更好实现生成式人工智能健康发展

生成式人工智能作为通用性技术，是新技术融合发展的成果，将会推动科技由量变到质变的飞跃，为生产生活方式变革提供共用技术平台。

生成式人工智能何以能，何以不能

必须及时完善相关规章制度和技术监管保障，让生成式人工智能发展更好地促进社会文明进步和人类可持续发展。

“人工智能+”驶入快车道

文本指令生成视频、智能工厂开足马力、智能制造“硬核”高效……随着全球人工智能技术快速发展，人工智能已成为推动科技和产业加速发展的重要力量，对经济社会发展产生深远影响。

厦门火炬高新区启用 元宇宙公共技术服务平台

目前，元宇宙特色园区已引进30家元宇宙企业，构建以“孵化器—加速器—产业园”为主的元宇宙创新孵化体系，搭建多个AR沙盘、产业云空间、数字人智能问答等元宇宙应用场景。

推进科技创新和产业创新深度融合 加快塑造高质量发展新动能新优势

李强首先来到北京市高级别自动驾驶示范区创新运营中心，察看云控基础平台系统、车路协同沙盘演示。

一头连着科研，一头连着市场

10多年来，作为科技体制改革的“试验田”，江苏产研院一头连着科研，一头连着市场，不与高校争学术之名，不与企业争产品之利，聚焦基础研究成果的二次开发，并向企业转移。

我国重型车辆液氢储供关键技术获突破

据悉，该项目优化了车载液氢储供系统—燃料电池动力系统—重型车辆底盘结构的构型，在国内率先研制了80千克级车载液氢储供系统工程样机

我国科研人员在人类克隆造血与白血病研究方面取得新进展

研究团队近日在国际学术期刊《美国科学院院刊》背靠背发表2篇题为《年龄和突变数量对克隆造血大小的影响》和《急性髓系白血病衰老和分子综合图谱》的研究论文。

致病蛋白体内降解实现了程序控制

为了解决上述问题，让错误蛋白的降解更加可控，团队开发了一种新型靶向蛋白质降解系统。“我们筛选到了一种特殊的变体酶（ΔTrim21），它比原来的‘剪刀’更精准高效。

未来世界，人类怎样获取信息

互联网出现以前，由于渠道和信息的稀缺，人们即便主动搜寻信息，也未必能够获得多少想要的内容，主动搜寻的过程还常常耗时耗力，极为不便。

聚焦未来产业揭榜挂帅 人形机器人大赛在京启动

中国电子学会多年来深耕机器人产业，自2015年起成功承办了8届世界机器人大会。

人工智能发展快，风险治理要跟上

人工智能技术的加速迭代，深刻改变着人类的生产生活，并对人类文明发展和社会进步产生着广泛而深远的影响。

“新中式”起重机在国际市场放异彩

韩红安表示，面对全球起重行业的变化，卫华坚持“国际化、绿色化、智能化、数字化”方向，着力于研发“专、精、特、新”智能起重装备，夯实“研发、制造、营销、服务、供应链”五项核心竞争力，加速布局智能化、新能源赛道，以科技创新的底气和实力，为推动产业高质量发展，带来“卫华答案”。

中国科技创新力何以闪耀世界

近期，中国创新元素闪耀两大国际展会。

俄提出描述伤口愈合的数学模型

皮肤再生过程中，所有参与细胞的起始位置、参与过程的顺序、接触刺激愈合的第三方物质的时间和持续性，对于每个患者来说都是非常个体化的。

类器官成功模拟孕晚期发育

类器官是一种利用人类干细胞制造的三维模型，类似于类胎儿组织。目前获取用于妊娠建模的类器官的方法（大多取自死后的胎儿组织）涉及法律和伦理问题，通常只能在受孕后20—22周内使用，这限制了对孕晚期发育的研究。

韩国核心矿物需求呈激增趋势

韩国能源经济研究院近日发表《应对核心矿物需求激增的资源安保方案研究》。报告显示，随着电动汽车和风力发电产业的快速发展，韩国2040年核心矿物需求将大幅增加，相关产供链与中美两国密切相关。

科学家开发出生命的“人造构件”

核苷酸是DNA的组成部分。德国科隆大学化学系科学家最新证明，核苷酸的结构可在实验室中进行很大程度的修改。

新污染物治理需强化科技支撑

目前，国际上广泛关注的新污染物有几大类：持久性有机污染物、内分泌干扰物、抗生素等。2023年，生态环境部联合11部门发布了5种需要管控的新污染物清单，但这只是“冰山一角”。

让新型储能项目量质齐升

“对于新型储能产品，大家都很看好，生产热情也很高。但质量好不好，还有待考证。”日前，在接受媒体采访时，天能控股集团董事长张天任表达了对我国新型储能产业的担忧。

科创“出题” 金融“答题”

科创“出题”，金融如何“答题”？

科学家代表委员心系“新质生产力”

今年的全国两会上，“新质生产力”是被代表委员们频频提及的热词。科学家代表委员们也不例外。在他们的提案议案、建言献策中，“新质生产力”成为创新发展的源头。

我国实现单个自由基量子自旋转换调控

当今，信息技术发展迅猛，电子自旋的内在属性在逻辑运算、数据存储与信息读取等方面的作用愈发凸显。

我国科研人员提出冷冻电镜颗粒挑选新方法

最新提出的快速准确颗粒挑选方法DeepETPicker通过优选简化标签来替代真实标签，并采用了更高效的模型架构、更丰富的数据增强技术、重叠分区策略和平均池化-非极大值抑制技术来提升小训练集时模型的性能，其挑选速度比现有的聚类后处理方法快数十倍。