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关于印发《山东省支持培育技术转移服务机构管理办法》的通知
为贯彻落实《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》等文件精神及我省贯彻意见，培育和发展技术转移服务机构（以下简称服务机构），完善技术转移体系，促进科技成果转化，根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》等有关法律、法规和政策，结合我省实际，制定本办法。
山东省科学技术厅
2022-09-23
关于印发《上海市财政科研项目专项经费管理办法》的通知
为了加强本市财政科研项目专项经费的管理，提高资金使用效益，根据《关于进一步完善中央财政科研项目资金管理等政策的若干意见》（中办发〔2016〕50号）、《国务院关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》（国发〔2018〕25号）、《国务院办公厅关于改革完善中央财政科研经费管理的若干意见》（国办发〔2021〕32号）和《关于进一步深化科技体制机制改革 增强科技创新中心策源能力的意见》（沪委办发〔2019〕78号）等文件精神，依据国家和本市有关法律法规及相关财务制度，结合本市科研经费管理的实际情况，制定本办法。
上海市财政局
2023-03-27
科技部关于印发《社会力量设立科学技术奖管理办法》的通知
为引导社会力量设立科学技术奖（以下简称社会科技奖）规范健康发展，提高社会科技奖整体水平，根据《中华人民共和国科学技术进步法》《国家功勋荣誉表彰条例》《国家科学技术奖励条例》等法律法规，制定本办法。
科技部
2023-03-21
云南省科技厅关于印发科研诚信管理办法 （试行）的通知
加强科研诚信体系建设，进一步规范科研诚信管理，开展守信激励和失信惩戒，营造良好科技创新生态。
云南省科学技术厅
2023-11-17
关于印发《云南省制造业单项冠军企业认定管理办法》的通知
为深入贯彻党中央、国务院以及省委、省政府关于激发经营主体活力、大力培育优质企业的决策部署，支持引导制造业企业聚焦细分领域和产业链关键环节，精耕细作，创新发展，推动制造业高质量发展，根据《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》（工信部联政法〔2021〕70号）和《制造业单项冠军企业认定管理办法》（工信部政法〔2023〕138号）文件精神，制定本办法。
云南省工业和信息化厅
2024-11-04
关于印发《山东省中央引导地方科技发展资金管理实施细则》的通知
本细则所称引导资金是指中央财政用于支持和引导地方政府落实国家创新驱动发展战略和科技改革发展政策、优化区域科技创新环境、提升区域科技创新能力、推动区域协调发展的共同财政事权转移支付资金。
山东省科学技术厅
2024-12-25
关于印发《山东省科技合作与交流活动管理办法》的通知
为进一步规范我省科技合作与交流活动管理，拓宽交流合作渠道、集聚高端创新资源，按照国家、省关于活动管理方面有关规定，结合我省实际，制定本办法。
山东省科学技术厅
2025-01-01
关于印发《山东省重点研发计划（科技合作）项目管理办法》的通知
为主动融入全球创新网络，建设具有全球竞争力的科技创新开放环境，进一步加强科技合作项目组织管理的科学性和规范性，依据《国家重点研发计划战略性科技创新合作重点专项管理细则》（国科发外〔2024〕129号）、《国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项管理细则》（国科发外〔2024〕130号）、《山东省重点研发计划管理办法》（鲁科字〔2023〕3号）等有关规定，结合我省实际，制定本办法。
山东省科学技术厅
2025-02-17
选矿厂生产统计计算机管理系统
项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。
武汉工程大学
2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11