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云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴数字技术快速发展催生了各种开放出版形态,驱动着“以用户为中心”出版传播范式创新和学术出版生态重塑。本文基于网络调研、文献调研方法,对2001-2021年国内与国际开放学术出版传播领域的研究现状进行了可视化分析;总结了开放科学发展大势下,学术出版传播与服务的研究热点、演进路径与发展趋势;面对学术出版传播服务化趋势,提出了开放科学环境和技术驱动下,我国学术出版传播在技术手段、传播渠道、运营模式存在的挑战,以及推进开放出版传播能力建设的相关策略。 相似文献
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《科学学研究》2021,39(4):738-748,757
人工智能与社会经济的深度融合,将为现有技术范式、产业格局和社会生活等带来巨大变革与深远影响,把握新技术领域颠覆性创新的演化特征,帮助企业及时调整技术创新战略规避风险,有利于构筑人工智能先发优势、在国际科技竞争中实现"变轨超车"。以14家人工智能相关企业和机构的深度访谈数据为基础,采用扎根理论并借助质性分析软件NVivo 11来进行资料编码,归纳出技术范式转变、组织动态演化和价值网络创新等实现颠覆性创新的关键因素及其作用机制,构建了人工智能企业颠覆性创新演化的理论模型。分析人工智能企业颠覆性创新产生与演化机理,不仅有助于深化颠覆性创新理论研究,对于企业实现颠覆性创新由技术驱动转向市场推动也具有积极的指导意义。 相似文献
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随着科学数据的获取、存储、分析和处理等技术的发展,科学研究与科技创新逐步走向以科学数据为基础性科技资源的大数据时代,数据驱动研究范式渗入到各学科领域的实际工作中,科学数据在科研创新中的价值日益突出,科学基金资助机构的科学数据管理职责也更加重要。为此,文章在分析科学数据管理需求产生的驱动因素的基础之上,梳理了发达国家科学数据管理的实践经验,指出科学数据管理活动应联结科学数据全生命周期各阶段,以扩展科学数据的全生命周期及其产生的价值、推动其健康和可持续发展。文章提出了针对科学数据全生命周期的管理策略,包括：科学数据管理计划的制定和实施、科学数据汇交管理、科学数据开放共享、科学数据的可持续维护等,并围绕这些管理策略提出了具体的实施建议。 相似文献
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数据是现代科学研究不可或缺的重要组成部分,数据生态及其模式演进对于促进科研创新、推动学术出版至关重要。基于概念回溯和比较分析,本文运用数据生态理论深入阐述了科研创新与学术出版的内在逻辑关联,搭建了以科研创新链-数据链-学术出版链为核心的一体化分析框架。同时,结合不同研究范式的演进,分析其数据生态的主要表现,如不同科研范式下数据思维、数据制度、数据主体关系、数据管理结构、数据流通环境、数据管理方法等。最后,提出科研数据生态模式演进的理论模型,为加强数据驱动型研究范式下我国科研数据管理的深入推进提供新的思路与对策建议。 相似文献
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随着海洋观测、模拟手段的快速提升和数据科学的重大突破,现代海洋科学经历了理论牵引、技术驱动与数据主导三大范式变革,海洋大数据已成为人类从认识海洋到经略海洋的必经之路。文章从海洋大数据的获取、分析及应用,上、中、下游全链条分析了目前的发展现状,指出现今将海洋科学领域与数据科学领域紧密结合,有效应对海洋发展中科学、技术、工程、人文等方面的挑战,是海洋科研领域的核心问题之一。在此基础上,提出了未来5—10年海洋大数据科学发展的主要方向和关键技术,对于准确掌握海洋状况、提升海洋预测服务能力、维护国家海洋权益具有重要的现实意义和深远的战略意义。 相似文献
