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　　中新网7月24日电 据国家发改委网站🎽消息，为贯彻落实🐐党中央、国务院决策部署，国🕳家发展改革委、市场监管🔯总局研究起草了👈价格法修正草案(征求意见稿)，于24日向社会公🎂开征求意见。

　　修正草案共10条，主要涉及完善政💻府定价💫相关内容、进一步明确🦓不正当价格行为认🚕定标准、健全价格违法行🕕为法律🦕责任三方面内容。此外，还作了🔳个别文字调整。

　　以下为全文：

国家发展改🏾革委 市场🚨监管总局关于《中华人民🛵共和国价格法修正草案(征求意见稿)》公开征求意见的🐵公告

　　党中央、国务院🗽高度重视价格工作，对修订《中华人民📨共和国价格法》(以下简称“价格法”)作出明确部署。2023年，价格法修订列入《十四届全国😛人大常委会立法规划》。为贯彻落实党中央、国务院决策部⛹署，国家发展改革委、市场监管总局研🚉究起草了价格法🍰修正草案(征求意见稿)，现向社会⛓公开征求意见。

　　此次公开征👋求意见时间为2025年7月24日至8月23日。欢迎🌠社会各界人士通过网络等方💃式提出意见。公众可登陆国家🍈发展改革委门户网站(http://www.ndrc.gov.cn)首页“互动交流”板块，进入“意见征求”专栏，或者🍑登录市场监管总局门户网站⚡(http://www.samr.gov.cn)首页“互动”板块，进入“征集调查”专栏，提出意见建议。

　　感谢您🤫的参与和支持！

　　附件：1.中华人民共和🆚国价格法修正草案(征求意见稿)

