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第十六届高级计算智能国际会议
标题：复杂系统管理与控制国家重点实验室王飞跃教授，IEEE 院士、IFAC 院士、ASME 院士、AAAS 院士摘要：本次报告将讨论并行计算新范式中的问题：与 CPS 中根植于分而治之的传统思维不同，我们的新思维通过基于卡尔波普尔世界模型和基础/基础设施智能的集成、活生生（或智能自适应进化）的实际/人工生态系统在 CPSS 中得到增强和解决，特别是基于基础/基础设施模型的 ACP 方法，即用于表示和描述的人工社会、用于评估和预测的计算实验以及用于治理和处方的并行执行。数字、机器人、生物人类的概念被引入并部署到新的架构和平台中，以支持我们的新并行计算理念和技术。简历：王飞跃获得博士学位。 1990年获美国伦斯勒理工学院计算机与系统工程博士学位。1990年加入美国亚利桑那大学，任教授、机器人与自动化实验室主任、复杂系统高级研究中心主任。1999年在国家杰出人才计划支持下在中国科学院自动化研究所创建智能控制与系统工程中心，2002年被任命为中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室主任，2006年被任命为中国科学院自动化研究所副院长。2008年创建中国科学院社会计算与并行管理研究中心，2011年被聘为国家特聘专家、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任。他目前的研究重点是并行智能、社会计算和知识自动化的方法与应用。他是 INCOSE、IFAC、ASME 和 AAAS 的会士。2007 年，他获得了国家自然科学奖、IEEE Transactions 的多项最佳论文奖，并因其在智能控制和社会计算方面的工作成为 ACM 的杰出科学家。他分别于 2009 年、2011 年和 2015 年获得 IEEE ITS 杰出应用和研究奖，于 2014 年获得 IEEE SMC Norbert Wiener 奖，并于 2021 年成为 IFAC Pavel J. Nowacki 杰出讲师。自 1997 年以来，他一直担任 30 多个 IEEE、INFORMS、IFAC、ACM 和 ASME 会议的大会或程序主席。他曾担任 IEEE
人工智能与宗教
当代人工智能与神学之间没有明确的联系。人工智能领域通常不会刻意探索任何可以归类为神学的东西。在最好的情况下，人工智能对神学问题持不可知论态度，在最坏的情况下，人工智能是无神论的，它假设了一种激进的物理主义，排除了上帝、精神甚至思想的存在。这与人工智能的前身控制论形成了鲜明的对比，控制论对世界上的神秘性更加开放。诺伯特·维纳和斯塔福德·比尔等控制论专家认为，人类必须不仅仅是一种机械，由于现实的复杂性和我们大脑的有限性，关于世界和我们自己的一些事情将永远是不可知的（Williams 1968，44；Pickering 2004，499-501）。对他们来说，神的奥秘并不是某种补充或叠加的东西，而是与宇宙中其他不可知方面完美地延续在一起。因此，控制论被视为对这一奥秘的探索。宗教与控制论的继承者人工智能之间并不存在这种明确的关系。利用人工智能程序在宗教文本中寻找隐藏的语言模式或许是人工智能与神学之间最直接、最不具推测性的形式。计算方法至少从 20 世纪 70 年代就开始用于圣经研究，但直到 21 世纪机器学习算法出现后，统计人工智能的全部潜力才被释放。目前，计算方法不再是圣经研究中一种奇特的方法，而是主流方法（Peursen 2017, 394）。一个例子是算法如何帮助圣经研究人员区分同一文本中的不同作者（Dershowitz、Akiva 和 Koppel 2015），这被称为作者聚类。利用人工智能的力量研究古代文献的好处非常明显：新见解、假设的确认/反驳以及新的联系。然而，当程序产生令人惊讶的结果而无法解释时，就会出现困难的黑箱问题。研究人员是否应该简单地相信人工智能是正确的，这是不令人满意的，可以说是一个滑坡，还是应该将结果视为错误并尝试修复算法，直到它产生预期的结果，而这种方法反过来会循环和冗余？（Peursen 即将出版，11-12）。
系统生物学基础
系统生物学旨在从系统层面理解生物系统。由于多个领域的进步，它是生物学中一个不断发展的领域。最关键的因素是分子生物学的快速进步，以及对 DNA 序列、基因表达谱、蛋白质-蛋白质相互作用等进行全面测量的技术。随着生物数据流的不断增加，现在几乎可以认真尝试将生物系统理解为系统。处理这种高通量实验数据对计算机科学提出了很高的要求，包括数据库处理、建模、模拟和分析。半导体技术的显著进步带来了能够支持系统级分析的高性能计算设施。这不是第一次进行系统级分析的尝试；过去曾有过几项努力，其中最引人注目的是诺伯特·维纳在30多年前提出的控制论或生物控制论。由于当时对分子水平的生物过程的理解有限，大多数工作都是对生理过程的现象学分析。也有生化方法，如代谢控制分析，虽然仅限于稳态流，但它已成功用于探索生物代谢的系统级特性。系统生物学与所有其他新兴科学学科一样，建立在多种共享愿景的努力之上。然而，系统生物学与过去的尝试不同，因为我们第一次能够基于分子水平的理解在系统水平上理解生物学，并创建一个以分子水平为基础的一致知识体系。另外，需要注意的是，系统生物学是系统级研究的生物学，而不是试图将某些教条原则应用于生物学的物理学、系统科学或信息学。当该领域在未来几年成熟时，系统生物学将被描述为系统级生物学领域，广泛使用尖端技术和高度自动化的高通量精密测量，结合复杂的计算工具和分析。系统生物学显然包括实验和计算或分析研究。然而，系统生物学并不是分子生物学和计算科学的简单结合来逆转
