红黄蓝股价暴跌超50%:受新政影响 官方称坚决支持颁布实施

新华社发布学前教育深化改革意见,禁止民办园上市,红黄蓝股价暴跌54%,市值蒸发超2亿美元。红黄蓝表示将积极响应政策,探索多层次办园模式。
红黄蓝股价暴跌超50%:受新政影响 官方称坚决支持颁布实施

雷帝网 乐天 11月16日报道

新华社15日播发关于学前教育深化改革规范发展的若干意见,意见要求遏制过度逐利行为,提出民办园一律不准单独或作为一部分资产打包上市。

此外,上市公司不得通过股票市场融资投资营利性幼儿园,不得通过发行股份或支付现金等方式购买营利性幼儿园资产。

红黄蓝股价暴跌超50%:受新政影响 官方称坚决支持颁布实施

受此消息影响,中国幼儿园概念股红黄蓝今日股价暴跌超过54%,市值蒸发超2亿美元。

红黄蓝官方今日回复称,始终积极响应各级教育主管部门号召,积极配合政府探索多层次办园的模式,努力为促进学前教育和民办教育的健康发展贡献力量。

“《意见》的出台,是中央对于学前教育规范化管理的具体要求,延续了原来学前教育管理的思路,是一个一贯性的理念。”

红黄蓝股价暴跌超50%:受新政影响 官方称坚决支持颁布实施

红黄蓝强调,完全支持中央《关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》的颁布实施,也坚信在探索转型中的中国学前教育事业必将拥有更加健康可持续的未来。

“我们将认真研究政策导向,时刻坚持紧跟党和国家的政策号召,努力办好人民满意的学前教育。”

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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