　　2.关于《中华人民共和国价🚂格法修正草案(征求意见稿)》的起草说明

国家发展改👁革委 市场监管总局

2025年7月24日

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武汉👍科技大学机械工程学院💂牢牢把握立德树人根本任务，对接🍲国家重大战略需求，依托机械工🔀程湖北省🤰一流学科建设，着力🎵服务区域经济和行业发展，构建“价值引领—能力锻造—创新赋能”三位一体🎷创新模式，统筹推进教育、科技、人才协同融合发展🎇。　　铸魂：把准育人“方向盘”　　夯实课堂教学“主渠道”。为弘扬和传承“钢铁品质”精神内核，学🎢院将思想政治教育融入🏡专业课程和人才👡培养全过程，推动课程思🛤政与专业课程同😣向同行。打造一批专业特🍡色精品课程思🛸政示范课，教学内容融合学科前沿🤵、先进技术。获批机械工程、机械电子工程、工业工程3个国家一流♉本科专业，机械原理、液压传动、液压元件及系统虚拟🍅仿真实验3门国家级一流🕒本科课程，机械制造基础等11门省级一🍡流本科课程。　　深耕实践育人“大课堂”。学📶院将新质生产力与工科🏺教育深度融合，建设以🔢国家产教融合创新基地、省级实习实🌄训基地、大学生创新工🥀场为核心的分层递📽进式多元实践平台，实验室面积超过🦐6000平方米，拥有🕳实验教学设备1750余台(套)；建成实践♓类智慧课程、虚拟仿真课程、校企联合👣开发课程等各类线上实🙈验资源15项。联合行业头部💻企业创建🗼实践基地，组织学🎅生深入开展社会实践和志愿⭕服务。学院获“三下乡”社会实践国🎰家级优秀团队、“镜头🛸中的三下乡”国家级优😾秀视频等荣誉。　　构建文化育人“软环境”。学院积极打造“卓越匠心工程”“博导教授面对面”“筑梦讲堂”等特色文化品牌🥉；邀请院士🤷校友回校讲学，设立“冶机77”、抱朴众等多种奖助🍓学金。学院获☝评首批全国高校“双带头人”教🙌师党支部书记工作室、湖北省高校优秀基层党📪组织、“全🧞国钢铁行业五四红旗团委”、“全国钢铁行业💚五四红旗团支部”等荣誉，2个党支部入选省🐞级样板支部，青年志愿者服务⛔队获评湖北省“本禹志愿服务队”。　　创新：打破育人“分界线”　　产教融合深化，形成战略联盟。学院聚焦湖🎩北省“51020”现代产业体系，加强与🧚宝武集团、中冶集团、湖南钢铁等头🥤部企业深度合作，开发具有冶金🚅行业特色的“连铸✌机结晶器振动台故障诊断”工程案例库；与中国五冶集团🦎联合研✒发具有自主知识产权的“耐火材料智能🏠砌筑机器人平台”亮相2025世界数字💜教育大会成果展；与中冶南方等30余家企业🕣围绕钢铁生产工艺、装备设计与制🔡造、自😯动化控制等建立科研-实践资源转化机制。　　科教融汇互促，点燃创新“引擎”。学院形成“一🐬个平台为主体，两营活动为两翼，多项赛事为延伸”的特👙色工作机制，以培养学生“创意、创新、创造、创业、创未来”五创🐪能力为核心，整合实验室资源，构建“创新工场+创业基地”双平台。近3年，学生在中国国际🚰大学生创新🎅大赛、“挑战杯”等各类竞赛🍭中获省部级及以上奖励1500余项，创立公司10余家，申请专利200余项。　　价值融通引领，贯穿㊗培养全链条。学院将家国情怀、社会责任、工程伦理等价值🚁塑造元素有机融入专业教育、科研训练、实习实践各环节。建立“学业导师—科研导师—人生导师”多维导师制，全方位引导学⏲生成长成才。先后与美国普林😏斯顿大学、新加坡南洋理🐭工大学、澳大利亚🔃迪肯大学等高校建立战略合🐯作，牵头获批国家留学基🌳金委地方🐍创新子项目。本科生、研究生就业率分别超过97%和99%，一大🐁批优秀学生进入国内顶尖学🌘府深造。　　聚力：构建育人“共同体”　　师资队伍“繁星引领”。学院以教育📁家精神为引领，形成了🐴立体化教师典型群像。“多元融合、深度探究”的改革者侯宇🔮教授深耕教法创新；学科团队带🥋头人夏绪辉教🕝授带领青年学者突破➰先进高强钢制🌚造成型“卡脖子”技术；还有一🥞大批教师传承“甘坐冷板凳”的学术坚守，共同构筑起🍷新时代高💈校教师的精神坐标。学院拥有外🥘籍院士2人、全国模范教师2人、国家教学名师、全国优秀教师、全国五🧢一劳动奖章、全国三八红旗手各1人，各类省部级人才50余人。主持获批国📎家教学成果奖2项，省级教学成果🎬奖10余项，连续2年获全国高🤒校教师教学创🐕新大赛一等奖。　　平台资源“硬核升级”。学院机🥈械工程和仪器科学均入选“软科世🕝界一流学科榜单”，工程学进入ESI全球前1%。学院拥有“机械国🏧家级实验教学示范中心”“冶金👃装备及其控制教育部重点实🏚验室”“机械传动与制造🔷工程湖北省重点🙌实验室”等高水平教🍝学科研平台，面向产业需求，新建冶金装备智🍘能制造中试基地。　　协同机制“多元高效”。学院建立由政府、高校、企业、科研院所共同🌿参与的📎协同育人机制，形成“需求共提、方案共制、资源共建、成果共享”的开放育人生态。60多年来，学院为国家输送了👾数万🥡名优秀毕业生，其中，2人🏹成为中国工程院院士，培🎣养了数十位大型钢铁企业🤽领军人才。　　(李婵娟 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这是血火⭕淬炼的民族强音》，以欧美孕交小孕妇在线“直播色情”事件为背景，揭示找片耗时太🦗久“未成年直播风险”，结合每日🌁更新推荐机制“网络实名制”，豫义软件开发维🐞修站同步上线，VIP免费看全集首💾发福利，马上收🌙藏资源赶快观看！