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海南省科学技术厅 海南省财政厅 海南省发展和改革委员会 海南省农业农村厅 海南省工业和信息化厅 海南省海洋厅 海南省国有资产监督管理委员会关于印发《进一步强化企业科技创新主体地位改革若干措施》的通知
为全面贯彻党的二十届三中全会和省委八届五次全会关于强化企业科技创新主体地位精神，落实《海南自由贸易港科技体制改革三年攻坚方案（2024—2026年）》部署，进一步完善以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，强化企业科技创新主体地位，大力发展新质生产力，现提出以下改革措施。
海南省科学技术厅
2024-12-27
科学技术普及法22年来首次修订！筑牢大国科普基石
11月4日，科学技术普及法修订草案首次提请全国人大常委会会议审议，这是科学技术普及法自2002年公布施行以来的首次修订。
新华社
2024-11-04
服务三农的安全可靠电子交易关键技术研究和应用
本成果针对我国农村幅员广大、信息基础设施建设薄弱、难以推广电子交易的现状，积极响应国家“三农”战略，研制适合农村应用环境的电子交易平台、交易终端和专用芯片，形成了服务三农的整套电子交易解决方案，为农村金融业务提供了创新电子交易产品，成为中国农业银行等金融机构服务“三农”的新型支付渠道。
成果基于多学科交叉和创新集成的技术路线，首创了基于瘦客户端型B-C/S架构的低成本、易维护金融交易平台和交易终端；通过专用芯片降低了终端成本，提高了终端可靠性。项目申请发明专利6项，已授权16项，其创新点解决了电子交易终端应用于我国农村复杂环境下的成本、维护、安全、可靠性等诸多关键技术问题，技术水平达到国际先进，国内领先。该成果荣获2011年江苏省科技进步一等奖。
东南大学
2025-02-06
通信与信息工程学院数学计算仿真软件服务招标公告
南京邮电大学通信与信息工程学院数学计算仿真软件项目的潜在投标人应在“江苏政府采购网”、“南京邮电大学”上免费下载招标文件，并于2020年10月21日10点30分（北京时间）前递交投标文件。
南京邮电大学
2020-09-29
一种基于无线信息交互的车辆定位完好性监测方法
本发明提供一种基于无线信息交互的车辆定位完好性监测方法，包括：本车通过卫星定位接收机接收并解析导航卫星观测信息，并通过本车搭载的DSRC传输单元接收并解析车联网的邻车状态信息包，根据所述导航卫星观测信息和所述邻车状态信息包确定本车的全局PL；根据本车的全局PL和车联网的AL评估完好性状态，根据完好性状态的评估结果确定本车定位结构的调整方案。通过将移动邻车节点作为参考目标，扩展了车载卫星定位接收机实施自主完好性监测的观测信息，从而降低了完好性监测对卫星可见性条件的要求。
北京交通大学
2021-04-10
2022年工业和信息化部重点实验室名单公布
29家上榜！
工业和信息化部
2023-01-17
高精信息化时间分辨荧光快速定量智慧家庭诊断平台
已有样品/n全球诊断行业市场每年约700 亿美元的市场规模，而且每年5.5%的速度递增；我国目前每年的诊断试剂的市场规模为200 亿元人民币，而且呈逐年增长的趋势。因诊断技术的专业性和复杂性，家庭诊断在全球市场依旧是一片空白。谁先进入了家庭诊断市场，谁将获得过亿的市场回报。我们利用时间分辨干式免疫荧光扫描技术，检测末梢血，为临床诊断提供及时快速的参考，同时降低了患者的操作难度，按说明书只需采血针取血、点样和检测三个简
武汉大学
2021-01-12
网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法及系统
本发明公开了网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法及系统，本发明提出的从关联城市 事件类型及阶段的抽象决策信息聚焦服务链建模与注册，到城市事件驱动的关联的抽象决策信息聚焦服 务链的发现，到抽象决策信息聚焦服务链的实例化与执行，到最后的决策结果的网络化共享的整个流程， 是一种网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法，实现了抽象决策信息聚焦服务链网络化共享 及协作管理、事件驱动的抽象决策信息聚焦服务链精确高效发现和决策结果的网络化共享，为智慧城市 突发事件的科学准确决策和快速应急响应提供了支持。
武汉大学
2021-04-13
一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。
武汉大学
2021-04-13
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学
2021-04-13