2022年稳妥有序推进数字人民币试点

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30日,中国人民银行上海总部召开2022年工作会议。会议指出,2022年央行上海总部要深入推进高水平金融改革开放,扎实做好地方金融风险防控。

央行上海总部指出,服务实体经济高质量发展。落实稳健的货币政策,保持流动性总量合理充裕,信贷结构持续优化,积极推动两项直达货币政策工具和新增3000亿元支小再贷款落地,开展“贷动小生意,服务大民生”金融支持个体工商户专项行动,联合上海市农委等六部门印发《关于切实做好乡村振兴金融服务工作构建城乡融合发展新格局的意见》。

同时,不断深化金融改革开放。深入推进金融服务长三角一体化,与示范区执委会等联合发布《长三角生态绿色一体化发展示范区绿色金融发展实施方案》,大力推广长三角征信链平台。

此外,持续健全地方金融风险防控机制。持续防范处置虚拟货币交易风险。稳妥有序推动网贷机构清退。严厉打击外汇违法违规行为。与公安机关、海关等联手打击治理跨境赌博和电信网络诈骗。

央行上海总部还提到,不断优化金融管理服务。继续做好金融服务第四届进博会各项工作。持续推进外汇管理各项便利化措施。指导上海市银行开展小微企业简易开户服务。落实小微企业和个体工商户支付手续费减免新政。国库非税收入收缴电子化实现全覆盖,成功上线跨省异地电子缴税业务。扎实推进金融科技创新监管试点。推进农村信用体系建设。完善金融消费权益保护体制机制,开展集中性金融知识普及活动,培育上海市金融教育示范基地,扎实做好投诉管理与金融纠纷多元化解机制建设。

会议要求,2022年上海总部要扎实做好各项工作。

一是服务实体经济平稳健康发展。执行好稳健的货币政策,保持流动性合理充裕,促进企业综合融资成本稳中有降。引导金融资源加大对实体经济,特别是小微企业、科技创新、绿色发展、乡村振兴、社会民生等领域的支持。实施好两项直达实体经济货币政策工具的接续转换工作。

二是深入推进高水平金融改革开放。深入落实中央《关于支持浦东新区高水平改革开放打造社会主义现代化建设引领区的意见》和上海国际金融中心建设“十四五”规划。深化外汇领域改革开放,进一步优化外汇管理和服务。持续推动人民币跨境使用。

三是扎实做好地方金融风险防控。建立健全防范化解金融风险长效机制,强化跨部门、跨区域协作。加强金融控股公司、系统重要性金融机构、支付机构等的监管。稳妥实施好房地产金融审慎管理制度,促进房地产业良性循环和健康发展。

四是继续优化金融服务管理。稳妥有序推进数字人民币试点。优化账户开立,强化整治拒收现金和反假货币,提升经理国库水平。扩大长三角征信链平台应用,纵深推进金融业综合统计,切实提升金融消费权益保护水平。

来源:数字法币研究社

内容概要:《2024中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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