5月28日，作为2023年中关村论坛国际技术交易大会板块重点活动之一，世界知名高校技术转移发展大会于中关村软件园国际会议中心成功举办。教育部科学技术与信息化司司长雷朝滋在致辞中表示，我们将持续推进高校技术转移体系和能力的建设，推动高校科技成果加快转化为现实生产力，更好服务经济社会高质量发展。  教育部科学技术与信息化司司长 雷朝滋 在“2023中关村论坛”世界知名高校技术转移发展大会上的致辞  尊敬的各位来宾，女士们、先生们、朋友们： 大家上午好！很高兴参加世界知名高校技术转移发展大会，与各位共同交流高校科技成果转移转化工作。我谨代表教育部科学技术与信息化司向与会各位嘉宾表示诚挚的欢迎。 5月25日，习近平主席专门向中关村论坛发来贺信，充分体现了中国政府对科技创新和国际合作的高度重视。创新是引领发展的第一动力。新时代十年，中国把科技创新摆在国家现代化建设全局的核心地位，推动科技事业发展取得显著成就，进入创新型国家行列。世界知识产权组织全球创新指数排名显示，2022年中国名列第11位，连续10年稳步提升。 高校作为科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，是国家创新体系的重要组成部分，是科技成果的重要供给侧。近年来，中国高校坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，不断加强创新体系建设，加速汇聚创新资源，积极开展国际科技交流合作，科技创新综合实力实现跃升，取得一批重大科技突破，培养了一大批高质量创新人才，为经济社会高质量发展提供了有力支撑。据统计，2021年度高校专利授权数量超过30万项，通过转让、许可等方式转化专利的合同金额达88.9亿元。 在新的起点上，中国政府提出“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”。面临新的要求和任务，我们认为与世界高水平大学相比，中国高校科技创新支撑服务产业发展的整体水平仍存在不小的差距，科技创新赋能经济社会发展的潜力还有待进一步发挥。 为此，教育部出台《关于加强高校有组织科研 推动高水平自立自强的若干意见》，与科技部、国家知识产权局等部门合作，联合出台了《关于提升高等学校专利质量 促进转化运用的若干意见》，完善高校知识产权全流程管理体系，推行专利申请前评估和职务科技成果披露制度；加强高校有组织科研，推动企业主导的产学研深度融合，加强高质量科技成果创造，加快实现产业化；联合开展高校专业化国家技术转移机构建设，持续提升高校成果转化和技术转移专业化水平；联合推进国家大学科技园建设，探索布局未来产业科技园，推动高校科技成果与产业更好对接，培育新的经济增长点。 今后，我们将持续推进高校技术转移体系和能力的建设，推动高校科技成果加快转化为现实生产力，更好服务经济社会高质量发展。 一是深化产学研协同创新。支持高校瞄准经济社会发展需要特别是产业的需要，强化与龙头企业、中小企业的产学研合作，加强科学研究系统布局，推动科技创新与应用需求更加紧密结合，加快创新链产业链深度融合，实现科技创新与市场需求的紧密联系，加强高质量科技成果创造，支撑推动产业高质量发展。 二是提升技术转移效率。积极借鉴国外高校技术转移先进经验做法，探索高校科技成果转化的新模式新机制，大胆创新技术转移机制、大力强化专业化技术转移机构和人才队伍建设，加快促进高校科技创新成果向现实生产力转移转化。 三是加强国际交流合作。希望通过此次大会，搭建起技术转移交流合作的桥梁，持续深入推动促进国内外高校开展交流合作，相互借鉴、相互促进，积极吸纳更多国内外技术成果在中国市场转移转化，也推动中国高校的科技成果为更多国家和人民所享、所用，共同造福人类。 最后，预祝大会取得圆满成功！也欢迎更多的国内外高校积极参与世界知名高校技术转移发展大会，加强交流，共享经验，共同发展。谢谢大家！

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哈尔滨工程大学网络威胁诱捕发现系统采购及服务竞争性磋商

该发明涉及一种尾矿全资源利用方法，属于矿产资源综合利用与矿物复合新材料技术领域。该发明能够利用尾矿废石制备多种资源化利用产品，所制备的产品强度较高，具有良好的综合性能，应用范围广泛。该项发明绿色环保，可实现规模化批量制备。

成果描述：旨在为大规模代数系统设计新型高效的求解算法，并结合信息科学进行交叉研究。在大规模代数系统新型Krylov子空间算法及其基础理论、复杂电磁计算、图像处理高性能数值方法、动力系统与智能控制理论方面进行了系统深入的研究，取得了具有创新性的成果，例如：解决了科学计算中的有关基础或困难问题；提出了Lanczos双共轭A-标准正交短递归Krylov子空间迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一种新的“二维双连续投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；为求解复杂电磁问题产生的复杂线性系统设计了高效算法与预条件技术；提出了一些新型高效的边界处理、图像复原方法，具有更快的计算速度和更好的复原质量；将数值代数与特殊矩阵分析和神经网络交叉研究取得成果。市场前景分析：本成果隶属于计算数学学科的数值代数领域，是数学基础理论研究。本项目着眼于科学与工程问题当中的难于解决的数学问题的快速算法及其理论研究，在国民经济和国防安全的若干大数据领域具有重要的学术和应用价值。因此，本成果不涉及经济效益，亦不涉及直接应用。与同类成果相比的优势分析：主要成果发表在国际权威期刊上，构建的新方法新理论得到了权威专家的高度评价，相关工作引起了国内外同行的广泛关注与引用。通过国际合作，本项目提出的相关快速算法已通过国际合作研究被法国INRIA、法国LAPLACE国家实验室、荷兰格罗宁根大学等国际知名研究机构用于解决科学计算中的大规模代数方程组求解难题。