信息论在计算生物学和生物信息学中的应用进展和机遇
本社论旨在简要介绍信息论在计算生物学和生物信息学领域的应用历史；简洁地总结相关研究的现状和面临的挑战；并描述本期《熵》杂志特刊以“计算生物学中的信息论”为主题的特刊所邀请内容的范围。信息论作为一个研究领域，始于 1948 年克劳德·香农 (Claude Shannon) 的开创性专著《通信的数学理论》的出版[ 1 ]。这项工作引入了包括信息熵、互信息（后来由罗伯特·M·法诺 (Roberto M. Fano) [ 2 ] 创造的一个术语）和将信息表示为二进制数字（位，这个术语归功于约翰·图基 (John Tukey)）[ 3 ] 等概念。香农的工作超越了哈里·奈奎斯特和拉尔夫·哈特利在 20 世纪 20 年代以及阿兰·图灵和诺伯特·维纳在 20 世纪 40 年代的相关工作 [ 4, 5 ]，描述了数据传输和压缩的基本定律 [ 6 ] 以及在噪声信道上通信效率的理论极限 [ 7 ]。作为一个与概率、统计学和计算机科学 [ 6 ] 等许多学科相交叉的统一理论，信息论被用于研究各种系统中信息的提取、传输、处理和使用。香农的概念以及受其启发的概念构成了现代数字信息技术的基础 [ 5 ]。 20 世纪 60 年代，晶体学等实验方法的改进以及分子生物学方法在生物学分支学科的迅速扩展，使生物学家能够加深对各种现象的理解 [8]，包括 RNA 密码的特征 [9]、蛋白质的结构 [10,11] 以及基因和蛋白质的进化 [10,12–14]。分子生物学的中心法则 [15] 是在 RNA 转录和翻译过程的基础性发现之后发展起来的。随着 20 世纪 60 年代计算机科学理论的出现和现代计算时代的到来，应用计算策略解决生物学问题，开创了计算生物学领域 [16]。计算方法在生物学问题上的早期应用包括进化的计算研究[17]和蛋白质结构[18]，以及第一个序列比对算法的开发[19,20]。我们注意到，计算生物学有时与生物信息学[21-23]互换使用，尽管这些学科也经常以各种方式区分。我们做出以下区分：生物信息学致力于开发算法、数据库、软件工具和其他计算资源，以便对生物数据进行深入分析，包括其获取、存储、量化、注释、视觉探索和其他形式的处理 [ 23 ]。生物信息学项目的单个基于软件的产品通常可以广泛应用于解决各种生物学问题。作为对生物信息学范围的补充，计算生物学旨在
帕金森病患者的 UTR DAT 1 基因。
1. Kalia LV, Lang AE。帕金森病。柳叶刀 2015；386：896-912。2. Giros B, Caron MG。多巴胺转运蛋白的分子表征。药理学趋势 1993；14：43-49。3. Mozley PD, Schneider JS, Acton PD 等。[99mTc]TRODAT-1 与帕金森病患者和健康志愿者中多巴胺转运蛋白的结合。核医学杂志 2000；41：584-9。4. Kish SJ, Shannak K, Hornykiewicz O。特发性帕金森病患者纹状体多巴胺损失模式不均匀。病理生理和临床意义。 N Engl J Med 1988;318(14):876-80。5. Brooks DJ。多巴胺转运蛋白的分子成像。Ageing Res Rev 2016；30:114-21。6. Seifert KD、Wiener JI。DaTscan 对运动障碍诊断和管理的影响：一项回顾性研究。Am J Neurodegener Dis 2013；2(1):29-34。7. Wullner U、Kaut O、deBoni L、Piston D、Schmitt I。帕金森病中的 DNA 甲基化。J Neurochem 2016；139（增刊 1）：108–120。 8. Miranda-Morales E、Meier K、Sandoval-Carrillo A、Salas-Pacheco J、Vazquez-Cardenas P、Arias- Carrion O。DNA甲基化对帕金森病的影响。Front Mol Neurosci 2017；10：225。9. Dupont C、Armant R、Brenner AC。表观遗传学：定义、机制和临床视角。Stem Cell Res Ther 2016；27：351-7。10. Ai SX、Xu Q、Hu YC 等。散发性帕金森病患者血液中 SNCA 的低甲基化。J Neurol Sci 2014；337：123-128。11. Schmitt I、Kaut O、Khazneh H 等。 L-多巴在体内和体外增加帕金森病患者突触核蛋白的DNA甲基化。Mov Disord 2015;30:1794–801。12. De Mena L、Cardo LF、Coto E、Alvarez V。帕金森病患者和健康对照者的大脑中PARK2的DNA甲基化没有差异。Mov Disord 2013;28(14):2032–3。13. Coupland KG、Mellick GD、Silburn PA等。