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我国5G建设发展取得积极成效 累计建成129.1万个5G基站
12月6日，2021年IMT-2020（5G）大会开幕式暨主论坛在深圳举行，本次大会以“聚众智融万物惠百业”为主题，政产学研用各界代表齐聚一堂，共享5G经验、共谋5G发展、共创5G未来。
人民网
2021-12-07
【中国青年报】我国高校仪器设备拥有量每年增幅约为10%
近年来，全国高校仪器设备拥有量每年都以大约10%的速度增长，总值已接近万亿元。
云上高博会
2023-01-12
我国研究人员在光控增效型全肿瘤细胞疫苗方面取得新进展
在国家自然科学基金项目（T2225021）等的资助下，中国科学院过程工程研究所马光辉研究员、魏炜研究员团队与中国科学院大学田志远教授团队在光控增效型全肿瘤细胞疫苗方面取得新进展，研究成果以“创建全肿瘤细胞疫苗用于在近红外激光照射下按需操控肿瘤免疫应答（Generation of whole tumor cell vaccine for on-demand manipulation of immune responses against cancer under near-infrared laser irradiation）”为题，7月26日在线发表于《自然·通讯》（Nature Communications），论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-40207-y。
交叉科学部
2023-08-04
工信部：我国制造业综合实力、创新力、竞争力迈上新台阶
7月26日，工业和信息化部举行“推动制造业高质量发展，夯实实体经济根基”新闻发布会。工业和信息化部规划司司长王伟、副司长姚珺，科技司副司长任爱光，运行监测协调局副局长王文远出席发布会介绍相关情况，并答记者问。
工业和信息化部规划司
2022-08-01
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
化工机械零部件脆性突然破坏的失效分析
项目简介 化工设备及化工设备是在高温、高压及腐蚀环境下工作的机械设备，其零部件的安全可靠工作是整个生产装置的安全运行的基本保障。化工机械零部件的脆性破坏，对化工装置的安全生产危害性极大。它无先兆、容易引起重大事故。我们采用数值分析方法，对化工设备常用零部件的受力情况进行分析计算，运用金相分析及扫描电镜等手段对零部件断口的组织特征及微观形貌进行分析；采用化学分析方法及微区能谱分析方法对断口物质成分进行分析；采用断裂力学分析方法根据断口的形成过程对零部件的破坏进行断裂力学参量分析。应用情况 运用以上方法及手段，对武汉石油化工厂聚丙烯装置活化剂管道连接螺栓的突然破坏、原油加热装置热电偶管的突然破坏及催化装置浮头式换热器小浮头连接螺栓的突然破坏进行了失效分析，找出了导致零部件发生脆性突然破坏的原因，为采取有效措施防止此类破坏提供了参考依据，为整套装置的安全运行起到了一定的保障作用。
武汉工程大学
2021-04-11
基于可穿戴设备的脑卒中病人病态步态监测与病理分析系统
已有样品/n脑卒中（中风）已经成为我国致死率第一的疾病。中国目前已经有1100万的脑卒中病人，而根据世界银行对中国慢性病调查和分析，他们认为如果中国现在慢性病控制的这些状况不改变的话，到2030年中国将会有 3100万的脑卒中病人。。脑卒中病人由于肌力及肌张力异常，平衡及协调能力受限，从而严重影响病人的步行功能。研究表明，40-73%的居家脑卒中病人发生跌倒，比健康人群跌倒风险增加4倍，髋骨骨折风险增加10倍。因此，帮助脑卒中病人恢复行走能力是脑卒中康复的工作核心，而步态作为直接反映行走能力的重要指
武汉大学
2021-01-12
人脸图像的智能识别和手势姿态分析的人机交互技术
作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。
西安交通大学
2021-04-11
有机电极材料在锂电池中的实际应用前景分析
中国科学院院士、南开大学教授陈军团队受Nature子刊《自然评论·化学》编委会邀请，发表题为“有机电极材料在锂电池中的实际应用前景分析”的综述论文。该文章深入阐述了有机电极材料的结构特征、作用机理、构效关系等，着重分析了有机电极材料的实际现状和应用前景，有助于学术界和工业界充分了解有机电极材料的实际应用潜力和待解决的问题，有望激发更多应用导向的研究工作，进而促进未来有机电池的商品化应用。文章第一作者为卢勇博士，通讯作者为陈军院士。锂离子电池目前广泛应用于各类便携式电子设备，在人类社会的信息化、移动化、智能化、社会化等方面凸显作用，并有望在电动汽车和智能电网等领域大规模应用。商品化锂离子电池的正极材料主要是无机过渡金属氧化物和磷酸盐，其中过渡金属资源大都不可再生，电池回收利用技术复杂、成本高，从长远的角度来看可能会面临资源短缺等难点问题。因此，可循环再生的电极材料开发已成为电池领域的学术前沿和重大需求。有机电极材料由于含有丰富的碳、氢、氧等元素而显现出可再生、绿色环保、低成本和高容量等优点，近年来受到了广泛的关注。有机电极材料的制备具有合成创造的特点。有机电极材料一般可以从植物中（比如玉米等作物和苹果等果蔬）直接提取或者以生物质材料为原料通过简单的方法制备得到；在有机材料提取制备、电池装配和回收过程中产生的二氧化碳又可以被植物吸收利用，因而体现了很好的循环和可再生性。然而，有机电极材料还面临着在电解液中溶解度大、导电性差、密度低等难点问题，其材料特征、作用机理、构效关系等亟待深入理解。陈军院士团队的综述论文围绕有机电极材料的未来发展提出见解。文章指出，有机电极材料具有结构可调控特点。根据不同的分子结构和反应电位，有机材料在实际应用中可作为正极或者负极活性材料。文章首先讨论了有机电极材料本身的各种关键性质，包括材料的能量密度、功率密度、循环寿命、密度、电导率、能量效率、价格、资源可用性和热/化学稳定性。其中能量密度、功率密度和循环寿命是材料的基本电化学性质，这些性质会受到材料密度和电导率的影响，其他因素如稳定性和价格等也是必须要考虑的问题。接着从实际电池应用角度分析了电极中活性物质的单位面载量和电解液用量等因素对全电池性能的影响。最后利用软件对以有机材料为正极或者负极的实际锂电池体系进行了模拟，得出了相关电池体系的性能（如整体能量密度、功率密度）和价格等参数。结果表明，n型有机正极材料特别是羰基化合物具有较好的实际应用前景。
南开大学
2021-04-11
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