可以考虑去投资个学校

克服人才管理中存在的行政化、“官本位”倾向,取消科研院所、学校、医院等事业单位实际存在的行政级别和行政化管理模式。在科研、医疗等事业单位探索建立理事会、董事会等形式的法人治理结构。
【解读】萧鸣政说,目前在高校、科研院所和医院存在行政级别,一方面是对传统的沿袭,同时也是受社会上官本位的影响。由此导致的结果便是,这些单位在选拔人才时,也有行政级别要求。
比如,要招一个局长,必须在处长位置上干过;选拔一个处长,必须在副处长的位置上干过等等。按现在人才纲要的要求,在选拔人才时要打破这种界限,完全看他做出了什么业绩,有什么样的经历和素质,而不能有一个级别要求。
彭剑锋直言,科研院所、学校甚至医院的行政级别应该取消。而且对科研院所、学校和医院的评价,改由社会来评价他们的好与坏。
此外,取消这些单位的行政级别,也不应成为这些单位的人才去党政机关任职的障碍。如果教授到政府任职,要以能力和业绩为本,而不能再像过去那样以级别为本,不是靠熬年头熬出来的。这需要建立相关的制度。
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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