知识付费系统建设_教育部召开全国工作会,从根本上解决培训热

教育部部署规范校外培训机构发展,强调源头治理与系统监管
教育部副部长郑富芝强调了从源头上消除培训热诱因、系统推进招生与服务等环节、以及严格执行监管政策的重要性,提出落实招生政策、保障课后服务、深化教学改革等五项措施,以规范校外培训机构发展并促进教育公平。
  本报讯(记者焦新)教育部日前在北京召开全国规范校外培训机构发展工作会,交流各地规范校外培训机构发展的经验做法,研判面临的形势任务,部署下一阶段工作。教育部党组成员、副部长郑富芝出席会议并讲话。

  郑富芝指出,党中央、国务院对规范校外培训机构发展高度重视,作出重要部署。各地迅速行动,采取了一系列有力措施,攻坚克难,推动治理工作取得了显著成效,基本健全了治理体系,基本摸清了机构底数,基本实现了监管常态化,基本遏制了大的乱象。但对照中央的要求和人民群众的期待,还存在一定差距。要从根本上解决培训热,我们必须深入分析问题产生的机理,抓住病根,对症下药。

  郑富芝强调,深入推进下一步工作要把握好3个方面。一要源头治理,要遵循教育规律、需求规律,彻底消除培训热的诱因。二要系统治理,统筹考虑招生、服务、教改、考评等各个环节,全链条推进;统筹线上线下机构,同步推进。三要严格治理,严查严办违法违规培训机构,及时通报问责,广泛接受各方监督,实现全面监管,不留死角。

  郑富芝要求,各地要坚持综合施策,加快推进规范校外培训机构发展工作。一是落实招生政策要突出“齐”。不折不扣落实中央精神,执行免试入学规定要齐步走。民办义务教育学校招生要纳入审批地统一管理,与公办学校同步招生。二是保障课后服务突出“全”。要解决好保障机制,丰富课后服务形式和内容,实现全覆盖。三是推进教学改革要突出“深”。

  解决好学生在校内“吃不饱”“消化不了”的问题,提供更多的学习资源,努力满足学生不同需求。四是扭转考试评价导向要突出“不”。不下达升学指标,不搞排名,不超标命题,推动地方政府树立科学的政绩观,推动学校回归教育本质。五是查处违规要突出“严”。要明确细化标准要求,建立违规行为曝光制,实施好黑白名单制度,用好处罚问责机制,引导校外培训市场有序发展。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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