帕金森病患者群体中MAPT基因的DNA甲基化以及维生素E在体外的调节作用。Mov Disord 2014;2913:1606–14。 14. Cai Y, Liu S, Sothern RB, Xu S, Chan P. 健康和帕金森病患者总白细胞中时钟基因 Per1 和 Bmal1 的表达。欧洲神经学杂志 2010；17(4):550-4。15. Su X, Chu Y, Kordower JH 等。帕金森病中的 PGC-1α 启动子甲基化。PLoS One 2015；10(8)，e0134087。16. Moore K, McKnight AJ, Craig D 等。帕金森病的表观基因组全关联研究。神经分子医学 2014；16(4):845-55。
利用循环神经网络从神经测量中重建计算动力学
使用循环神经网络从神经测量重建计算动力学 Daniel Durstewitz 1,2,3,*、Georgia Koppe 1,4、Max Ingo Thurm 1 1 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所理论神经科学系 2 海德堡大学跨学科科学计算中心 3 海德堡大学物理与天文学院 4 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗诊所* 通讯作者：daniel.durstewitz@zi-mannheim.de 关键词：动力系统理论、机器学习、循环神经网络、吸引子、混沌、多个单元记录、神经生理学、神经成像 摘要 神经科学中的机械和计算模型通常采用微分或时间递归方程组的形式。此类系统的时空行为是动力系统理论 (DST) 的主题。 DST 提供了一个强大的数学工具箱，用于描述和分析从分子到行为的任何级别的神经生物学过程，几十年来一直是计算神经科学的支柱。最近，循环神经网络 (RNN) 成为一种流行的机器学习工具，用于研究神经或行为观察背后的非线性动力学。通过在与动物受试者相同的行为任务上训练 RNN 并剖析其内部工作原理，可以产生关于行为的神经计算基础的见解和假设。或者，可以直接在手头的生理和行为时间序列上训练 RNN。理想情况下，一旦训练好的 RNN 将能够生成具有与观察到的相同的时间和几何属性的数据。这称为动态系统重建，这是机器学习和非线性动力学中一个新兴的领域。通过这种更强大的方法，就其动态和计算属性而言，训练过的 RNN 成为实验探测系统的替代品。然后可以系统地分析、探测和模拟训练过的系统。在这里，我们将回顾这个令人兴奋且迅速发展的领域，包括机器学习的最新趋势，这些趋势在神经科学中可能还不太为人所知。我们还将讨论基于 RNN 的动态系统重建的重要验证测试、注意事项和要求。概念和应用将通过神经科学中的各种示例进行说明。简介理论神经科学的一个长期原则是，神经系统中的计算可以用底层的非线性系统动力学来描述和理解（Amit & Brunel，1997；Brody & Hopfield，2003；Brunel，2000；Durstewitz，2003；Durstewitz 等，1999、2000、2021；Hodgkin & Huxley，1952；Hopfield，1982；Izhikevich，2007；Machens 等，2005；Miller，2016；Rinzel & Ermentrout，1998；Wang，1999，2002；Wilson，1999；Wilson & Cowan，1972）。相关思想可以追溯到 40 年代 McCulloch & Pitts (1943)、Alan Turing (1948) 和 Norbert Wiener (1948) 的工作，并在 80 年代早期通过 John Hopfield (1982) 的开创性工作获得了发展势头，该工作将记忆模式嵌入为简单循环神经网络中的固定点吸引子。Hopfield 网络的美妙之处在于它们免费提供了生物认知系统的许多特性，例如自动模式完成、通过部分线索进行内容可寻址记忆检索或对部分病变和噪声的鲁棒性。通过动态系统理论 (DST) 的视角来观察神经计算特别有力，因为一方面，许多（如果不是大多数）物理和生物过程都是自然形式化的
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类
蓝皮书第 9 版
以前的版本编辑：Col Derron A. Alves；托德·M·贝尔上校； LTC Michael J. Berecz；上尉（Ret）Duane Caneva； Col（ret）Bridget K. Carr；加里·韦斯·卡特（Gary Wes Carter）； Col（ret）Lester C. Caudle III；泰勒B.机会； Col（ret）George W. Christopher； Col（ret）Ted J. Cieslak； CDR Ken Cole； CDR（RET）Randall C. Culpepper；上尉（ret）罗伯特·G·达令； Col（ret）Zygmunt F. Dembek； Col（ret）Edward Eitzen;克里斯汀·A·埃格上校； LTC Eric R. Fleming； Pamela J.