国家创新体系建设的结构、功能、生态视角分析

进一步充实、完善国家创新体系的总体要求，亟需加强创新系统相关理论研究。采用理论研究和对比研究的方法，分析创新系统理论的演进特征以及不同时期我国国家创新体系建设实践的阶段特征，探讨总结“主体-结构”“活动-功能”“系统-生态”三方面视角下国家创新体系建设的研究重点和政策着力点，并基于我国已进入高质量发展阶段和未来进入创新型国家前列、建成科技强国的部署要求，提出新时期我国国家创新体系进一步充实完善的四方面政策措施：政策导向从完善创新体系向形成创新生态转变；形成动态、繁荣的创新功能主体簇；促进创新要素和价值高效流动；形成支撑保护创新生态的制度和文化环境。

2023-08-26
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印度生物技术的创新经验

，英国国际发展部和其他支持扶贫计划的政府部门委托 K4D（Knowledge，Evidence and Learning for Development）编写并发布了《印度生物技术创新经验证据》（Evidence of India’s Biotechnology Innovation Experience）报告。通过对学术研究、政府出版物和印度政府网站以及不同发展机构发表的报告的收集和审查，该报告提供了关于印度生物技术发展政策和方案的分析，且特别侧重于描述印度在医药卫生、农业、清洁能源和废物转化等部门的创新经验和实例。本文对其主要内容进行编译。

2023-08-26
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国际科技期刊发展模式对我国科技期刊有何启示

2018年的研究数据显示，无论是在发表数量上还是在引用数量上，我国的科技论文都已处于世界前列水平，但是我国科技期刊发展水平却相对滞后。细致研究国际科技期刊发展的运作模式和成功经验，其无论是严格的编审制度、数字技术的应用，还是专业化的定位、产品集群化的发展，都对我国科技期刊发展具有重要的借鉴意义。

2023-08-25
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关于新时代国防科技工业智库建设的思考

国防科技工业智库是中国特色新型智库体系和国防科技创新体系的重要组成部分，理清国防科技工业智库定位和发展思路，对国防科技工业智库建设具有重要指导作用。结合国防科技工业深化改革面临的形势，概述国外从事国防工业研究与咨询的智库性质和分类，分析了国内国防科技工业智库的发展现状和问题，提出了新时代国防科技工业智库的定位任务和总体构想。国防科技工业智库建设应重点关注咨询体系建设、顶层政策指导、高端力量建设、稳定支持机制、考核评价机制、智库联盟组建等方面。

2023-08-23
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关于青年科技人才发展战略的思考与建议

青年是科技人才队伍的中坚力量，青年科技人才也是科技事业的主力，是创新活力最积极的群体。本文从人才培养、人才引进、人才使用、人才评价等4个方面分析未来中国青年科技人才的发展战略，并提出相关政策建议。？

2023-08-23
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以增加知识价值为导向的分配政策改革的现状和难点分析

创新驱动的本质是人才驱动，人才是创新驱动的核心要素。驱动人才更大程度发挥创新效能，需要有人才管理体制和激励机制的改革创新。2016年11月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于实行以增加知识价值为导向分配政策的若干意见》(以下简称《意见》)，提出发挥市场机制的作用，构建基本工资、绩效工资和科技成果转化性收入的三元化薪酬体系，使科研人员的收入与岗位的责任、工作的业绩和实际的贡献紧密联系，在具体的措施上突出了推动形成体现知识价值的收入分配机制，扩大高校、科研院所在收入分配上的自主权，发挥科研资金、项目资金的激励引导作用，加强科技成果产权对科技人员的长期激励作用，允许科研人员依法依规适度兼职兼薪。

2023-08-23
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贵阳智能大数据战略研究院：绿色金融的数字化未来

数字化技术可以从降低银行信用风险、提升监管水平、促进产品创新、完善信息共享机制等方面赋能绿色金融的发展。

2023-08-22
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战略性新兴产业形势判断及“十四五”发展建议

在诸多有利政策支持下，近年来我国战略性新兴产业实现快速发展，充分发挥了经济高质量发展引擎作用。同时，产业发展呈现出重点领域发展壮大、新增长点涌现、创新能级跃升、竞争实力增强等诸多特点，形成了良好的发展局面。但是，当今世界正面临百年未有之大变局，“十四五”乃至更长一段时期内，我国战略性新兴产业将面临更加严峻的内外环境，需要在产业布局优化、创新能力提升、发展环境营造、国内需求释放以及深化开放合作等方面采取更加科学有效的针对性措施，从而推动产业进一步壮大发展。

2023-08-22
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。