贵州医科大学(原贵阳医学院)神奇民族医药学院是由贵州医科大学(原贵阳医学院)和贵州神奇集团联合举办，2004年经教育部批准成立的普通高等本科全日制教育的独立学院，国标代码为13676。学院以贵州医科大学的优势学科为基础，依托校本部雄厚的师资力量、良好的办学条件，由贵州医科大学统一教学、统一管理，旨在培养基础扎实、具有专业技能和创新精神的复合型应用型高级医药人才。学院纳入国家教育部全国统一招生计划，自2005年起，面向全国15个省、市、区招生。学生毕业证书和学位证书的发放按教育部有关独立学院的规定执行。 贵州神奇集团创立于一九八六年，现有职工6000多人，资产总值50多亿元，年平均上缴国家税收1亿元以上。依靠科技、人才与市场竞争机制，经过二十多年的发展，神奇集团现拥有20多家下属企业、1个上市公司，跻身于全国大型制药企业行列，成为以制药为龙头，跨多个行业经营的企业集团，并沿着集团化、多元化、国际化的方向快速发展。 2001年,贵州神奇集团经国家人事部批准设立企业博士后科研工作站;2002年，"神奇"商标荣膺中国驰名商标。 2003年，由贵州省科技厅批准，在神奇科技工业园内设立"贵州苗药制剂工程技术中心"，被科学技术部认定为"十五"国家863成果产业化基地。 神奇集团将积极筑巢引凤，汇聚精英，加强对外联系，争取与国内外著名大学合作，把贵州医医科大学神奇民族医药学院创办成一所新型的综合性大学，为实施科技兴国，大力培育现代人才战略作出新贡献。 贵州医科大学神奇民族医药学院新校址坐落于贵州省省会贵阳市，贵阳市城在林中，四季常青，冬暖夏凉，气候宜人，人居舒适。2004年11月被国家林业部授予"森林之城"，2007年又被授予"避暑之都"称号。贵州医科大学神奇民族医药学院地处贵阳国际机场大道旁，青山绿水的龙洞堡鱼梁河畔，交通方便，风景秀丽。学院规划占地总面积1100余亩，现已建成的笋子林校区，占地面积492亩，是一个已具有办公、教学、学生学习、生活，开展文体活动等功能齐全的环境优美的校园。目前校舍房屋面积18万多平方米，其中教学大楼8栋共计建筑面积52980平方米，具有500平方米的学术报告厅1个，16个阶梯教室，30余间多媒体教室，200多间普通教室、100多间教研室、办公室、资料室。学生宿舍5栋22235平方米，运动场17000平方米，学生食堂面积7874平方米，综合办公大楼15200平方米，综合图书大楼15100平方米。可满足10000名在校学生的学习生活需要，校园整洁美丽、仪器设备先进、人才实力雄厚。 学院现有全日制在校生人数为6814人，为办学达到8000人以上的规模，学院已制定了“2016—2020年发展规划”。学院的办学定位：即面向定位是立足贵州，大力培养适应地方，区域经济和社会发展需要的复合型应用型人才;类型定位是应用型大学;层次定位则以四年制、五年制本科教育为主，创造条件发展研究生教育;目标定位是培养具有创新精神和专业技能，实践能力强的应用型人才;学科定位是以医为主，向法学、文学、管理学、经济学、理学、教育学等学科发展。学院的办学原则是规模适度、结构合理、特色鲜明、投入有保障。学院的办学理念为质量立校 人才兴校 特色强校 和谐建校。学院将进一步发展产教融合，校企结合的办学模式，通过与国内外知名大学合作办学，进一步提高办学质量。 2010年11月，神奇集团与国内著名高等学府——同济大学签署战略合作协议，双方将就合作办学、新药开发，成立同济神奇民族医学研究院等项目进行深入的交流和合作。 2010年12月，神奇集团与美国北阿拉巴马大学签署合作办学协议，双方将合作举办中美国际商学院，按照3+2等中外合作办学模式，在中国完成三年的专科学历并强化英语，在美国北阿拉巴马大学继续深造，攻读高级护理(包括健康事业管理高级人才)等专业硕士学位。同时，中美国际商学院将定期派遣部分骨干教师赴美国北阿拉巴马大学学习和交流。新的时代孕育着新的机遇与挑战，我们热忱欢迎志存高远、渴望成才的青年朋友们报考贵州医医科大学神奇民族医药学院! 在贵州省教育厅的关心和指导下，学院严格遵循“依法办学、依法治校”的原则，团结带领全体师生员工，坚定不移地贯彻党的教育方针，以培养现代经济社会发展需要的高素质人才为己任，遵循“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，不断深化教育教学改革，坚持创新发展，注重内涵建设，建设好绿色、安全、文明、和谐、智慧的现代化美丽校园，适应现代经济与社会发展，为国家培养更多的具有社会主义核心价值观、高度的爱国主义精神、科学素养、专业技能和创新精神的复合型应用型人才。

