摘要：符合我国国情的、稳妥的民办教育转制路径应为:完成办学出资过户,划分民办高校资产类型;对现有民办高校举办者的办学出资总额重新进行审核、验资,核算民办高校国有资产、捐赠形成资产等;突出"合理回报"是办学奖励的特质,明确提取依据和标准;民办高校进行自愿选择并重新登记,制定新的学校章程。过渡方案可采取:转为非营利性捐资民办高校,转为非营利性不要求合理回报民办高校,转为非营利性要求合理回报民办高校,举办者要求撤资的民办高校转为营利性民办高校。参与分类管理试点的地区应满足以下条件:教育行政部门管理能力较强,日常民办教育管理规范;民办高校数量与规模适中,办学层次完整;高等教育资源充足,公办高校质量较高;社会经济较发达,高等人才需求多样化。

摘要：民办高校学费水平过高会给学生及其家庭造成沉重的负担,加剧高等教育资源分配的不平等。通过对H省各类型民办高校的学费标准、在校学生数和教师薪酬进行分析,获得不同类型的民办高校直接人工费用占总成本的比例范围。研究结果能够从横向和纵向两方面评估民办高校学费标准和人工费用支出的合理性,为降低民办高校学费标准、减少非教学支出、优化民办高校师资队伍等政策制定提供实证基础。

摘要：数字经济是以数据为关键生产要素、以平台为重要载体、以数字技术为重要推动力的一系列经济活动,包括数字平台、5G技术、物联网等。数字经济治理目前仍存在以下问题,分别为顶层制度设计的不完善、数字鸿沟、平台垄断、数据伦理问题等。数字经济治理则是针对数字经济发展过程中出现的治理问题进行的“对症下药”。对于数字经济治理中存在的问题,政府已积极出台相关政策对其进行监管和相应执法。文章认为应明确政府责任,加强立法,建立全面统一的监督体系,明确数据收集、使用、储存所有权和责任主体等方法进行解决。

摘要：准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义.预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务.目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型,但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性,导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性.为解决上述问题,提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法,该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势,然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力,最后,融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测.实验结果表明,该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%,在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时,计算效率显著优于同类模型.