重大科技基础设施内涵演进与发展分析

重大科技基础设施是大科学时代的标志,是产生重大原创性、引领性成果的关键支撑,已经成为国家科技竞争力的象征和创新格局演化的重要变量.新一轮科技革命正孕育兴起,要加快重大科技基础设施布局建设,催生重大科学发现和关键技术突破,牢牢把握创新主动权,增强自主创新能力,推动科研范式升级和组织方式变革,实现科技自立自强成为国家发展的战略支撑,为建设世界科技强国厚植科技创新根基.     

“崇尚科学 爱我中华”第15届全国少儿书画大赛暨青少年发明创新大赛征稿啦

自2007年以来,“崇尚科学爱我中华”全国少儿书画大赛暨青少年发明创新大赛已成功举办14届,历届均得到少年儿童的热烈响应和积极参与,获得了良好的社会效益。为弘扬爱国主义精神,促进少年儿童全面发展,激发少年儿童的创新欲。     

科技成果全生命周期管理研究 ——基于创新联合体的视角

本文在科技成果管理和创新联合体运作机制研究基础上,阐述了科技成果全生命周期管理的概念及其四个阶段和四种形态,分析了创新联合体在科技创新中发挥的作用,提出了创新联合体在科技成果管理中的双向通道模型和接力模式.     

"十四五"时期中国农业现代化技术发展的创新驱动路径

中国共产党十九届五中全会明确了优先发展农业农村,全面推进乡村振兴的国民经济目标.农业现代化技术作为检验农业农村高质量发展的重要标志,其创新发展更是推进"十四五"时期现代化农业质量效益的关键举措.但同时,"政出多门、落实不力"、资源环境承载力濒临极限、作物产品周期性滞销与紧缺循环等现实问题,对农业现代化技术进一步创新发展提出了新要求.参透"十四五"时期中国农业现代化技术创新方向,可重点从动力支撑、运作基点、资源基础方面围绕技术进步寻找突破,持续提升农业竞争力与质量效益.     

建党百年广东省科技创新事业迈向新征程

与中国共产党的百年发展历程相伴的是国家科学技术的快速发展.广东省作为国家社会与经济发展的前沿阵地,其科学创新的发展经验能够代表国家在改革浪潮中的发展变化.尤其是改革开放伟大征程的开启以及粤港澳大湾区规划的提出,促进了广东省科技创新事业的快速发展.广东省目前已成为国际科技创新的重要发生地,甚至在一些科技创新领域领先全球.文章通过回顾改革开放40多年来广东省科技创新取得的伟大成就,从政策、人才培养与引进、制度创新与科创平台建设、企业发展等领域分析广东省科技创新发展的特征、优势以及独特的做法,以期为我国科技创新的发展提供借鉴.     

加强科技经济融合组织创新,建设创新联合体

产学研融合是科技经济融合的核心内容,大力推进包括产学研融合在内的科技经济深度融合,成为我国"十四五"时期区域创新发展的关键环节.数字化大背景下,"十四五"期间推进科技经济深度融合具备良好条件.本文概述了科技经济融合的六种基本组织模式及未来我国加强科技经济融合组织创新、建设创新联合体的5个路径.     

埋入式传感器与沥青混合料的交互影响研究

为研究埋入式应变传感器与沥青混合料的交互影响,利用ABAQUS有限元软件,建立了在四点弯曲加载条件下埋入应变传感器的梁试件有限元模型,分析了荷载大小、传感器测力杆长度和传感器封装材料模量等因素对沥青混凝土梁试件及传感器的力学响应与应力集中的影响.研究结果表明:传感器埋入沥青混合料梁试件后,在梁试件上与传感器法兰相接触的沥青混合料发生了应力集中的现象,但应力集中系数较小,最大值仅为2.95.传感器的测力杆也发生了应力集中现象,其应力集中系数最大值为26.83,远高于梁试件的应力集中系数.     

创新驱动发展战略视域下学科建设改革进路 ——从纯粹学术导向走向服务需求导向

长期以来,我国一直以纯粹学术导向开展学科建设.创新驱动发展战略呼唤我国学科建设以服务需求导向进行学科建设,即从认识世界为圭臬的"形而上"转向服务国家及经济社会为圭臬的"行而上".有鉴于此,需要树立服务需求导向的建设理念,完善相关法规政策,并从评价主体、参与方式、评价指标等构建服务需求的学科评价新机制.     

高职生“学习参与度”对创新创业核心素养的影响机制研究

通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.