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[转载]美政府提出五大科研方向、五大重点举措
redtree 2019-9-8 10:01
美政府提出五大科研方向、五大重点举措 2019-09-06 12:28:00 新华网 新华社华盛顿9月5日电 综述:美政府提出五大科研方向、五大重点举措 新华社记者周舟 美国政府近日发布了一份《2021财年政府研发预算重点》备忘录,列出五大研发方向和五大重点举措,以确保美国在国家安全、新兴产业、能源环保、生物健康和太空探索等领域保持领先。 这一最新备忘录首次强调美国科技领导地位正面临“不同寻常的新挑战”,因此“必须认真和有效地加以应对”,这符合特朗普政府在科技领域“重竞争、轻合作”的特色。 在备忘录列出的五大研发预算重点方向中,美国安全位列首位,明确提出“对手利用新兴和破坏性技术威胁美国”,因此要在和国家安全相关的四个领域加大投资,包括: 一、先进军事能力:如进攻和防御性的高超音速武器;弹性的国家安全太空体系;现代化且灵活的战略性和非战略性核威慑能力; 二、关键基础设施恢复力:如对极端地球事件、网络攻击、电磁脉冲攻击、供应链攻击等威胁的应对能力; 三、半导体:为未来计算和存储模式提供可信和有保障的微电子技术; 四、关键矿产:开发循环和再处理技术、寻找替代材料、研发新的提取制造技术,以确保稀土等关键矿产的供应链安全。 第二个科研方向是美国要在未来产业中取得领导地位。备忘录列出了3个重点。第一是人工智能、量子信息科学和计算。第二是先进通信网络和自动化。第三是先进制造业,即智能和数字化制造及先进工业机器人技术等。这些产业涵盖了人工智能、量子计算、5G、自动驾驶、机器人等多个新兴产业。 第三个科研方向是能源和环境。值得注意的是,备忘录把海洋和地球系统预测列入其中,这反映出今年1月起担任白宫科技政策办公室主任的气象学家凯尔文·德勒格迈尔的风格。但鉴于特朗普政府反对气候变化和不断放松排放管制的立场,德勒格迈尔的“个人喜好”能否最终体现在2021财年预算案中尚有待观察。 第四个科研方向是健康和生物经济创新,包括生物医药、退伍军人保健、生物经济学3个方面。 第五个科研方向是太空探索和太空商业化,主要体现在美国计划2024年前再次将宇航员送上月球以及将国际空间站商业化的努力。 备忘录还提出五大重点措施:打造多元、高技能的美国科研人员;创建并支持反映美国价值的科研环境;支持高风险、高回报的变革性研究;利用数据的力量;构建、增强和扩展战略性多部门合作。 这些重点措施中,科研活动中的“美国价值”是德勒格迈尔主推的新内容,主要体现在降低国家资助研发过程中的行政负担、提升研发诚信、打造安全和有包容性的研发环境以及保护美国的科研财产。 备忘录认为,美国保持科技领导力依赖于“在开放的研发生态系统与保护思想和研发成果之间取得平衡”。但是,美国政府以国家安全为借口、无端打压和排挤外国科研人员的做法正日益遭到科学界人士的强烈抗议。科学界普遍认为,打压某个特定国家或族裔的科研人员破坏了国际合作,不利于美国科技发展。这份备忘录没有就国际科技合作提出建议。 美国白宫科技政策办公室与行政管理和预算局每年都会发布一份政府研发备忘录,指导政府机构每年9月制定下一财年预算请求,美国总统将在来年2月将预算案提交美国国会。
个人分类: 科技新闻|2027 次阅读|0 个评论
从统计数字看科研方向(131104)
热度 12 ymin 2013-11-4 08:51
从统计数字看科研方向( 131104 ) 闵应骅 科研方向的确定不但对研究生很重要,对所有科研人员,包括科学家,都很重要。因为同一个学科的不同的科研方向是动态变化的,对于像信息科学、计算机科学这样日新月异的学科就更是这样。过去科研方向的确定主要靠学术带头人的指引。现在,从科研经费和出版物可以大致看出科研方向的发展变化,如果科研经费的来源是自由而多元的,文章的发表不是硬拼凑出来的。就像医疗、气候、股票都讲究预测,从已有数据看趋势。事实上, Web of Science 收集了 1900 年以来各学科的 5 千万篇科技论文,可以分析科研领域的分合发展趋势和单篇文章的影响,研究学科之间的交叉和协同。 2013 年 10 月的 CACM 发表一篇文章,“计算机科学研究的趋势”,就是以计算机科学为例,考虑 1990-2010 年美国国家科学基金( NSF )资助项目和 ACM 数字图书馆和 IEEE 数字图书馆所列论文,来研究计算机科学的发展趋势。他们发现,假如出版物中一个特定课题文章发表频率剧增,通常说明这类课题的资助增加了。他们也发现只有较少的作者长时间在同一领域发表文章,说明学术研究群体的更新和频繁改变,也说明计算机科学领域的范围变化很快。他们分析的主要依据是这些论文的题目、关键词和摘要。 图 1 。 各领域 IEEE 论文数的百分比 图 1 给出 IEEE 数字图书馆的文章 458,395 篇按维基百科把计算机科学分为 16 个学科领域,每个领域各年所占百分比。