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高收入国家农业研发公共投资现状、改革方向及其政策启示

为更好的刻画高收入国家农业研发公共投资现状及其改革方向,本文对高收入国家农业研发公共支出的必要性及其作用进行了阐述;对其投资现状及问题进行梳理,对其投资政策和体系的改革方向进行分析;最后,在总结高收入国家在农业研发投资领域政策改革创新经验和做法的基础上,提出政策建议,以期为我国农业研发投资政策的改革提供政策启示和路径借鉴。

  • 2023-08-02
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高德纳公司十大战略技术发展趋势分析

全球领先的信息技术研究和顾问公司高德纳(Gartner)于2019年10月21日公布了企业机构在2020年需要研究的重要战略科技发展趋势。 Gartner将战略科技发展趋势定义为具有巨大颠覆性潜力、脱离初期阶段且影响范围和用途正不断扩大的战略科技发展趋势;这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。

  • 2023-04-20
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当前中国智库发展趋势及存在的问题

在百年未有之大变局下,中国智库既要主动回答好时代提出的命题、积极推动国家治理现代化进程,也要明确自身现代化建设的目标路径。现代智库是国家治理的思想利器,发挥理论先导和重要推手的作用,而国家治理现代化是智库发展的根本保障,为现代智库发展营造良好的生态环境。

  • 2023-04-04
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从智库研究到智库科学

智库研究是提升国家治理能力的重要手段之一。智库研究涉及多学科和多研究领域知识的综合运用,其研究成果一经采用具有较大的影响力。

  • 2023-04-02
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从星星之火到燎原之势:拔尖创新人才培养的范式探索

在过去?200?年间,中国的历史走出了“U?型转折”的轨迹。由于接连错过?2?次产业革命的机会,中国国内生产总值(GDP)占世界总量比重,由?1820?年的?1/3?下降至?1950?年的不足?1/20,这使得中国近代饱受屈辱欺凌。新中国成立之后,在极低起点奋起直追,接连完成了前?2?次产业革命的“补课”,并抓住了机遇,在第三次产业革命赶上了“末班车”。

  • 2023-04-02
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创新生态体系与产业发展体系耦合关系

党的十九大报告提出,创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。本文在创新系统理论的基础上,研究了创新驱动高质量发展所需的创新生态体系和产业发展体系。论述了创新驱动高质量发展所需的创新生态体系和产业发展体系的特征,构建了指标评价体系。创新驱动高质量发展所需的创新生态体系从“政用产学研”角度出发,以政府创新活动、用户需求、企业创新活动、高校创新活动、科研机构创新活动为一级指标。创新驱动高质量发展所需的产业发展体系结合经济高质量发展的内涵与特征,以战略性新兴产业的产业竞争力、产业控制力、产业发展力、产业环境角度作为一级指标。探索了创新驱动高质量发展所需的创新生态体系和产业发展体系的耦合关系,构建了耦合分析模型,分析了2013-2017年两体系耦合度和耦合协调度的变化趋势,并提出了体系升级优化的政策建议。

  • 2023-03-28
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创新驱动的重大创业理论与关键科学问题

改革开放40年来,创新创业相互促进,取得了巨大的成就,创新驱动已经上升为国家竞争战略,双创成为重要的战略实施路径。随着数字经济和“智能+”时代到来,企业所面临的商业环境变得越来越复杂和不确定。从全球范围看,互联网和信息技术的不断进步及应用普及驱动的数字化和智能化进程势不可挡,创造性破坏驱动的熊彼特式增长方式已经逐步取代投资等要素驱动的经济增长方式。在这一过程中,创新驱动型创业(指以新兴技术开发或应用为基础、以制度创新为条件,以创造新价值或探索价值创造新方法为基本逻辑的创业活动)起到了核心作用。创新驱动是发达国家保持领先地位,发展中国家突破中等收入陷阱,超越发达经济体、从粗放式发展向高质量发展转变的重要途径。针对创新驱动型创业,我国采取了一系列重要举措。

  • 2023-03-28
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中国科协建设高水平科技创新智库的思考与建议_2021-07-16

中国科协建设高水平科技创新智库是完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力现代化的内在要求。本文基于对“十四五”时期科技创新智库建设的新形势新要求的分析,借鉴国际知名智库管理经验,立足中国科协自身特点,提出推进高水平科技创新智库建设的建议。一是明确智库发展战略目标和定位,从组织架构、运行机制和学术支撑三个方面夯实智库建设基础。二是形成智库核心产品,畅通智库影响渠道,提升智库影响力。三是建议实施养“心”工程、强“翼”工程和链“家”工程,协同推进中国科协高水平科技创新智库建设。

  • 2023-02-20
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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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