玻璃； Arthur J. Goff III博士；马克·J·戈德伯格博士； John C. Gorbet maj; David G. Heath博士； Col（ret）Matthew J. Hepburn； Col（ret）Shelley P. Honnold； Maj Monique S. Jesionowski； James W. Karaszkiewicz博士；凯瑟琳·肯尼恩女士；珍妮弗·M·基希莫里（Jennifer M. Kishimori） Col（ret）Mark G. Kortepeter；大卫·兰格博士；上尉（RET）James V. Lawler； LTC（ret）Anthony C. Littrell；少校查尔斯·马尔坎德（Maj Charles L. Marchand）； Col（ret）James W. Martin； Col（ret）Kelly McKee； LTC Vanessa R. Melanson； Col（ret）Sherman A. McCall； Aysegul Nalca博士； Col（ret）Julie A. Pavlin； Col（ret）Phillip R. Pittman； 1SG史蒂夫·菲尼克斯（Steve Phoenix）； Mark A. Poli博士； LTC（RET）Nelson W. Rebert； Roseanne A. Ressner上校； LTC（RET）Robert G. Rivard； Maj（ret）Thomas G. Robinson； Col（ret）John Rowe；中校（RET）Janice M. Rusnak； LTC Kurt E. Schaecher; Col（ret）John M. Scherer；上尉达雷尔·辛格； Col（ret）Scott A. Stanek；理查德·J·史蒂文斯先生； Bradley G. Stiles博士； Col（ret）Lawrence R. Suddendorf； LTC Nancy A. Twenhafel; Col（ret）Nicholas J. Vietri； Col（ret）Mark Withers； Chris A. Whitehouse博士； Col（ret）Jon B.伍兹。在此页面上排除任何人纯粹是偶然的，绝不会减少我们对收到的贡献的感激之情。贡献者：查理·鲍尔斯先生； CPT Renee Davis；理查德·杜克斯博士； Col（ret）David Franz； Col（Ret）Gerald Parker； Col（Ret）Gerald Jennings； SGM Raymond Alston； Col（ret）James Arthur； Col（Ret）W。Russell Byrne； John Ezzell博士；桑迪·弗林女士； Col（ret）Arthur Friedlander；罗伯特·霍利博士； Col（ret）Erik Henchal； Col（ret）Ted Hussey；彼得·贾林（Peter Jahrling）博士； Col（ret）Ross Leclaire；乔治·路德维希博士；威廉·帕特里克先生；马克·波利博士；弗雷德·西德尔（Fred Sidell）博士；乔纳森·史密斯博士；理查德·J·史蒂文斯先生； Jeff Teska博士； Col（ret）Stanley Wiener；还有许多其他。
量子纠错与容错简介
过去 20 年，我们在创建、控制和测量超导“人造原子”（量子比特）和存储在谐振器中的微波光子的量子态方面取得了令人瞩目的实验进展。除了作为研究全新领域强耦合量子电动力学的新型试验台之外，“电路 QED”还定义了一种基于集成电路的全电子量子计算机的基本架构，该集成电路的半导体被超导体取代。人造原子基于约瑟夫森隧道结，它们的尺寸相对较大（约毫米），这意味着它们与单个微波光子的耦合非常强。这种强耦合产生了非常强大的状态操纵和测量能力，包括创建极大（> 100 个光子）“猫”态和轻松测量光子数奇偶性等新量的能力。这些新功能使基于在微波光子的不同 Fock 态叠加中编码量子信息的“连续变量”量子误差校正新方案成为可能。在我们尝试构建大规模量子机时，我们面临的最大挑战是容错能力。如何用大量不完美的部件构建出一台近乎完美的机器？二战后，冯·诺依曼开始在经典计算领域探讨这个问题 [ 1 ] 。1952 年，他在加州理工学院的一系列讲座中（这些讲座于 1956 年发表 [ 2 ] ；在耶鲁大学的西利曼讲座中，他未能出席，但其手稿在他死后出版 [ 3 ] 。除了思考当时粗糙、不可靠的真空管计算机外，他还对大脑中复杂神经元网络的可靠计算能力着迷。克劳德·香农 (Claude Shannon) 也对这个问题非常感兴趣 [ 5 ] ，他的硕士论文首次证明开关和继电器电路可以执行任意布尔逻辑运算 [ 4 ] 。冯·诺依曼证明（并不十分严格），一个可由 L 个可靠门网络计算的布尔函数，也可以由 O（L log L）个不可靠门网络可靠地（即以高概率）计算。Dobrushin 和 Ortyukov [6] 严格证明了这一结果。若要进一步了解该领域，可参考 [7-10] 等相关著作。现代观点将使用不可靠设备的可靠计算问题与香农信息论 [11] 联系起来，该理论描述了如何在噪声信道上进行可靠通信。如图 1 所示，在香农信息论中，只有通信信道被视为不可靠的，输入处的编码和输出处的解码被认为是完美的。