从图可以看出,算法和数据库管理系统所占百分比一直较高,而信息检索则增长较快。论文篇数每年指数增长,但 ACM 在 1994 年以后“ mathematics of computing ”(主要指离散数学,包括图论)方面的论文数比例下降。如果按作者给出的关键字分析,控制理论和逻辑方面下降,这方面的重点从一般移到某些特定的范围。提得最快的是信息系统,其关键字一般是 XML ,因特网, Web 服务,语义网。而 IEEE 文章增多最快的领域是信息科学和信息检索。进一步,可以用关键词出现的文章数、在所有文章中出现的频数等等来区分其影响。可是,虽然因特网、 www 如此之热,但很少出现在关键词里面。一个热门的关键词有一个爆发周期,爆发周期的长短说明该领域的影响时间。一般来说,关键词在爆发 2.4 年以后,它在 NSF 资助名单里爆发。然后 4.8 年以后 NSF 成果出现,重新在出版物中爆发。但是,也有特例,数据挖掘和搜索引擎 1999 年在 NSF 爆发,到 2000 年才在 ACM 爆发。反之,生物信息学 2003 年在 ACM 爆发,到 2004 年才在 NSF 爆发;语义 Web 2004 年在 ACM 爆发,到 2006 年才在 NSF 爆发。这说明, NSF 的资助强度有时提前、有时滞后。因为美国的科研资助并不止 NSF 一家,更多的是企业。这种提前与滞后对 IEEE 更加严重,因为 IEEE 的科研资助更多地来源于非 NSF 课题。同时注意到,一个关键词可能在不同的领域爆发。譬如无线传感器网络曾在模拟、安全、集群等爆发期出现。无线传感器网络首先在网络模拟里出现,然后是关于安全的研究,最后是集群算法。类似地,数据挖掘曾在计算科学、 Web 挖掘、时间序列挖掘和安全领域爆发,所以它比信息检索显得更热。 对于一个领域爆发时段的研究,我们进行趋势分析。从包含一个特定关键词的论文数量的变化,看线性回归趋势线。 图 2 。 IEEE 各领域论文增长趋势 图 2 表明, 1990-2010 和 2006-2010 之间前 20 名的上升领域和下降领域。这个区别并不大。纵坐标是各领域趋势线的斜率, + 为上升, - 为下降。总共考虑了 40 个关键词。 1990-2010 ,算法、数据库、神经网络是计算机科学最频繁出现的科研题目。在 1990 年代初,用户接口、多媒体出现在许多计算机科学研究领域,而到 1990 年代末,兴趣移到了 Web 、信息检索、计算机支持的协同工作。直到 2000 以后,与各领域有关的是设计、可用性、安全性。 2000 年代中期,强烈的兴趣在于传感器网络和后来的无线传感器网络。 从同一作者发表文章的领域可以看出,坚持在人工智能和编程语言上的研究者远比坚持在人机接口和体系结构的研究者要少。做人机交互的人在 1990 年代主要做接口设计、视觉设计和计算机支持的协同工作,而到 2000 年代初增加虚拟现实、计算机视觉、人为因素、普适计算,而最后转到社会媒体、机器学习、计算机为媒介的通讯和触摸式用户接口。许多计算机文章把算法作为关键词,而摘要里牵涉到数据库、神经网络、因特网。 Web 成为数据挖掘、信息检索、和云计算研究的数据源和应用测试床。从 2000 年起,大部分研究都与因特网有关,虽然因特网概念的引入是在 1980 年代初 TCP/IP 标准之后。 Web 网页从 HTML 和 XML 的简单文本发展到语义 Web ,知识本体,成为人、机信息检索的关键元素。 文章出版的频繁程度反映了学科发展动向,其后就是资助项目的强度。计算机科学的热门课题开始并不一定得到 NSF 资助,但必须要有资助才能保持研究势头。计算机科学研究者一般几年就会改变研究兴趣,只有少数人才始终坚持在同一领域。 这些论断每一句话都可以在数据里找到。这项研究,工作量巨大,好像应该属于科学计量学( Scientometrics )。百度上说,“科学计量学是应用数理统计和计算技术等数学方法对科学活动的投入(如科研人员、研究经费)、产出(如论文数量、被引数量)和过程(如信息传播、交流网络的形成)进行定量分析,从中找出科学活动规律性的一门科学学分支学科。”在欧洲比较流行,说 Scientometrics is the science of measuring andanalysing science research 。这个说法比较确切,其实应该叫科研计量学。因为,科学无量可计,而科学研究可以计量。
个人分类: 计算机|18870 次阅读|27 个评论
科研方向闲谈
热度 54 weijia2009 2013-10-22 06:18