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以智能化科研（AI for Science）为核心的第五科研范式已经在多个自然科学和高技术领域得到了广泛应用。与人工智能（AI）在自然科学领域的应用强调发现新原理、新机理和新规律不同,高技术领域更强调用AI技术来发明创造新方案、新工具和新产品,以解决特定的领域问题。文章总结了AI在高技术领域的应用——“技术智能”（AI for Technology）的典型特征和科学问题,并以CPU芯片全自动设计为例介绍过往的成功案例。最后,文章指出技术智能的目标不仅是加速创新流程并减少人工投入,同时也希望其具备更强的创造能力,最终超过人类的水平。 相似文献
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以ChatGPT为代表的大语言模型带来了人工智能技术的新一轮发展浪潮,获得了广泛的社会关注。大语言模型通过大规模无标注数据预训练、指令微调、人类对齐等关键技术途径,学习到了丰富的世界知识,具有较好的文本理解与生成能力,能够有效求解各种复杂任务。这一重要技术进展对于信息检索领域的发展带来了新的机遇。本文从大语言模型对于已有信息检索架构的改进以及现有检索技术如何改进大语言模型两个方面进行阐述,针对相关科学问题的可行技术方法进行了梳理与展望,探讨大语言模型时代下的信息检索发展趋势,旨在推动信息检索领域的科研进步。 相似文献
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近期,以ChatGPT为代表的大模型技术正开启人类社会智能化的新纪元。研究人工智能成功案例背后的技术原理,探索人工智能驱动的科学研究（AI for Science,AI4S）新范式,对促进我国科技进步、增强国家竞争力具有十分重要的意义。文章首先以数学、物理学、生物学、材料科学领域为例,简述AI4S的研究进展。其次,面向近年来最为成功的人工智能范例,分析AlphaFold和ChatGPT的基本原理和关键技术。最后,在以上分析的基础上,从算法、模型、数据、知识、人的因素等角度,总结大模型时代人工智能技术发展新趋势,探讨AI4S研究新范式。 相似文献
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科学研究的目的是发现基本原理和解决实际问题。尽管人类在发现基本原理和解决实际问题上已经取得了巨大成就,但有效工具和有效科研组织模式的缺乏仍然是制约科研效率的主要瓶颈。人工智能（AI）的迅速发展为改变这种状况提供了新的可能。近年来,深度学习方法在科学研究领域大放异彩,不仅助力解决了一些核心科学问题,扩展了科学方法,也开始带动科学研究从传统的“作坊模式”转向“平台模式”。目前,我国已在人工智能驱动的科学（AI for Science）领域打下良好基础,应把握机遇,争取引领科技创新,为人类的科技发展作出贡献。 相似文献
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综合集成研讨厅是系统科学的重要方法论之一,曾在计算机科学与技术、系统工程和工业工程等领域得到广泛发展和应用。近年来随着人工智能以及信息技术研究的迅速发展,综合集成研讨厅的研究热度相对有所下降,其在人工智能时代是否能够迎来新的发展契机,是否能焕发出更强大的生命力是值得深入探究的问题。基于此,首先梳理综合集成研讨厅的基本理论,分析其在实际应用过程中存在的堵点和问题;然后通过文献计量的方式,总结分析其近年来的研究趋势和现状;在此基础上,深入讨论综合集成研讨厅与大数据技术、知识管理、人工智能等新兴技术相结合的发展机遇,探索智能技术支撑下综合集成研讨厅在战略评估领域的应用前景,以期为系统科学领域的方法理论创新提供借鉴和参考。 相似文献
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文章从理论和实践层面对科研范式变革的主要内涵和重要影响进行综合性探讨。在理论层面上,从库恩及其代表作《科学革命的结构》入手,探讨“范式”概念的逻辑本质。在实践层面上,通过问卷调查和访谈等形式,调研、凝练出新时代科研范式变革的3个方面内涵：解决系统性复杂问题成为新时代科研范式变革主要驱动力,仿真模拟和数据科学可能成为推动科研范式变革的有效突破口,科研活动组织创新成为推动科研范式变革的基础。在此基础上,分析目前我国应对科研范式变革存在的问题,并提出相应的政策建议。 相似文献
