合作协议，为两校的进一步合作奠定了基础。根据协议，双方将共同推进人才培养、学科建设、师资队伍建设等方面的工作。青海民族大学校长马维胜表示，此次合作将为学校的发展注入新的动力，学校将积极探索新的办学模式，提高教育教学质量，培养更多优秀人才。厦门大学校长张宗益也表示，将全力支持青海民族大学的各项工作，共同推动两校的合作向更高水平发展。（学校办公室）
以上两篇文章共同概述了青海民族大学与厦门大学的合作前景，将进一步推进两校在人才培养、学科建设等方面的合作，推动对口支援任务的落实和提升学校的教育教学质量。
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本文报道了在中国高等教育学会创新创业教育分会（简称分会）年会上举办的主旨论坛。近千名领导、专家学者出席了会议，其中许多一流专家学者进行了主旨报告，参会代表还实地参访了厦门火炬高新区管委会等机构。
以上是以上两篇文章的摘要。
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两篇文章摘要：
第一篇文章：学校第十二次党代会报告强调了人才引领驱动的重要性，提出了打造国家战略人才力量的东南中心和强化现代化建设的人才支撑的战略蓝图。校党委人才办/人事处将不折不扣抓好贯彻落实，为建设世界一流大学提供坚实的人才支撑。文章强调了强化党管人才责任和加强党对人才工作的全面领导的重要性。
第二篇文章：针对学校的人才队伍建设问题，总结了五年来取得的成绩和下一步的重点工作，如推进重点领域改革、营造一流人才生态、优化资源配置体系等。文章还提到了落实体制机制改革和创造良好的人才生态环境的重要性。
合并摘要：学校第十二次党代会报告强调了人才引领驱动的重要性，提出打造国家战略人才力量的东南中心和强化现代化建设的人才支撑的战略蓝图。在贯彻落实中，校党委人才办/人事处将继续强化党管人才责任和加强党对人才工作的全面领导，推进重点领域改革，营造一流人才生态，优化资源配置体系等。同时，文章也强调了落实体制机制改革和创造良好的人才生态环境的重要性。在新的时期，面对“强国建设、厦大何为”的时代课题，人才队伍将继续以更务实的作为、更畅通的体系，全面推进人才人事工作提质增效，为建设世界一流大学筑牢人才基石，为打造国家战略人才力量的东南中心提供坚实支撑。
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本文介绍了厦门大学马克思主义哲学学科在国内学界公认的规范理论领域的开拓者和领跑者的地位。规范理论是一个跨学科、多学科的综合性、贯通性研究领域，涵盖了社会的各个领域。厦门大学规范理论研究团队在国内率先独立开展规范问题研究多年，以马克思主义为指导，对规范大家族开展综合性、贯通性、跨学科研究，具有原创性和中国特色。该团队成果被广泛引用，影响越出哲学界，渗透到其他多个学科，获得学界同行的高度评价。该团队的研究成果为构建中国的自主知识体系做出了贡献，已具备了新文科的全部要素。
摘要应注重简洁与精炼，可采用总分式结构，在开头简明扼要地揭示主题，中间部分围绕主题展开叙述，最后进行简短的总结。在生成摘要时，可以参考上述示例，对文章的主要内容进行概括和提炼，突出规范理论的研究意义和厦门大学规范理论研究团队的重要地位。同时，应注意保持摘要的客观性和准确性，避免过度解读或添加主观色彩。
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本文对厦门大学工科办学历史进行了梳理，介绍了该校工科办学规划始于学校筹建时期，经过了多次调整和改革，最终形成了土木工程系、机械工程系、电气工程系三个系。早期工科办学实践属于最早一批工科教育的探索，虽然存续时间不长，但为日后复办积累了非常宝贵的经验。
摘要应简洁明了地概括全文主要内容，可适当引用原文。
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第1篇文章摘要：
本文介绍了如何使用Python编写一个简单的文本处理程序，该程序可以读取文本文件中的单词，并按照字母顺序进行排序。该程序使用了Python的内置函数和模块，如os和re，以及Python的列表和字典数据结构。通过这个程序，用户可以轻松地处理大量的文本数据，并对其进行排序和筛选。
第2篇文章摘要：
本文介绍了一种新的算法，该算法可以有效地解决机器学习中的一些常见问题，如特征选择和模型选择。该算法使用了一种基于图的方法，通过构建一个图来表示数据集中的不同特征之间的关系，并根据这个图进行算法推理。这种方法能够发现数据集中的重要特征和变量，并在各种不同的机器学习模型上进行实验，从而提高了算法的效率和准确性。
总的来说，这两篇文章都是关于如何使用Python和机器学习技术处理大量文本和数据的方法和算法的介绍。它们可以帮助用户更好地理解和使用Python进行数据处理和机器学习应用开发。