科研方向闲谈 贾伟 两年前在上海交大当副教授的一个同事(也是我以前的学生)跟我说她想换方向,因为学院请了一些专家帮青年学者“把脉”,专家说她从事的人参抗抑郁的研究没有新意,建议换方向。她跟我说要去做线虫,这样更容易发文章。我苦笑了,建议她不必听那些专家而轻易改变方向。此中道理很简单,人参类天然产物在疾病治疗上的功效始终没有搞明白,而这个“ knowledge gap”就是科研立项的前提。这种“没搞明白”的局面是因为我们过去采用单一指标和简单模型来表征这类复杂系统,忽视了很多关键的作用环节(譬如其代谢产物以及和肠道细菌的相互作用过程)。用线虫这类更简单的模型研究人参或抑郁,路子反了。 前不久跟芝加哥大学医学院的一位教授讨论,他是做人参抗肿瘤的,因为机制不明,需要了解体内代谢过程和肠道菌群的作用关系,于是我们双方想开展点合作。近两年美国国立卫生研究院( NIH)发布的研究指南中都有人参皂苷体内代谢及疾病预防机制的研究。当然,在国内那些专家牛人的眼里,人参这种东西了无新意,是不该立项的,纯属浪费米国纳税人的钱财! 让我老人家苦笑的一个原因是我心里很清楚那些专家的潜台词:这年头你还在做人参,能做出 CNS的文章?我那个学生在这个领域发过几篇影响因子五点几的文章,自己的“研究系统”正在逐步成型,但显然远达不到专家眼里的“点数”,因此得改方向才行! 科学网博主王鸿飞沉寂了一段时间后开始冒泡了。在最近的 博文 里,他谈到了近年的工作连续发表在业内杂志Journal of Chemical Physics上(JCP的影响因子好像3-4的样子)。我不懂他的领域,估计在讲究数数的国内研究机构,他的国内同行们更愿意不惜代价发些JACS或更高的综合类刊物,尽管这个代价有时意味着换材料、换方法、甚至换方向。鸿飞是个成熟的研究者,我想他这么甘于寂寞的道理很简单 – 学术地位的形成须有清晰的主题和方向,须建立在系统、扎实的工作基础上的,不能够东一榔头西一棒。 不太想多谈科研,因为科学网上高屋建瓴并喜好传经送道的高人很多,各种的经验“乱花渐欲迷人眼”。总结一下这些“高论”,主旋律是要敢于走新路子 – 要敢于“千里走单骑“,勇于在万军之中取上将之首,千万不要干低层次的“搬砖头”的活,这种说法听来是很提气的!不过,象我们这种在科研领域混饭吃的普通学者,还是要对自己的学生轻声嘱咐一番:继续搬砖头吧!尤其是在你还没有练就扎实的基本功,还没有系统地建立起自己的研究体系和学术地位时!科研立项的实质就是在你感兴趣的领域所问出的问题!术有专攻,学会问一些清晰的、聚焦的、critical的问题,并设计出实验来潜心地求证,才是科研的正道!
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从认识巨人开始
热度 2 cheverny 2012-6-27 17:30
If I have seen further it is by standing on the shoulders of giants. 如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩上。——艾萨克·牛顿 开始博士阶段的学习之后,我多少是有些迷茫的。浩瀚的知识海洋中,如何才能找到属于自己的贝壳。对于大多数想要读博的同志来说,选学校、选导师、选方向、选题目都是一段绞尽脑汁的经历。 最近发生的事情,让我的脑海中不断地回响起牛顿的这句名言——“如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩上”。这句不知在莘莘学子文章中出现过多少次的句子,似乎就是圣贤给予我们最为纯粹的指引。 刚开始做科研的同学大多对于科学巨匠有一种崇敬之情,然而在一个学风浮躁的时代,不知还有多少人愿意阅读这些巨匠的著作。面对那些大部头的著作,尤其是充满字母和符号的科技著作,多少人望而却步,仅仅记住了有这么一本书,却从未翻开过。以我为例,作为一个岩土方向的研究生,我早已对太沙基(Karl Terzaghi)耳熟能详。在土力学的教材中,这个被称为现代土力学奠基人的名字一次又一次地出现。然而,直到最近,我才开始认真阅读他的著作《Theoretical Soil Mechanics》。不读不知道,一读吓一跳。之前沾沾自喜的科研构思竟然在上世纪四十年代就已经写在了这本书中,而且有严格的论证。在我后背发凉,深感自己才疏学浅的同时,我也庆幸自己寻活了一份至宝,找到了一条走出学术迷茫的道路。 随后,我又查阅了英国科学家郎肯(William Macquorn John Rankine)著写的《A manual of applied mechanics》一书。在于大师“神交”之际,我才得知郎肯不仅提出了著名的郎肯土压力计算方法,还提出了更为重要的“势能”这一基本物理概念。 从这一刻开始,科学的大门逐渐向我打开。要想站在巨人的肩膀上看得更远,就先要认识巨人。艾萨克·牛顿的名言萦绕在我的脑海——“如果说我比别人看得更远些,那是因为我站在了巨人的肩上”,而想要站在巨人肩膀上的第一步,就是先要认识巨人。
个人分类: 科研路|3796 次阅读|3 个评论

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