郵寄近15萬現金「繳納保證金」？民警「硬核」攔下
2025-12-22 04:34 5,539次浏览四川民辦職業培訓學校不得在校內開展網絡貸款宣傳和辦理業務；學校應按照招生簡章或者招生廣告的承諾，開設相應課程，開展培訓教學活動，保證培訓教學質量……四川省人力資源和社會保障廳近日印發《四川省民辦職業培訓學校管理辦法》(以下簡稱「辦法」)，進一步規範四川省民辦職業培訓學校辦學行為，促進民辦職業培訓事業健康發展。辦法從今年9月1日起正式實施。 四川省民辦職業培訓學校如何管理？辦法對設立審批，變更、延續和終止，學校管理與教學組織，監督與檢查等進行了明確，同時強調各級人力資源社會保障部門應當依法支持和規範社會力量舉辦學校，鼓勵、引導和保障學校依法辦學、自主管理、提高質量、辦出特色，滿足多樣化職業培訓需求。據悉，四川省行政區域內國家機構以外的社會組織或者個人，利用非國家財政性經費，面向社會舉辦實施以職業技能為主的職業資格培訓、職業技能培訓的民辦學校，均適用此辦法。 辦法實施後，社會公眾如何選擇正規的民辦職業培訓學校參加學習？ 首先，一定要選擇正規有資質的學校 判斷民辦職業培訓學校是否正規有資質，可先看辦學許可證，以及辦學許可年限。按照辦法，審批機關對批准設立的民辦職業培訓學校，會頒發《中華人民共和國民辦學校辦學許可證》。辦學許可證正本、副本具有同等法律效力。其中，正本應懸掛在學校的主要辦公場所明顯位置，副本在審批機關監督、檢查和辦理相關手續及開展社會活動時使用。辦學許可證有效期最長不超過3年。學校如果遺失辦學許可證，應當立即公告，並在公告發布30日內到審批機關補辦。 其次，不要一次性繳費超過3個月 如果民辦職業培訓學校一次性收取費用超過3個月或向你推薦網絡貸款，那一定要提高警惕，及時向相關部門舉報投訴。按照辦法規定，四川民辦職業培訓學校要嚴格執行國家、省關於財務與資產管理的規定。收費時段與教學安排應協調一致，不得一次性收取時間跨度超過3個月的費用。收費項目及標準應當向社會公示，不得在公示的項目和標準外收取其他費用，不得以任何名義向培訓對象攤派費用或者強行集資，不得在校內開展網絡貸款宣傳和辦理業務。 第三，需為學生建立統一的電子檔案 為保證學生的合法權益，民辦職業培訓學校需按照辦法建立統一的學生電子檔案，完整記錄學生在校期間的學習情況、行為表現以及職業技能評價等個人信息。民辦職業培訓學校需按照招生簡章或者招生廣告的承諾，開設相應課程，開展培訓教學活動，保證培訓教學質量。對於培訓對象未完成的培訓課程，有關退費事宜嚴格按雙方合同約定以及相關法律規定辦理。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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