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国家知识产权局关于知识产权政策实施提速增效 促进经济平稳健康发展的通知
为深入贯彻习近平总书记“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全”的重要指示精神，全面落实全国稳住经济大盘电视电话会议部署要求，高效统筹疫情防控和经济社会发展，以更强的紧迫感、更高的主动性抢抓当前关键时间窗口，进一步推进知识产权政策实施提速增效，促进经济平稳健康发展。
国家知识产权局
2022-06-10
科技部发布《关于统筹做好疫情防控与国家高新区发展 加快科技企业政策扎实落地的通知》
《通知》提到，鼓励科技企业孵化器、大学科技园和众创空间等科技创业载体面向高校毕业生开展便利化创新创业服务，提供免费或低价孵化空间，推进在孵企业稳定和扩大就业见习岗位规模，积极吸纳大学生就业创业。
科技部火炬中心
2022-05-24
北京市就业工作领导小组关于印发《优化调整稳就业政策全力促发展惠民生若干措施》的通知
北京市就业工作领导小组发布《关于印发〈优化调整稳就业政策全力促发展惠民生若干措施〉的通知》，在贯彻落实中央关于稳就业决策部署的基础上，结合北京实际，从激发活力扩大就业容量、拓宽渠道促进高校毕业生等青年就业创业、强化帮扶兜牢民生底线和加强组织实施4个方面，提出了15条具体措施，促进就业大局总体稳定。
北京市人力资源和社会保障局
2023-07-07
【第57届高博会系列报道之三】第二届云端教学发展大会在陕西西安举办
大会以“云网融合教育创新突出应用示范引领”为主题，聚焦教育信息化和教育资源数字化建设，共研新形势下教育变革路径，共商新时代云端教学发展大计，共助高校教育教学模式创新与发展。
中国高等教育学会
2022-08-06
中共中央办公厅 国务院办公厅关于数字贸易改革创新发展的意见
数字贸易是数字经济的重要组成部分，已成为国际贸易发展的新趋势和经济的新增长点。为促进数字贸易改革创新发展，经党中央、国务院同意，现提出如下意见。
新华社
2024-11-29
环境与测绘学院陈国良教授课题组在视觉与空间数据智能处理方面取得系列成果
点云配准网络不仅能够为数据量较大的场景点云提供实时准确的良好配准结果，且能在低场景重叠度、点云噪声及点云稀疏性等因素的影响下保持鲁棒。研究结果对自动驾驶、机器人自主导航等领域具有一定的应用价值与意义。
中国矿业大学
2022-06-01
江西双季超级稻新品种选育与示范推广
项目针对江西等双季稻区水稻生产存在的“早熟与高产、优质与高产、高产与稳产”难协调的技术瓶颈，提出了“性状机能协调型”双季稻育种思路，创制出骨干亲本9个，选育出淦鑫688等6个超级稻在内的21个双季稻新品种，集成了双季超级稻高产高效制种和节本增效栽培技术规程4套。项目主体成果达到国际领先水平，实现了双季超级稻高产、优质、早熟的有机结合，确立了江西在全国双季超级稻的领先地位。获植物新品种权7项，发明专利1项。发表论文150篇，其中SCI论文13篇，出版专著6部，培养研究生91名。
据全国农技推广中心统计，项目品种和技术在江西、湖南、湖北、广西、广东等省累计推广7178.7万亩，新增稻谷43.44亿公斤，新增社会经济效益97.76亿元。为我国水稻生产十二连丰、提质增效、农民增收发挥了重大作用。
江西农业大学
2021-05-05
重载铁路桥梁和路基监测与强化技术
开展重载铁路桥梁和路基实时监测与强化技术研究，完成桥梁静动力性能检测方法、基于多层束界法的安全评估和预警方法研究，广域网络化无线监测平台开发。
石家庄铁道大学
2021-05-04
复杂非线性滞后动力系统的分析与综合
复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果：
1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。
2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。
3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。
4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。
研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。
燕山大学
2021-05-04
基于维基百科与文本的知识单元挖掘软件
成果描述：本软件面向文本，对知识单元关联关系进行挖掘，从而实现对海量数据信息的合理利用。现在已经能够根据文本挖掘出文本所含知识单元对的对应关系，实现了从海量信息中的知识关系提取。市场前景分析：随着计算机网络的迅速发展和日益普及，因特网上的信息以指数增长。信息时代带来了海量的数字化文本，日益积累的数据使得信息的获取越来越困难。人们的时间和精力是有限的，面对如此巨大的数字资源，无法从大量数据中迅速而准确地找到有用的信息，因而需要自动化的抽取工具，来帮助人们检索海量数据。与同类成果相比的优势分析：本软件相对于其他同类成果，自动化程度更高，挖掘关系的正确性有相对提高，对海量数据中知识单元关系的挖掘有很大的用处。
电子科技大学
2021-04-10