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2023年度湖北省自然科学研究系列水平能力测试初审情况公示
根据2023年度湖北省自然科学研究系列水平能力测试工作安排，省自然科学研究高级职务评审委员会办公室（以下简称“省自高评办”）于2023年7月5日－7月19日受理了自然科学研究系列高、中、初级水平能力测试报名材料。根据相关程序和要求，现对拟通过资格审查人员的相关情况（姓名、单位、专业名称、测试级别、代表作类型、代表作名称、发表刊物、发表日期、作者排序、测试类型等）进行公示（见附件），公示时间为5个工作日（2023年8月8日至8月14日）。如对申报人员的申报资格有异议，可通过电话、邮件、书信向省自高评办申述或举报。为了方便调查核实，原则上要求实名举报，并提供相应的证明材料。
湖北省科学技术厅
2023-08-07
一种促进滨海盐碱地水稻种子快速萌发及抗盐能力的方法
本发明公开了一种促进滨海盐碱地水稻种子快速萌发及抗盐能力的方法。首先用质量分数10～15％的过氧化氢水溶液浸泡水稻种子20～30分钟，然后水稻种子用水浸泡8～10小时，再用2～5mmol/L?NaCl水溶液对水浸后的水稻种子浸种15～30分钟，然后用含有20～45mmol/L脯氨酸、0.5～2mmol/L磺基水杨酸的水溶液浸泡水稻种子1～2小时，再用70-200mg/L的赤霉素水溶液浸泡水稻种子1～2小时，然后将浸种后的水稻种子进行萌发，萌发后的水稻种子播种到滨海盐碱地的大田中。本发明通过水稻种子盐激处理后，再使用脯氨酸与磺基水杨酸配制的混合液以及赤霉素浸种后快速提高了水稻种子的萌发及抗盐能力，解决了滨海盐碱地水稻直播种子出苗率低的瓶颈问题，具有重要的实际应用价值。
青岛农业大学
2021-04-13
《科技评估人员能力评价规范》和《科技成果评估规范》两项国家标准发布实施
由科技部提出，全国科技评估标准化技术委员会（SAC/TC580）归口的《科技评估人员能力评价规范》（GB/T 44726—2024）和《科技成果评估规范》（GB/T 44731—2024）两项国家标准经市场监管总局（国家标准委）批准，于2024年10月26日正式发布实施，两项标准由科技部科技评估中心牵头研制，得到了相关司局的大力支持。
科技部科技评估中心
2024-11-06
清华大学生命学院钟毅课题组揭示衰老后记忆容易受到干扰的分子机制
衰老引起的MAPK信号激活缺陷也发现于小鼠、大鼠、猕猴与人类自身，并被认为与衰老引起的记忆损伤相关。
清华大学
2022-05-27
科技部党组认真传达学习贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午，科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议，传达学习党的二十大精神，研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议，并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委
2022-10-25
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学
2021-04-10
基于深度学习的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学
2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
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