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科研数据的开放共享被认为是下一个十年科研活动最显著的特征。在既有的生态观测和依托大型科研仪器设备所产生的"大科学"数据开放共享的基础之上,欧盟、美国等也在积极布局推进个体科研人员在科研过程中产生的"小科学"数据开放共享。小科学数据的开放共享有望将割裂的科研个体联接为科研创新网络,从而引发科研组织模式、创新范式的新变革。文章从资助机构推动、数据期刊建设、科研数据开放平台实践3个方面梳理了欧美国家在小科学数据开放共享中的实践,并提出对我国科研数据开放共享的启示。 相似文献
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黄河流域人地系统研究的大数据支撑与方法探索 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科学基金》2021,(4)
从整体性出发,系统揭示黄河流域人地系统相互作用与耦合机制是实现黄河流域生态保护和高质量发展的关键。随着新时代的到来,地理学应该融合大数据范式,促进人地系统研究的认识革命,驱动人地耦合研究创新。论文系统分析了目前大数据+机器学习方法在人地系统模拟与预测中面临的两类挑战。一是在构建功能良好的地理机器学习模型时,面临地理标记样本贫乏、异质性、数据质量差、地理要素关系候选模式搜索空间巨大、伪相关等问题;二是面对迅速发展并成熟的地理机理模型以及地理复杂性解译需求,机器学习面临方法论困境。为实现黄河流域复杂人地系统的精准模拟与预测,本文提出将经典地理过程理论或建模方法与新的数据科学工具相结合,是大数据时代下人地系统研究的新范式和最佳路径,具体包括:以地理过程理解为基础的机器学习、机器学习与机理模型的耦合、机器学习与仿真的耦合和拓展远程耦合研究新方法。地理理论指导下的数据科学范式有望开启大数据在含有社会科学属性的黄河流域人地系统研究的潜力。 相似文献
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文章分析了科研信息化发展态势,认为当前科研信息化发展将进入第三阶段即"一体化"阶段,并将发展态势凝练为"五新":大数据驱动科研范式变革成为"新亮点",开放科学借力科研信息化成为"新趋势",科研移动应用成为科研创新的"新动力",科研信息化基础设施性能及规模加速发展和升级成为"新常态",科研信息化推动企业创新和产学研协同创新成为"新模式"。指出了我国在科研信息化基础设施与应用领域面临的挑战;介绍了中科院在科研信息化基础设施、科学大数据、科研信息化应用3个方面的发展部署;提出了针对我国科研信息化的发展建议,包括建立国家科研信息化发展体系,实施国家级科研信息化工程,建设面向全国科技界提供科技资源和信息化资源的综合服务平台等。 相似文献
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以 ChatGPT为代表的 GPT生成式大模型发展日益蓬勃,引起了学界和业界的广泛讨论,对基础科研的发展带来了难以估量的影响。文章首先梳理了 GPT技术革命的发展历程,并讨论了该技术在科学研究中带来的新变革。然后,基于应用牵引、原理驱动、创新主体迁移 3个视角,讨论了 GPT技术革命对基础科学研究带来的影响及对我国的发展建议。研究认为 GPT技术固然可以对知识生产、科学研究等方面发挥积极作用,甚至促进科研范式变革,但也可能造成科研不端、削弱研究可信度、放大互联网固有偏见、知识产权“卡脖子”等问题。因此,本研究最后讨论了如何基于 GPT技术发展我国的基础科学研究,明确在投资与研发国家自主可控、受知识产权保护的数据与计算平台的同时,鼓励人机协作与科研诚信监管并重,为人工智能（AI） 推动基础科学发展营造公开透明的环境。本研究旨在为政策制定者、一线研究工作者理解 GPT技术对于基础科学的影响提供理解视角,推进GPT技术的合理使用,并为未来学术生态的健康发展提供参考。 相似文献