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改变科研跟踪模仿老路,破解技术“卡脖子”难题

习近平总书记指出,当前中国处于近代以来最好的发展时期,世界处于百年未有之大变局,两者同步交织、相互激荡。同样,我国科技创新也迎来了发展的历史机遇期,进一步优化国家创新体系,系统提升科技创新治理效能已成为能否把握历史性机遇的关键。

  • 2023-04-10
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德国马普学会2019年重大科学发现亮点汇总

马克斯·普朗克科学促进学会(Max Planck Institute for the Advancement of Science,MPIAS,简称马普学会)是德国政府资助的全国性学术机构,主要从事自然科学和人文科学的基础研究。为了向公众及其资助者介绍马普研究所开展的科学研究状况,马普学会每年以年鉴的形式发布科学研究亮点报告,展示其最重要的科学进展。2019年12月,马普学会官网发布了本年度具有重大社会意义或引起媒体巨大反响的研究亮点,以飨读者。本报告就其主要内容进行摘编。

  • 2023-04-10
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颠覆式创新策动:德国飞跃式创新局的经验与启示

正如互联网和智能手机对人类生活方式带来的巨大影响,颠覆式创新(Disruptive Innovation)有可能对人类的生存与发展带来革命性变革,它可以创造或从根本上改变现有市场,从而创造一个全新的产业生态系统,或者可以解决一个巨大的技术、社会或生态问题。掌握颠覆性技术在一定程度上意味着拥有了决定科技和产业变革的主动权,因此颠覆性技术在新一轮科技产业革命背景下被科技发达国家普遍关注。

  • 2023-04-10
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德国高技术战略的制定实施过程及启示

高技术战略的制定实施提升了德国在全球竞争中的领先地位,并形成了相对稳定的管理模式与运作机制。本文系统梳理德国高技术战略的发展演变,描述治理结构,总结高技术战略制定与实施的过程和特征,为我国科技发展规划编制和组织实施提供借鉴与参考。 当今世界,创新是引领经济与社会发展的第一动力,科技创新质量日益成为促进国家经济持续增长、增强国际竞争力和提高社会福利的关键因素。为了提高科技创新能力和水平,主要发达国家纷纷把制定与组织实施科技创新发展战略作为引导科技创新发展方向、抢占科技制高点的主要手段。

  • 2023-04-10
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德国发布《国家区块链战略》:创造技术创新框架条件

2019年9月,德国经济与能源部和财政部联合发布了《德国国家区块链战略》(Blockchain-Strategie der Bundesregierung)。该战略指出,区块链技术是未来互联网的基石,自从十年前出版了区块链白皮书以来,区块链技术和国家经济都有了长足的发展。德国出现了基于区块链的服务开发商和提供商的动态生态系统,以此为起点,德国为实现扩大自身的领先地位、挖掘区块链技术的潜力,并且防止区块链技术被滥用,联邦政府制定了全面的区块链战略,描述了联邦政府对区块链技术的整体看法,凸显了联邦政府在区块链技术方面的目标和原则,并为基于区块链技术的创新创造了框架条件。

  • 2023-04-10
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中国基础科学研究在世界上到底处于什么水平?

近几年,“基础科学”被提得越来越多,不仅国务院发布了《关于全面加强基础科学研究的若干意见》,华为、阿里、腾讯等知名企业也纷纷加大了对基础科学研究的投入。 随着中国载人飞船、月球探测、量子通信等科技成果的逐渐显现,很多人逐渐认识到加强基础科学研究对国家发展的重大意义。当然,对基础科学缺乏了解、认为其没什么实际用处的也大有人在。

  • 2023-04-04
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颠覆性技术创新的前瞻性治理

党的十九大报告将“瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破”作为建设科技强国总体战略的目标要求,并进一步提出“加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新”的重要举措。

  • 2023-04-04
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中国技术如何追赶美国?

过去四十年,中国建立了一套比较完整的基础工业体系以及高效的产业网络。得益于全球产业转移、技术外溢,中国企业基本上可以承担大部分中小商品的制造工艺。中国享受着全球技术外溢的红利,不亚于一次大规模的工业革命。 另一方面,如今的美国依然很强大(参见今年诺奖),但在全球科技统治地位正在逐渐下降。过去几十年,受惠于全球化浪潮,美国跨国公司将产业转移到新兴国家,用廉价劳动力替代技术创新,陷入了“资源陷阱”(廉价劳动、土地、矿产资源、低成本排放以及美元信贷),放缓了技术创新的步伐。

  • 2023-04-04
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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