通过使用对为香农通信问题设计的代码字进行操作的电路模块并经常检查它们，不可靠的电路也可以执行可靠的计算。诀窍在于找到区分模块输出和输入差异的方法，这些差异是故意的（即由于模块正确计算了输入的预期功能）还是错误的 [ 10 ] 。除了与信息论的这种关键联系之外，与控制论也有重要的联系，如图 2 所示。量子计算机是一个动态系统，尽管噪音和错误会不断发生，我们仍试图控制它。诺伯特·维纳创立的经典控制理论处理容易出错的系统（传统上称为“工厂”，实际上可能代表汽车制造厂或化工厂）。如图 3 所示，传感器连续测量工厂的状态，控制器分析这些信息并使用它来（通过“执行器”）向工厂提供反馈，以使其稳定可靠地运行。鲁棒控制系统能够处理传感器、控制器和执行器单元也可能由不可靠的部件制成的事实。我们会发现这是一个有用的观点，但在思考量子系统的控制时，我们必须处理许多微妙的问题，因为我们知道对量子态的测量会通过测量“反向作用”（状态崩溃）扰乱状态。
研究资助机构
国家缩写名称本地名称网站奥地利FWF奥地利科学基金促进科学研究http://www.fwf.ac.at/奥地利FFG奥地利研究促进机构ffg https：///www.ffg.at/en auptserv https：// S.AT/EN/奥地利WWTF维也纳科学和技术基金维也纳科学，研究与技术基金https://www.wwtf.at/index.php?lang=de奥地利奥地利奥地利科学学院奥地利科学学院PLER研究协会基督教多普勒研究学会https://www.cdg.ac.at/Austria FTE国家研究，技术与发展基金会奥地利国家研究，技术与发展基金会http://www.stiftung-fte.at/ https://www.lbg.ac.at/themen/english-information Austria oenb奥地利国家银行Oesterreichische NationalBank https://wwwww.oenb.at/en/about-us/research-promotion.html oftere off oft oft oft oft ant oftere and oftert：kef.kef.kef.kef. /知识 - 发展/奥地利在高等教育与发展奥地利伙伴关系计划中出现奥地利合作计划，用于开发高等教育与研究计划https://appear.at/en/奥地利BMVIT联邦政府的气候，环境，能源，流动性，创新，创新和技术范围的环境，环境，环境，环境，机动，创业和技术，创业和技术HTPET和TECHTEN.HTPERT和TENCELING. ML奥地利BMBWF联邦教育，科学与研究部（BMBWF）联邦教育，科学与研究部保加利亚的保加利亚科学学院бъd了研究和创新研究所Bruxellois Pour la Recherche et l'innovation -Brussels Instituut voor onderzoek en innovatie https://innnoviris.brussels/保加利亚bas保加利亚科学学院G/ Bulgaria NSF国家科学基金会μ恒国家创新基金 https://www.mi.government.bg/en/themes/national-innovation-fund-19-287.html 捷克共和国 MŠMT 教育、青年和体育部 部长办公室、教育和培训部 https://www,msmt.cz/ 捷克共和国 GAČR 捷克科学基金会 捷克共和国资助机构 https://gacr.cz/en/ 捷克共和国 TAČR 捷克共和国技术机构 Technologická agentura ČR https://www.tacr.cz/ 克罗地亚 HRZZ 克罗地亚科学基金会 Hrvatska zaklada za znanost http://www.hrzz.hr/ 克罗地亚 HAZU 克罗地亚科学与艺术学院 Hrvatska akademija znanosti i umjetnosti http://info.hazu.hr/hr/ 塞浦路斯 ΙδΕΚ 研究促进基金会 Ίδρυμα Προώθησης Έρευνας http://www.research.org.cy/easyconsole.cfm?id=1 丹麦 DSF 丹麦战略研究委员会 Det Strategiske Forskningsråd http://fivu.dk/en/ 丹麦 DFF 丹麦独立研究委员会 Det Frie Forskningsråd https://ufm.dk/en/research-and-innovation/councils-and-commissions/independent-research-fund-Denmark 丹麦 DG 丹麦国家研究基金会 Danmarks Grundforskningsfonden https://dg.dk/ 丹麦 IFD 创新基金 丹麦创新 Fonden https://innovationsfonden.dk/da 爱沙尼亚 ETAG 爱沙尼亚研究委员会 Eesti Teadusagentuur https://www.etag.ee/ 爱沙尼亚 EA 爱沙尼亚发展基金 