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设置什么专业、每个专业招收多少学生、专业人才培养方案制订、课程设置和教学内容设定、实习实训条件建设和实施等,是高职院校人才培养的基础性问题。面对人工智能技术发展,高职院校首先要考虑的是根据产业、职业、岗位变化调整专业设置,停办面向的岗位群需求人员减少的专业。同时,对经过论证保留设置的专业人才培养目标进行重新审视,根据未来产业需要进行调整。

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    数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前,企业数据资源相关会计处理规定已明确,这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求,结合企业数据资源的实际情况,进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用,但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见,确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估,都有待持续完善和提升,以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。

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