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国家基金委：加强应用基础研究部署，提升关键核心技术攻关能力
2024年11月16日，自然科学基金委党组2024年第二次务虚研讨会议在北京召开。自然科学基金委党组书记、主任窦贤康主持会议并讲话。委领导班子，中央纪委国家监委驻科技部纪检监察组、审计署科技审计局有关领导，咨询委员会主任李静海、秘书长高瑞平，特邀科学家代表，各科学部主任（兼职）、全委局级以上干部出席会议。
国家自然科学基金委员会
2024-12-02
导航信号欺骗干扰技术（技术）
成果简介：项目在星地高精度时间同步和数据同步仿真等技术方面取得了突破性的进展，并设计研发了GPS欺骗干扰模拟设备。该设备可用于多卫星导航系统间信号的干扰和抗干扰的研究。 项目来源：横向项目 技术领域：信息技术/地球观测与导航技术 应用范围：潜在合作领域 现状特点：国内先进 技术创新：星地高精度时间和数据同步仿真技术 所在阶段：研发阶段 成果转让方式：合作开发
北京理工大学
2021-04-14
可控离子渗入技术（PIP 技术）
项目简介： PIP 可控离子渗入技术是一种金属表面改性技术， 是在Q PQ 技术（盐浴氮碳氧多元共渗）的基础上研究开发的新技术 ， 进一步降低了零件的处理温度， 达到 480
西华大学
2021-04-14
综合智能视频监控技术（技术）
成果简介：本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、 模式识别技术和 DSP 技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和 控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图 像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项 目中技术成果包括：基于 DSP 系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟 踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自
北京理工大学
2021-04-14
技术需求：肿瘤异体移植技术
该项目为一个三靶点的小分子一类抗肿瘤新药，是全球首创在一个小分子化合物上同时具备两类三个重要靶点抗肿瘤活性药物。我公司拥有完全自主知识产权，在中国和美国均已授权专利；我公司已完成前期原料和制剂工艺研究，同时也开展了较多的体外活性和动物药效研究，抗肿瘤药效比对临床一线药物更强，安全窗口更大，市场预期销售额超过10亿；现已进入按国家药品监督管理局规定进行一类新药研究申报的研究阶段，需要委托有相关资质并符合国家药品监督管理局要求的机构进行药理药效和药代动力学实验，临床前安全性评价实验，原料的制备工艺和中试研究及稳定性研究，制剂的制备工艺和中试研究及稳定性研究；获得临床批件后还需要进行原料及制剂的生产放大验证工艺研究及稳定性研究，在具有GCP资质的三甲医院开展1--3期临床试验研究，并进行生物样本的检测，同时向国家药品监督管理局申报生产批件正式上市。整个研究耗时较长，资金投入相当大，需要与国内各顶尖研究机构合作，需要相关专家技术支持！
南昌双天使生物科技开发有限公司
2021-11-01
技术需求：机电液控制技术
1、机电液控制技术；2、流体传动及控制工程技术；3、极端环境测试技术；4、成套装备技术。
太重集团榆次液压工业（济南）有限公司
2021-06-15
用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法
本发明公开了一种用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法。鱼头内部设有相连的排水针管、排水舵机、曲柄滑块和摄像头；排水舵机通过曲柄滑块与排水针管的活塞相连；排水针管对称设置于鱼头内部。所述的鱼头通过连接支架与鱼身相连，鱼身内设有若干个驱动舵机，驱动舵机之间通过级连固定件相连，最靠近鱼尾的驱动舵机通过级连固定件与鱼尾相连；级连固定件上固定有用于支撑蒙皮的蒙皮框架；靠近鱼尾的驱动舵机在靠近鱼头的驱动舵机的驱动下在水平方向转动；所述的摄像头、排水舵机和驱动舵机分别与控制器相连。本款机器鱼通过对于机械结构的改善和合理的运动规划增加游动速度，提高输出效率。
浙江大学
2021-04-11
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
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