江西财经大学现代经济管理学院是一所以经济、管理类学科为主，法、工、文等学科协调发展的本科院校。学院创办于2001年，是国家教育部和江西省人民政府批准设立的全日制普通高校独立学院。学院从2016年起由江西财经大学与共青城中航文化投资有限公司合作办学。 学院位于赣江新区共青城市科教城，占地面积700亩，赣江新区是国务院批复设立的，是我国中部地区第2个、全国第18个国家级新区。共青城市位于昌九经济带及环鄱阳湖城市集群，南迎南昌，北接九江，是昌九经济带发展的先导区。是唯一以“共青团”命名的城市，也是一座充满活力的青春、创新、生态之城，是国家新型工业化产业基地，团中央唯一授牌的“全国青年创业基地”。学院依托江西财经大学雄厚的教育资源和优势学科，坚持以教学为中心，明确“以学生成才为本，走质量立院之路”的办学理念，构建“专通结合、因材施教、分类培养、张扬个性”的育人特色。学院教师主体来自江西财经大学，现有教师400余人，其中副高职称以上教师占48%，硕士以上学历的教师占90%以上。学院配备有电子阅览室、多媒体教室、语音室和专业实验室，建有各专业教学实训基地和校企合作基地。拥有各类图书80余万册，建有塑胶田径运动场等运动场地，具有全新的教学、生活设施，拥有全覆盖的数字网络系统，学生宿舍配备空调、热水、直饮水系统。 学院2001年开始招生，学制四年，现有在校学生8500余人。学院现设有会计学系、经济学系、工商管理系、文法系、外语系、信息管理系和思想政治理论教学部，体育教学部共8个教学系(部)，设有会计学、注册会计师、财务管理、国际经济与贸易、金融学、电子商务、保险学、市场营销、人力资源管理、物流管理、旅游管理、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、法学、商务英语、新闻学、产品设计、工程造价共18个专业(方向)。学院积极与海外境外知名高校建立交流合作关系。目前已与英国埃塞克斯大学、美国威斯康星协和大学、芬兰海门应用科技大学、泰国皇太后大学、加拿大尼亚加拉大学、法国南特高商学院、新西兰国立理工大学等10余所高校建立了合作关系。 2018年面向北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州、云南、上海、内蒙古、陕西、黑龙江、重庆、甘肃、宁夏等28个省(直辖市、自治区)招生。 学院实行学年学分制管理。对符合毕业条件的学生颁发“江西财经大学现代经济管理学院毕业证书”，符合学士学位授予条件的毕业生授予江西财经大学现代经济管理学院学士学位。学院开设有会计学、金融学、法学和商务英语四个双学位专业教育，在获得主修专业学士学位前提下，如能达到第二学位专业培养方案的要求，经学院学位评定委员会核准，可颁发第二学位专业的学士学位证书。 学院办学以来，坚持立德树人，全面贯彻落实党的教育方针，遵循教育规律，立足江西、面向全国，以国际的视角，努力进行管理体制、运行机制和应用型人才培养模式的探索与实践，教学质量、办学水平得到了快速的提升，学院社会声誉得到广泛认可，影响力逐步提高。学院先后荣获“全国暑期三下乡社会实践服务活动优秀单位”“全省高校思想政治教育工作先进集体”“全省五四红旗团委”等荣誉称号，9年连续3次荣获“全省普通高校毕业生就业工作评估优秀单位”(每三年评估一次)荣誉称号。学院学生在“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、全国大学生数学建模竞赛、全国大学生英语竞赛、全国大学生网络商务创新应用竞赛等大赛中多次获奖。有一批学生分别考取了清华大学、浙江大学、复旦大学、厦门大学、中山大学、上海国家会计学院、江西财经大学、华东政法大学等50余所高校硕士研究生;有一批学生考取公务员;有一批学生赴美国纽约州立大学、英国南安普顿大学、澳大利亚国立大学、法国雷恩商学院等学校出国留学深造。学院毕业生就业工作连年保持良好态势，就业率在全省同类院校名列前茅，办学十几年来，学院已为社会培养了近两万名高素质的毕业生，多数学生现已成为所在单位的业务骨干和中坚力量。 学院遵循高等教育规律，坚持规模、结构、质量、效益协调发展，努力培养具有“信敏廉毅”素质的应用技术型人才，朝着建设“全国知名特色鲜明的高水平财经类职业本科院校”的发展目标迈进。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。