Eesti Arengufond http://www.arengufond.ee/ 爱沙尼亚 EAS 爱沙尼亚科学院 Eesti Teaduste Akadeemia http://www.akadeemia.ee/et/ 爱沙尼亚 SI 基金会 Innove Sihtasutus Innove https://www.innove.ee/ 爱沙尼亚 EAS Enterprise 爱沙尼亚 Ettevõtluse Arendamise Sihtasutus https://www.eas.ee/et爱沙尼亚 HIS 信息技术教育基金会 Hariduse Infotehnoloogia Sihtasutus https://www.hitsa.ee/et 爱沙尼亚 SA 阿基米德基金会 Sihtasutus 阿基米德 https://archimedes.ee/ 芬兰 AKA 芬兰学院 Suomen Akatemia/Finlands Akademie https://www.aka.fi/ 芬兰 Sitra 芬兰创新基金 Suomen Itsenäisyyden Juhlarahasto https://www.sitra.fi/芬兰 BF Business Finland.fi/suomalaisille-asiakkaille/etusivu/ 法国 ANR 法国国家研究机构 Agence Nationale de la Recherche https://anr.fr/ 法国 CNRS 国家科学研究中心 Centre Nationale de la Recherche Scientifique http://www.cnrs.fr/ 法国 CEA 法国替代能源和原子能委员会 Commissariat à l'énergieatomique et aux能源替代品http://www.cea.fr/ 法国 IFREMER 法国海洋开发研究所 Institut Français pour l'Exploitation de la Mer https://wwz.ifremer.fr/ 法国 INRA 国家农业研究所 国家农业研究所 https://www.inrae.fr/ 法国 INSERM 法国国家健康与医学研究所 国家健康与医学研究所Médicale https://www.inserm.fr/ 法国 IRD 国家发展研究所 http://www.ird.fr/ 法国 SGPI 投资总秘书处 Secrétariat Général Pour l'Investissement https://www.gouvernement.fr/secretariat-general-pour-l-investissement-sgpi 德国 DFG 德国研究基金会 Deutsche联合研究会https://www.dfg.de/ 德国 DAAD 德国学术交流中心 德国学术交流中心 https://www.daad.de/en/ 德国 / 亚历山大·冯·洪堡基金会 亚历山大·冯·洪堡基金会 https://www.humboldt-foundation.de/web/home.html 德国 HGF 亥姆霍兹联合会 德国亥姆霍兹研究中心联合会 https://www.helmholtz.de/ 德国 MPG 马克斯·普朗克学会 马克斯·普朗克学会 https://www.mpg.de/de 德国 WGL 莱布尼茨联合会 戈特弗里德·威廉·莱布尼茨联合会 http://www.leibniz-gemeinschaft.de/ 德国 VS 大众基金会 大众基金会 https://www.volkswagenstiftung.de/?id=1 德国 VDI VDI 技术中心 VDI Technologiezentrum GmbH https://www.vditz.de/forschungsfoerderung/ 希腊 GSRT 研究与技术总秘书处 Γενική Γραμματεία机构和组织 https://www.gsrt.gr 匈牙利 MTA 匈牙利科学院 Magyar Tudományos Akadémia http://mta.hu/ 匈牙利 OTKA 匈牙利科学研究基金 Országos Tudományos Kutatási Alapprogramok http://nyilvanos.otka-palyazat.hu/index.php?menuid=920 匈牙利 NKFIA 国家研究、发展和创新基金 Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós Alap https://nkfih.gov.hu/the-office 爱尔兰 HRB 健康研究委员会 健康研究委员会 http://www.hrb.ie/ 爱尔兰 IRC 爱尔兰研究委员会 爱尔兰研究委员会 https://ircset.ie/ 爱尔兰 SFI 爱尔兰科学基金会 爱尔兰科学基金会 https://www.sfi.ie/ 爱尔兰 EI : Enterprise Ireland Enterprise Ireland https://www.enterprise-ireland.com/en/ Italy MUIR Ministry