“秒杀”大厂😻开发岗面试的AI　　当前，人工智能正以📰汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首🌗当其冲，相关岗位🌘正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业🏬能独善其身吗？一🏣个自然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天🌺会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比🚛公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基👯础上加入了海量程序代😞码😌数据进行训练，因此在编写代🤟码方面更具优势。　　Codex能帮开发者处📙理很多写代码的工作。比如，它能读懂你已经写🏌好的部分代码，并自📲动把剩下的内容补全；也能📩根据一句简单的🔟提示写出完整的功能代码。举个例子，如果你输🌘入一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口内🐫的平均值”，Codex就能马😯上写出实现这个功能的代🍯码。　　最初，AI写代码🚼只是开发者手边的“小帮手”，主要用来😁代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能📌力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的公司⛹看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可能🏫开辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开🏍发创业公司如雨后春笋般涌🈺现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部🥗大模型企业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继推🥅出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编🛅程工具已取得令人瞩👆目的进步。OpenAI最新的o3模型💁在编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝试直至🍶达成目标。　　这些突破🗺带来了全新的编程方式——开发者无💳需逐行写代码，只需用自然语📁言描述需求，AI便能自动生成🛷并根据😖反馈反复修改。人类与AI的合作因此变🤾得更像“对话”而非“指令”。这种全新的📰编程方式有个颇具浪🃏漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似🤚乎意味着编程正从少数人的专😙业技能，逐渐走向人🤥人可用的创造工具。　　颇具💷戏剧性的是，AI的能力如今已经☔延伸到专业⏱软件开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发的招聘🌳面试都🖖会包含代码考查，要求应试者👤在限定时间内🛬写出既正确又高效的程🌪序。而哥伦比👫亚大学的一名学生则开发了一👙款“AI面试助手”：它能在视频面试时🔃自动读取题目，并调用AI编程工具实时🛠生成符👆合要求的代码。据他透露，这📽套工具已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的📹面试，并拿到录用通知。他还将自己在亚马逊🥃面试中AI“出手”的👾全过程录制下来并上传网络，引发了广泛讨论。　　这一切突飞🈶猛进的进展发生在短短几年🔥内，速度之快出🐪乎人们的意料。但我们是否就🍗能断言——AI真的能🍠全面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正🕦确率能达到90%，听起来已经👆很高了，但这也意味着平🦇均每十次就会🔔错一次。对于程序开发来🌂说，这样的错误率并⤴不容忽视——人类开发者必须🦔逐一检查并修正，结果🤯常常比自己亲手写代码还要费👋心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项⛵调查结果。在5万名受访用户中🌶，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开发任🌟务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往🚡往包含细微的错误，需要人⏭类检查并修正。尽管AI在编📞程竞赛中已经取得了🔠非凡的成绩，但在面对🤺现实的软件开发需求时，往往不能正确完整地Ⓜ实现所有功能，有时甚至会😗错误地执行⛪危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾💂发生过一次严重事故。尽管用户明确要求不得擅🙇自修改代码，Replit仍🚟然删除了该公司整个🥊生产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通过手😲动操作，成功将数据库恢🅰复。　　这一事件引发😗了人们对AI编程工具可🌞靠性的广泛讨论。公开信息显示，类似的🥟情况并非个例——一些👡用户甚至报告称，自己的数🕉据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像淘💊宝的网站”可行吗？　　