摘要：原标题：417架次！长春龙嘉国际机场航班量再创历史新高！2月8日，2024年春运保障的第14天，长春龙嘉国际机场航班量再创历史新高，全天共保障起降航班417架次，其中出港小时高峰17架次、进港小时高峰16架次、小时高峰33架次均创下历史新高！这一成就的背后，有吉林空管分局的精心组神经网络。
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原标题：417架次！长春龙嘉国际机场航班量再创历史新高！2月8日，2024年春运保障的第14天，长春龙嘉国际机场航班量再创历史新高，全天共保障起降航班417架次，其中出港小时高峰17架次、进港小时高峰16架次、小时高峰33架次均创下历史新高！这一成就的背后，有吉林空管分局的精心组神经网络。
走进长春市九台区龙嘉街道的乡野牧歌数字化寒地高架果蔬种植园区温室建设项目地，长在“空中”的草莓让人眼前一亮，一排排鲜红的草莓整齐的生长在高架上，果实饱满，鲜艳诱人。“我们园区用高架种植的草莓果大且甜，下面空余的土地用来种植罗马生菜，不仅提供了土地利用率，还能比说完了。
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zou jin chang chun shi jiu tai qu long jia jie dao de xiang ye mu ge shu zi hua han di gao jia guo shu zhong zhi yuan qu wen shi jian she xiang mu di ， chang zai “ kong zhong ” de cao mei rang ren yan qian yi liang ， yi pai pai xian hong de cao mei zheng qi de sheng chang zai gao jia shang ， guo shi bao man ， xian yan you ren 。 “ wo men yuan qu yong gao jia zhong zhi de cao mei guo da qie tian ， xia mian kong yu de tu di yong lai zhong zhi luo ma sheng cai ， bu jin ti gong le tu di li yong lv ， hai neng bi shuo wan le 。
本文转自：人民日报客户端刘以晴吉林省公安厅机场公安局交通警察支队发布公示，为加强道路交通安全管理，遏制道路交通违法行为，预防道路交通事故发生，规范道路行车及停车秩序，营造安全畅通的道路交通环境，长春龙嘉国际机场新增7处电子警察设备，现已建设完成，主要抓拍超速、不按说完了。
近日，长春龙嘉国际机场联合16家大中型航司与长春冰雪新天地旅游景区携手合作，共同推出一系列优惠政策和服务。凡合作航司旅客只需持本人7天内乘坐长春龙嘉国际机场航班的登机牌或电子机票，出示身份证等有效身份证明，即可享受长春冰雪新天地酒景产品(天银湖宾馆+双人冰雪新等我继续说。
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一位女士将身份证遗失在龙嘉站，由于临近登机时间，民警迅速赶到机场将身份证送到这位女士的手中。张瑶摄长春龙嘉高铁站毗邻长春龙嘉国际机场。工作在这里的沈阳铁路公安局长春公安处龙嘉机场车站派出所的民警成立了“拾遗小分队”，在保障往来旅客出行安全的同时帮助旅客好了吧！
原标题：长春龙嘉国际机场诚信出行提示2023年暑运开启，学生出行、假期旅游需求旺盛，长春机场出行的学生旅客、首乘旅客、团队旅客呈现逐步增长态势，为确保暑运期间安全服务平稳顺畅，机场安检严格落实空防安全工作要求，紧紧围绕民航安检证件查验措施，梳流程、补短板、强技能神经网络。
日前，公主岭市客运有限公司依托“吉客巴士”电子商务平台，开通了公主岭至长春龙嘉机场直达定制客运专线。据了解，公主岭市发车地点为市客运总站东侧，最早发车时间5:00,最晚发车时间17:00;长春龙嘉国际机场发车地点为机场9号出口对面停车场，最早发车时间11:30,最晚发车时间2是什么。
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近日，长春边检站与龙嘉机场海关开展“奋斗者，正青春”口岸联检共建活动。活动中，两家单位的先进典型分别讲述了他们在工作中的成长与进步，现场气氛活跃，充满年轻人的朝气蓬勃。活动中，两家联建单位人员围绕出入境人员、货物相关政策法规监管相关要求，提升口岸管控能力等内容神经网络。
来源：人民网-吉林频道转变干部队伍作风，服务要有新作为。长春市九台区龙嘉街道创新“123+N”包保责任体系，推动工作在一线部署，决策在一线落实，问题在一线解决，成效在一线检验。在龙嘉街道，办实事、抓落实已蔚然成风。广大街道干部走出机关，深入社区、村屯、企业调查研究，一等我继续说。
长春市九台区龙嘉街道迅速制定《农村“123+N”安全生产百日攻坚网格化包保明细表》“1”即“一名包村党工委成员”，“2”即“一名包村科长+一名村书记”，“3”即“一名机关干部+一名村两委成员+一名社主任”，“N”即“党员+所有支援人员”，建立包保区块体系，对各类事故神经网络。
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