of Education, University and Research (MIUR) Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca (MIUR) https://www.miur.gov.it/ Italy MI SE Ministry of Economic Development Ministero dello Sviluppo Economico https://www.mise.gov.it/index.php/it/ Italy CNR National Research Council Consiglio Nazionale delle Ricerche https://www.cnr.it/ Italy INFN National Institute for Nuclear Physics Istituto Nazionale di Fisica Nucleare http://home.infn.it/it/ Latvia LZP Latvian Science Council Latvijas Zinatnes Padome http://www.lzp.lv/ Latvia LZA Latvian Academy of Sciences Latvijas Zinatnu akademija http://www.lza.lv/index.php?mylang=english Latvia LIAA Investment and Development拉脱维亚机构 Latvijas Investiciju un attistibas agency http://www.liaa.gov.lv/ende/?id=1 Germany VDI VDI technology centre VDI Technologiezentrum GmbH https://www.vditz.de/forschungsfoerderung/ Greece GSRT General Secretariat for Research and Technology Γενική Γραμματεία Έρευνας και Τεχνολογίας https://www.gsrt.gr Hungary MTA Hungarian Academy of Sciences Magyar Tudományos Akadémia http://mta.hu/ Hungary OTKA Hungarian Scientific Research Fund Országos Tudományos Kutatási Alapprogramok http://nyilvanos.otka-palyazat.hu/index.php?menuid=920 Hungary NKFIA National Research, Development and Innovation Fund Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós Alap https://nkfih.gov.hu/the-office Ireland HRB Health Research Board Health Research Board http://www.hrb.ie/ Ireland IRC Irish Research Council Irish Research Council https://ircset.ie/ Ireland SFI Science Foundation Ireland Science Foundation Ireland https://www.sfi.ie/ Ireland EI Enterprise Ireland Enterprise Ireland https://www.enterprise-ireland.com/en/ Italy MUIR Ministry of Education, University and Research (MIUR) 教育、大学和研究部 (MIUR) https://www.miur.gov.it/ 意大利 MI SE 经济发展部 Ministryo dello Sviluppo Economico https://www.mise.gov.it/index.php/it/ 意大利 CNR 国家研究委员会 Consiglio Nazionale delle Ricerche https://www.cnr.it/ 意大利 INFN 国家核物理研究所 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare http://home.infn.it/it/ 拉脱维亚 LZP 拉脱维亚科学委员会 Latvijas Zinatnes Padome http://www.lzp.lv/ 拉脱维亚 LZA 拉脱维亚科学院 Latvijas Zinatnu akademija http://www.lza.lv/index.php?mylang=english 拉脱维亚 LIAA 拉脱维亚投资发展署 Latvijas Investiciju un attistibas