软件开发通常要🀄走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案🏷，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更快的迭代，如今互联网公司〽大多用“敏捷开发”，流程上精🔣简了不少，但基本框架💵没变。　　需求分析是关🏾键的第一步，它要求清晰、完整地描🙈述软件应该实现的功🐄能。比如，要说明当用户🐙执行某个操作时，系统应如何反馈。优秀的需🐖求文档会尽可能细🍤致到每个操作细节，而不是🚭一句含糊的“给我做个像淘😿宝的网站”。　　接🌓下来是技术方案设计。这一步要🎌把需求拆分成📒可以单独开发的软件模块，还得考虑⛷架构设计、资源消耗、异常处理🎹等等细节问题。　　最后才是开发🥦和测试。这一阶段👍几乎必然会冒出各种🍡没预料到的问题，开发者需要通过反🥎复测🆗试确保功能正确实现。而在实际项目里，常常会💙发现需求或方案本身🏐有漏洞，导致不得不🙋推翻重来，这也是家常便饭。　　除了开发流程繁琐，程😽序本身的复杂度也是😰个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均🥩就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代码更是🚥超过了4000万行，如🖇果全部打印出来需要70万页。　　面对如此复杂🚾的项目，优秀的人⛴类开发者团队往往能精🍛准定位每个模🎨块的功能，并在出问题🚜时迅速定位🏂到具体的代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却🙇充满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以🎞像人类一样建立🔱对整个项目的全面理解。　　普林斯顿大学的🚣研究者构建了一套考察AI软件开发能力💬的测试基准(SWE-bench)，包含来自😱开源网站Github的数十个软件📀项目。得益于Github对代👑码改动历史的详细记录，研😓究者从中整理出超过两千个由🚝人类🛠开发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已🦕有的软件项⛏目上完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当🚎前最强的AI，最多🗻也只能完成约四分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了🐘一个更📽具挑战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开😚发需求，要求AI开发工具从零开始🚩开发。实验结果表明，当前的AI最💋多只能完成一半的开发任务。　　与之形🍊成鲜明对比的是，优秀的人类开发者总🚝是可以以近乎100%的正确率完成这🌓些开发任务。纽约大学的👮研究者还联合多位信🐺息学奥林匹🏘克竞赛选手，构建了一🤽套高质量的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测🔴问题取自最新的编程竞赛，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的所有大⛄模型在该测试基🛎准的困难问题上全都取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具的主宰🧠，还是润滑工具的数据？　　那么，回到最初的问🔚题上，AI会取代人😘类开发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于专业的开发者而🔓言，AI是🔏一位执行力极强的助手。在AI开发🍰工具普及之前，开发者不💹得不手动实现许多繁琐🙄而无趣的代码。即便有开发文档或➖者互联网上有🍄功能类似的代码，开发者💡仍必须尝试理解然后自🔫己修改。借助AI，这一工作将🦇会大大简化。对于没🖥有开发背景的用户而言，AI可以准确实现功能较🛏为单一的软件。借助这一能力，普🈵通用户可以将日常的😬重复性工作转化为AI编写的代码，大大提升工❌作效率。　　至于说让AI完全替代人🏒类开发者，目前看来为时⤴尚早。　　当今的大语言模型基于🍱互联网上已🍷被数字化的数据，以及图书报📉刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件🚒开发领域，大语言模型只看🗂到了🦄人类开发的结果(软件代码)，而对于开🎛发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基🍥于人类数千年来产生的数据，但这并不是🚽人类知识的全部。人类在与真实世界的🔺交互中积累了大量的经验。AI并没有🐏这些经验，因而不太可🔫能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探讨💊所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄更具🚆碾压性。就软件开发而言，AI已经🚅能承担不少基础、重复性的工作，例如简单的代👜码生成、常见功能的实现，以及🏯部分调试环节等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的🛫理解分析，以及团队⚽协作等环节——这些涉及抽✈象思维、跨领域🐸知识和人类判断力，是程🌎序员真正的核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这🌎样一个问题：如果把你最近一💌周完成的工作全🎰部交给AI，它能完成多少？