摘要 科技园区的发展已得到广泛研究。要理解这些创新空间,我们需要研究超越本地知识动态的发展背景。本文以上海张江科学城为研究对象,这是中国首个获得中央政府批准的科学城。我们发现了三个显著特点。首先,张江科学城代表了中国最新的国家创新战略,即将上海建设成为国家综合创新中心。其次,科学城不再是一个单一功能的园区。它融入了上海的整体城市发展。第三,国家的作用显而易见,国家行为体参与实施这一创新战略。本研究表明,科学城是一个国家战略创新空间。
广泛的招标。通过一对一的沟通,组织交流以及其他方式,将会发现出色的人才和潜在的破坏性技术,将成立良好的团队(优势)团队,并将计划和组织项目,以重要的战略领域和主要的应用程序场景为中心,并考虑项目协调员感兴趣和专业专业的专业化。将依靠顶级科学家和关键的研发工作单位推荐潜在的高价值项目,或提出关键的技术要求和研发项目的呼吁。项目将通过公开呼叫和基于竞赛的选择从整个社会中广泛征求。这个特殊项目不会通过其他S&T计划项目实施受限制的项目管理。
马德里理工大学为其研发活动注入活力,并将知识传递给社会,这是其战略的一部分。这是作为一所公立大学的承诺之一。因此,马德里理工大学现在是西班牙获得研发外部资源最多的大学。通过这一理念,马德里理工大学在过去一年中与私人和公共机构建立了价值 1.2 亿欧元的合作协议。马德里理工大学对商业部门的支持非常密切。它每年签署约 600 份合同,拥有 75 多个大学商业教席。在某些情况下,这种合作导致了衍生公司的成立,以及商业部门越来越多地参与其研究生课程。在这种国际背景下,马德里理工大学在签署欧盟第六框架计划和当前第七框架计划的研究项目数量方面也是西班牙领先的大学,目前马德里理工大学已获得 77 个项目的资助。人们也越来越关注研究成果的利用,无论是专利数量还是科技公司的创建。这些数据反映了马德里理工大学的使命,即为一种新的创新型商业模式做出贡献,以及其将研究结构中获得的知识以及将其“转化”为应用于生产部门的技术发展的能力。因此,马德里理工大学科技园 (UPM Park) 是一项倡议,其目标是在与其他私人和公共实体合作的环境中促进研发活动,同时明确地从多学科的角度激发研究活动和知识转移。马德里理工大学校长 Javier Uceda
*合同/合同类型:*工作日/工作状态:*每周工作小时数/每周工作小时数:是否可出行/是否可出行:*总工资年份/提供的薪水:*申请截止日期/申请截止日期:*工作合同的预计日期/合同任务的预计日期/合同期限:*欧盟框架计划资助/该工作是否由欧盟研究框架计划资助? : 欧盟难民计划/Science4Refugees :
慕尼黑工业大学研究人员获得荣誉称号:过程与环境工程学院的 Marta Gmurek 教授被选入欧洲青年科学院 (YAE)。涡轮机械研究所的 Grzegorz Liśkiewicz 副教授被选入波兰领导力学院 (LAP)。
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您家人的幸福和您最关心的事业。它将向您展示您的财产构成以及您的受益人可以继承什么。它将促使您考虑资产的处置。您的资产会通过共同所有权转移吗?它们是否以其他方式记录下来以供分配?或者您必须在遗嘱中解决它们的分配问题?如果您尚未立遗嘱,那么有了这些信息,您会发现这样做更容易。
马德里理工大学为其研发活动注入活力,并将知识传递给社会,这是其战略的一部分。这是作为一所公立大学的承诺之一。因此,马德里理工大学现在是西班牙获得研发外部资源最多的大学。通过这一理念,马德里理工大学在过去一年中与私人和公共机构签订了价值 1.2 亿欧元的合作协议。马德里理工大学对商业部门的支持非常密切。它每年签署约 600 份合同,拥有 75 多个大学商业教席。在某些情况下,这种合作导致了衍生公司的成立,以及商业部门越来越多地参与其研究生课程。在这种国际背景下,马德里理工大学在签署欧盟第六框架计划和当前第七框架计划的研究项目数量方面也是西班牙领先的大学,目前马德里理工大学已获得 77 个项目的资助。人们也越来越关注研究成果的利用,无论是专利数量还是科技公司的创建。这些数据反映了马德里理工大学的使命,即为一种新的创新型商业模式做出贡献,以及其将研究结构中获得的知识以及将其“转化”为应用于生产部门的技术发展的能力。因此,马德里理工大学科技园 (UPM Park) 是一项倡议,其目标是在与其他私人和公共实体合作的环境中支持研发活动,同时明确地从多学科角度激发研究活动和知识转移。Javier Uceda
2010 年 1 月 7 日,德克萨斯理工大学 (Texas Tech) 化学与生物化学系的一名研究生在处理化学品时发生爆炸,失去了三根手指,手和脸被烧伤,一只眼睛受伤。化学安全委员会 (CSB) 调查发现,德克萨斯理工大学内部存在导致此次事故的系统性缺陷:研究中固有的物理危害风险未得到有效评估、规划或缓解;大学缺乏安全管理责任和监督;之前有预防教训的事故没有记录、跟踪和正式传达。从此次事故中吸取的教训为所有学术机构提供了一个重要的机会,可以将自己的政策和实践与德克萨斯理工大学在事故发生前的政策和实践进行比较。
随机神经网络 (RNN) 在许多不同领域都表现出色。训练参数较少和闭式解的优势使其在小数据集分析中广受欢迎。然而,在基于 EEG 的被动脑机接口 (pBCI) 分类任务中,使用 RNN 自动解码原始脑电图 (EEG) 数据仍然具有挑战性。具有高维 EEG 输入的模型可能会出现过度拟合,非平稳、高水平噪声和受试者变异性的固有特性可能会限制隐藏层中独特特征的生成。为了解决基于 EEG 的 pBCI 任务中的这些问题,本文提出了一种频谱集合深度随机向量功能链接 (SedRVFL) 网络,该网络专注于频域中的特征学习。具体而言,提出了一种无监督特征细化 (FR) 块来提高 RNN 中的低特征学习能力。此外,还执行动态直接链接 (DDL) 以进一步补充频率信息。所提出的模型已在自收集数据集和公共驾驶数据集上进行了评估。获得的跨受试者分类结果证明了其有效性。这项工作为EEG解码提供了一种新的解决方案,即使用优化的RNN来解码复杂的原始EEG数据并提高基于EEG的pBCI任务的分类性能。