agentura http://www.liaa.gov.lv/ende/?id=1 Germany VDI VDI technology centre VDI Technologiezentrum GmbH https://www.vditz.de/forschungsfoerderung/ Greece GSRT General Secretariat for Research and Technology Γενική Γραμματεία Έρευνας και Τεχνολογίας https://www.gsrt.gr Hungary MTA Hungarian Academy of Sciences Magyar Tudományos Akadémia http://mta.hu/ Hungary OTKA Hungarian Scientific Research Fund Országos Tudományos Kutatási Alapprogramok http://nyilvanos.otka-palyazat.hu/index.php?menuid=920 Hungary NKFIA National Research, Development and Innovation Fund Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós Alap https://nkfih.gov.hu/the-office Ireland HRB Health Research Board Health Research Board http://www.hrb.ie/ Ireland IRC Irish Research Council Irish Research Council https://ircset.ie/ Ireland SFI Science Foundation Ireland Science Foundation Ireland https://www.sfi.ie/ Ireland EI Enterprise Ireland Enterprise Ireland https://www.enterprise-ireland.com/en/ Italy MUIR Ministry of Education, University and Research (MIUR) 教育、大学和研究部 (MIUR) https://www.miur.gov.it/ 意大利 MI SE 经济发展部 Ministryo dello Sviluppo Economico https://www.mise.gov.it/index.php/it/ 意大利 CNR 国家研究委员会 Consiglio Nazionale delle Ricerche https://www.cnr.it/ 意大利 INFN 国家核物理研究所 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare http://home.infn.it/it/ 拉脱维亚 LZP 拉脱维亚科学委员会 Latvijas Zinatnes Padome http://www.lzp.lv/ 拉脱维亚 LZA 拉脱维亚科学院 Latvijas Zinatnu akademija http://www.lza.lv/index.php?mylang=english 拉脱维亚 LIAA 拉脱维亚投资发展署 Latvijas Investiciju un attistibas agentura http://www.liaa.gov.lv/enit/ 意大利 INFN 国家核物理研究所 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare http://home.infn.it/it/ 拉脱维亚 LZP 拉脱维亚科学委员会 Latvijas Zinatnes Padome http://www.lzp.lv/ 拉脱维亚 LZA 拉脱维亚科学院 Latvijas Zinatnu akademija http://www.lza.lv/index.php?mylang=english 拉脱维亚 LIAA 拉脱维亚投资发展署 Latvijas Investiciju un attistibas agentura http://www.liaa.gov.lv/enit/ 意大利 INFN 国家核物理研究所 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare http://home.infn.it/it/ 拉脱维亚 LZP 拉脱维亚科学委员会 Latvijas Zinatnes Padome http://www.lzp.lv/ 拉脱维亚 LZA 拉脱维亚科学院 Latvijas Zinatnu akademija http://www.lza.lv/index.php?mylang=english 拉脱维亚 LIAA 拉脱维亚投资发展署 Latvijas Investiciju un attistibas agentura http://www.liaa.gov.lv/en