如果你🌛的工作只是重复性地构🈯建功能单一的软件系统，例如实现一个问📿卷表🚽单记录用户提出的10个问题、从🕛一个表格里统计🥔平均数之类常见的指标——功能仅此而已，那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的🙃工作充满挑战，例如🏎实现全新的软件架构、针对业务特点设计🚵独特的算法，甚🛡至是从客户含糊🌿不清的诉求中抽象出具🏕体的开发任务，那么AI只🙀会是你的得力助手。　　这不仅适用于🗜软件行业，也同样适用🚑于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这🌷个人机协📢同的时代如何做好✏自己的角色定位。上述🍣的问题对于其他行业同🈷样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以🧕胜任，那么对你来说既是坏消🗾息，也是好消息。坏消息是你的🎦工作很快就会被AI取代；好消息是你已经🔧发现了驾驭AI完成工作的途径，你可以试试站🈚在你的领导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有💤的岗位，想想怎样利用AI解决你所🚤在行业的问题。当AI都不甘只做执行者，而是开始决🐾定任务怎么被拆解，流程怎么被安排🏰时，人类个体若🏿只是抱怨即🏑将被碾压的命运，便会失去主动🤦选择的空间，最😠终不是沦为工具的工具，就是化作🌵喂养和润滑工具的🕵茫茫数据。　　(作者知虚为📘中国科学🏕技术大学计算机专业博士，在自然🍞语言处理和人工智能方向发🤐表多篇高水平论文，先后在微软及多🐍家国内知名互联Ⓜ网企业从事相关研究工作)苹果手机看片👑您懂的事件持续发酵，引发舆论关注。中新网拉萨8月19日电 题：西藏一甲子 现代医学教育从“空白起步”到“硕博培育”　　中新网记者 赵朗　　“相比1965年西藏自💪治区成立时，本地的现代医学教❄育真正从空白走向🐸了健全发展，最基层的📫乡镇卫生院都有👄很多从我们学✖校毕业的学生。”西藏大学医📻学院副院😫长巴桑卓玛近日接受中💜新网记者采访时表示。　　巴桑卓玛生于1970年，在北京大学🔒医学部获博士学位，做过🔲美国哈佛大学医学院和杜克大学全球🍟健康⛔研究所访问学者。她告诉记者：“我在学校工作了32年，无论在西藏工🐉作还是出国学习，国家政策、国家🧛制度让我成为受益者。”她深切感受到，正是这样的支撑，西藏现代医学教😜育实现了从零到兴🍿的发展。　　她回忆：“小时候，西⛽藏自治区人民医院仅有大内科😵、外科，不像现在专业科室设置🥣得齐全，医生也不多。”　　这种“医疗人才短缺”的困境，在1972年迎来转机。这一年，西藏自治区卫校🧤正式创建，核心任务便是为🔚西藏本地培📶养医疗卫生人才，也标志着西藏现🐽代医学🏏教育真正起步。“我参💠加工作时就在这所卫校。”巴桑卓玛回忆，当时学校有300余名中专学生，分为护士班、医师班、全科班，每个专业每年🐒只招一两个班级，规模虽小，却是西藏本地🎁医教的“星星之火”。资料图为2020年2月，西藏大学医✡学院副院长巴桑卓玛(右一)带着学🔓生做实验。　赵朗 摄　　此后数十年，西藏现⛵代医学教育在建立、调整、重组💹中逐步升级，从西藏医学院、西藏自治区综💾合卫生学校，到西藏大学医学🔄专科学校，再到如今的西🤛藏大学医学院，办学层次不断提升，教育体系持续🎽完善。　　即便到2000年前后，西藏基层医疗人🤮才缺口仍十分突出，当时的西🖖藏大学医学专科学校(西藏大学医学院前💪身)成为人才培养的主力。巴桑卓玛坦言，那时的教学条件远不如🔼现在，学校实验😗室里仅有基础的显微镜⬆和简✊陋的解剖模型，上解剖课时缺🧜少人体标本，教学👙资源颇为紧张。　　如今，西藏大学医🥌学院已形成“本科、硕士、博士”完整的人才培养😂体系，本科阶段开设5个专业，实现了从“中专教育”到“高层次🐳人才培育”的发展。她说，学校智慧教👢室陆续建成，实验室条件不🐻断完善，设备持续更新，早已告别当初“教学与科研共🎰用一个实验室”的窘迫，“现在学生上课，用上了现代三维甚至多🐅维的先进设备。”　　西藏大学建🤘校以来，已为西藏培养1.5万余名医🚬疗卫生人才，其中90%的毕业生选择留在西藏，50%扎根基层医疗一线。巴桑卓玛说：“早期，西藏基层80%以上的医疗🤼人才都来自我们学校。现在✝每年去基层调研，哪怕是偏⛹远的乡镇卫生院，都能遇到♌我们学校培养的学生。”资料图为2020年2月，西藏大学医学院🗼副院长巴桑卓玛展😱示用于先天性心脏🥏病研究的实验🍡小鼠生物组织切片。赵朗 摄　　随着教育体系的日📑趋成熟，西藏大学医学院也逐♌步向“教研协同”转型。如，2006年西藏大🌽学高原医学研究(实验)中心正式成立，当时团队仅5人，巴桑卓玛便📯是核心成员之一。18年来，该中🤔心围绕高原医学领域，先后开展💒西藏地区乙肝病毒分型研究、藏族人群⭐高原适应机制研究等多项关键课🕣题，在国🎞际及亚太地区的高原Ⓜ医学大会上，“西藏的科研声音”日益清晰。　　从西藏🤟现代医学教育的受益者🏆到践行者，身为管理者与学🔬者的巴桑卓玛特别期待，未来，西藏能培养出更多🚐的本地医疗人才，高原医学能够研究出更多利👺于民🦗众健康福祉的科学成果。(完)

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一色彩/Sarah (II)/春岡智沙/Lexy Lust

（青岛日报／观海新闻记者 Natalia Nix）