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【新华网】第63届高等教育博览会聚焦融合创新
高博会开幕会上，上海交通大学、浙江大学等12所高校的书记校长围绕推进科技创新和产业创新深度融合、以科技服务教育强国建设，共话高等教育未来，57个重点项目现场签约。
新华网
2025-05-23
关于举办第十四届中国创新创业大赛的通知
关于举办第十四届中国创新创业大赛的通知
工业和信息化部
2025-06-05
科技部：推动科技创新工作开创新局面
10月24日，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、林新出席会议，并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技日报
2022-10-25
面向源网协同的智慧供热综合管控平台
习近平总书记提出，将采取更有力的政策和举措，实现“碳达峰 碳中和”目标。工业园区和集中供热能显著减少碳排放量，提升能源利用的综合效率，降低单位GDP能耗，推动基于系统优化集成、能源梯级利用的循环经济发展，但目前普遍存在热用户用热负荷波动大、有水击和网损隐患、扩建改建缺乏科学规划决策支持等特点。
本项目实现了基于数字孪生的智慧供热过程管控：在源侧对热源机组进行模拟仿真、优化分配负荷以及优化供热参数；在网侧实现管网在线水力优化与优化、质量并调以提升灵活性；在荷侧结合热用户的用热特性对负荷进行预测；在储侧对储热系统储放热策略进行优化。提供了“源-网-荷”全过程协同调度与控制的实时优化方案，最终实现供热系统自感知、自分析、自优化、自调节的智慧化运行。
以某热电企业为例，通过成本优化和预测性精确热网调度，从而减少购汽成本和热量损失（综合能效提升1%），按照每年售汽量100万蒸吨，200元/蒸吨计算，每年提升收益约200万元；同时能够及时预测和发现热力系统隐患，保障热网安全、稳定运行，带来巨大的安全效益；此外，预测性调控实现了时间和空间上的供需匹配，在节能的同时保障用户用汽的稳定和质量，从而提升了热用户满意度，具有较好的社会效益。
浙江大学
2021-05-10
外场协同西北侏罗纪煤高效转化多联产成套技术
我国资源量超过 40% 的优质西北侏罗纪煤惰质组分含量高，造成此类煤的粘结性、成浆性能、液化性能整体下降，极大地增加了煤的高效洁净利用难度。本成果的核心是进行煤炭的分质加工利用，一方面开发了新型煤岩分选技术实现煤岩组分的高效分离，另一方面针对不同煤岩组分开发了多联产高效转化技术。成果来源于陕西省科技攻关项目，前期获得了陕西省教育厅专项基金和中国博士后科学基金的支持，已有一部分工作申请国家发明专利，摸索出煤炭分质利用的新技术，取得了良好的技术经济和社会效益。
西安科技大学
2021-04-11
高速多并联机器人协同作业系统
随着现代生产生活方式的快速发展，在电子、食品、医药、日化和新能源等行业中，对体积小、重量轻的产品进行封装、包装及分拣等高速无污染作业的需求日渐旺盛。由于具有一定的通用性和适应性，工业机器人成为此类作业中保障质量、提高效率和降低成本的核心装备，尤其是高速并联机器人因速度和动态特性的优势而备受青睐。无需高精密减速器的结构特性，也决定了高速并联机器人在中国有极大的创新和发展空间，与此同时，多样化复杂生产工况也对机器人系统的本体设计、视觉感知、运动控制和多机协同等核心技术及其集成提出新的挑战。 本项目历时多年，攻克高速多并联机器人协同作业系统的多项关键技术，并成功研制了满足高效生产的国产化成套装备，达到国际先进水平。
清华大学
2021-02-01
14 纳米CMOS 量产工艺中光源掩模协同优化技术
已有样品/n微电子所先导中心韦亚一研究员团队与中芯国际研究团队围绕14 纳米CMOS 量产工艺中光源掩模协同优化技术开展联合攻关并取得显著进展，完成了后段制程中多层关键层的光源优化工作，包括Metal 1X、Metal 1.25X、Via 1X 等。优化后光源通过晶圆数据验证评估，较原有光源在各项关键指标上有显著提升，保证了先进节点中光刻工艺的稳定性。
中国科学院大学
2021-01-12
高速多并联机器人协同作业系统
项目成果/简介:随着现代生产生活方式的快速发展，在电子、食品、医药、日化和新能源等行业中，对体积小、重量轻的产品进行封装、包装及分拣等高速无污染作业的需求日渐旺盛。由于具有一定的通用性和适应性，工业机器人成为此类作业中保障质量、提高效率和降低成本的核心装备，尤其是高速并联机器人因速度和动态特性的优势而备受青睐。无需高精密减速器的结构特性，也决定了高速并联机器人在中国有极大的创新和发展空间，与此同时，多样
清华大学
2021-01-12
基于智能眼镜设备的“现场-远程”协同工作系统
“现场-远程”协同工作系统，旨在建立面向分散作业现场的现场-远程协同工作的音视频指导/监控/分析平台。 它实现了对分散的作业现场进行统一的安全管理和技术指导、对作业现场进行全过程/全天候/零距离的监督管控、 对现场的安全隐患/作业风险进行提前发现及解决，可以广 泛使用于现场抢险、作战侦查、协同指挥等各种需要实时协同的民用/军事场景。可以有效地提高施工/检修现场的监控效率，解决了多年来困扰生产管理者对现场作业人员的监控不到位和无法实现协同交互的难题。并且实现了实时远程视频安全监护和操作场景实况录像，为事故分析和技术演练提供完整数据支持 。
中国科学技术大学
2021-04-14
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14