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澳大利亚发布国家区块链路线图

自2019年3月澳大利亚工业、科技和贸易、旅游与投资部宣布要发布国家区块链战略和路线图以来,经过长达1年时间的准备,澳大利亚政府终于在2020年2月7日发布了“国家区块链路线图”《THE NATIONAL BLOCKCHAIN ROADMAP: Progressing towards a blockchain-empowered future》。 此次发布的区块链路线图意义深远,旨在使澳大利亚成为区块链产业的全球领导者,并使澳大利亚的葡萄酒业、银行业和金融业成为重点优先发展领域。路线图提出,区块链技术带来的巨大机遇,不仅是在金融领域,还包括供应链、物流、农业、可信凭证和智能合约等领域。

  • 2023-03-23
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应对生物技术变革与伦理新挑战的中国方略

生物技术日新月异,给人类社会提供巨大效益,但同时其发展与变革所伴随的伦理、安全、负外部性等问题日益凸显。生物技术伦理挑战及其应对已成为当今中国国家治理体系和治理能力现代化研究的重要议题之一。当前,生物技术仍处于早期发展阶段且发展方向、路径及其应用等均具有高度不确定性,技术变革具有更强的颠覆性、复杂性和社会关联性等特征。世界正面临生物技术大发展、伦理新挑战爆发、伦理治理再变革的交织互动复杂局面。中国应借此机会一方面推动生物技术高质量发展,另一方面应从风险研判、制度构建、多元主体参与和全球治理等维度,多管齐下、交错互动,以期达到综合性、灵活性、可持续性的治理愿景。

  • 2023-08-22
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英国智库NESTA的技术预测研究——人工智能技术面临的问题及对策

国家科学、技术与艺术基金会(NESTA)是英国最大的支持科技创新发展的非政府机构,它从2012年开始,每年定期发布技术预测的相关报告。本文通过对NESTA已经实施的7次技术预测的内容进行梳理,总结出人工智能技术发展将面临的6大挑战,并提出安全发展人工智能技术的对策建议。

  • 2023-08-22
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英国政府发布创新战略

7月22日,英国政府发布“英国创新战略:创造引领未来”(UK Innovation Strategy:Leading the future by creating it),制定了促进私营部门投资的新计划,以巩固英国在全球创新竞赛中的领先地位。 该战略的主要愿景是“到2035年,英国将成为全球创新中心”,而强大的知识产权制度将是实现这一目标的关键。 英国政府还制定7项战略技术,以优先考虑并利用英国现有的研发优势、全球竞争优势和产业实力,包括先进材料与制造;人工智能、数字和先进计算;生物信息学和基因组学;工程生物学;电子学、光子学和量子学;能源和环境技术以及机器人和智能机器。

  • 2023-08-22
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英国研究与创新署调研影响与改进科研诚信的主要因素

2020年6月11日,英国研究与创新署(UK Research and Innovation, UKRI)发布《科研诚信:一项综合性研究》报告(Research integrity: a landscape study),通过文献综述、问卷调查和研讨会等方式进行调研,并对英国1500多名科研人员和20名组织代表进行采访。报告对影响科研诚信的内外因素进行分析,明确提出应多角度在科研系统不同层面探索相关激励措施。

  • 2023-08-22
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构建高效创新生态体系,破除成果转化“中梗阻”

构建新发展格局是新形势下促进国家经济行稳致远的重要战略抉择。疏通国内大循环堵点、断点,发挥科技创新的战略支撑作用,关键在于深化科技体制改革,加快完善国家创新生态体系。破除科技成果转化“中梗阻”,根本在于通过创新体系的完善和创新生态的优化使不同创新主体能够各就其位、各司其职,真正能够按照科研、创新与商业化的客观规律开展相关活动。

  • 2023-08-22
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英国研究与创新署的治理机制及对我国的启示

2018年5月,新成立的英国研究与创新署正式运行。作为面向后脱欧时代英国的项目管理专业机构,其整合了英格兰研究委员会和英国创新署,赋予了新的使命。研究英国研究与创新署的治理架构、项目管理及监督机制,对我国新时期的专业机构项目管理有一定的借鉴意义。本文分析了英国研究与创新署组织架构的变化、资助项目的方向及监督机制的特点,在此基础上就我国项目管理专业机构的监管提出了相关政策建议。

  • 2023-08-22
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高校人才评价、学术资源配置,不应把“帽子”作为唯一依据

科研可以暂无成绩,不能无诚信。 撤销“昆仑英才”人才称号、追回科研项目经费、追回奖金、撤销荣誉称号…… 日前,青海省人才工作领导小组办公室发布通知,决定对出现违背科研诚信要求行为的39人,给予上述处理方案。 说是违背科研诚信,实际上跳槽跑路的多,在科研上提供虚假信息、违法违纪的反而少。

  • 2023-08-22
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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