那所大学最有钱?教育部直属高校公布2019年预算

2019年,教育部直属75所高校公布预算,清华、浙大、北大等8所高校预算过百亿,最高达297亿。多数高校预算增加,部分增长率超30%。文科与理工科、东西部地区高校间经费差距明显。

转载于 青塔

在当今时代,一所高校要想快速发展,一定数量的经费是必不可少的。而对于正在建设“双一流”的国内重点高校而言,办学经费的多寡就显得更加重要了。经费的多寡,将很大程度上影响“双一流”建设的快慢。

2019年4月2日,教育部率先在其官网公布了其2019年度经费预算。根据教育部《关于部属高校公开部门预算的通知》要求,教育部直属高校均应在一定期间内公布其经费预算,以回应社会关切。根据教育部直属高校公布的预算经费,我们可以对75所高校“国家队”的经费数量和使用情况有一定了解。

截至昨天(4月26日)晚上,75所教育部直属高校全部在其信息公开官网中公布了2019年部门预算。青塔对各大教育部直属高校公布的预算数据进行了整理,并与2018年的预算数据进行了对比分析,从中可以一窥国内重点高校的经费情况。

比较可惜的是,北航、哈工大、西北工大等工信部直属高校以及国科大、中科大等中国科学院直属高校以及其他部委院校并未同期公布2019年预算数据,因此这些高校不在本文的统计范围之内。

▎教育部直属高校贫富差距巨大

从目前已公布的数据看,共有8所高校预算总数过百亿。其中清华大学年度预算数超过了200亿元,高达297亿元,预算经费遥遥领先于其他高校,而且相比2018年经费也大幅增加。浙江大学和北京大学也都超过了190亿元。此外,中山大学、上海交通大学、复旦大学、华中科技大学和武汉大学等5所高校预算总数也都过百亿元,特别是中山大学,今年的预算数大幅度增加,这项数据直接体现了中山大学近年来的迅猛发展。意料之中的是,北京大学今年排名由去年第6位上升到第3位,预算总数相比2018年增加了近64亿元。

在年度收入上,清华大学、浙江大学、北京大学、中山大学和上海交通大学超过了100亿。除了这5所高校外,其他高校大部分年度收入在50亿以下,甚至有过半的教育部直属高校年度收入都不超过30亿,差距巨大。而在支出方面,清华大学超过200亿,远超其他高校。此外,年度支出较多的高校还包括中山大学(137.21亿元)、北京大学(135.77亿元)、浙江大学(127.98亿元)和上海交通大学(126.32亿元)。相比较之下,其他大部分高校的年度支出在50亿以下。

从已经公布的数据看,并非一流大学建设高校就比一流学科建设高校有钱,例如北京交通大学、武汉理工大学、西南交通大学等都超过了多所一流大学建设高校。此外,文科类大学与理工类大学相比,在经费上的差距还是非常大的,前者基本上远少于后者。

同往年一样,同类院校中,东部发达地区的高校,相比于中西部地区的高校,总体经费上也要充足很多。教育部直属高校2019年预算数据如下(其中华北电力大学数据为北京校部和保定校区的总和;统计数据仅包括教育部直属高校,不包括工信部直属高校、中国科学院直属高校以及其他高校;统计结果保留两位小数)

▎绝大多数高校预算经费有所增加

从教育部直属高校2019年预算数据与2018年预算数据对比来看,除了10所高校负增长外,其余65所2018年预算数都大幅增加。

增长率较高的学校包括北京大学、北京林业大学、华中农业大学、陕西师范大学这些学校增长率都超过了30%。此外,中山大学、中国政法大学、浙江大学、中国传媒大学、北京师范大学、中南财经政法大学等6所高校增长率在20-30%之间。另外,有55所高校增长率在0-20%之间。

从高校公布的预算表来看,大多数高校预算数据增加来自各种因素,包括财政拨款、事业收入增加等,各校略有不同。

75所教育部直属高校2019年预算总表可点击左下角阅读原文或访问青塔网(https://www.cingta.com/page/4)上查看。


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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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