摘要：【目的】借鉴文献综合(Synthesis)的思想,利用人工智能技术构建科技文献结构化自动综合工具,以结构化的形式自动梳理文献集的研究脉络与研究骨架,揭示文献集的要点与看点。【方法】提出了一种基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具的建设思路,即通过语步识别与研究问题、研究方法、研究进展短语抽取,自动揭示单篇文献中的关键知识内容;通过层次聚类与类簇标签生成,实现多篇文献的知识整理归纳;通过设计树形综合结构,指导结构化综合结果输出。【结果】研发了结构化自动综合工具,能够自动综合文献集内容,并按照“研究问题-研究方法-研究进展”的树形结构揭示文献集的研究脉络与骨架。【局限】由于聚类技术的限制,目前还存在聚类准确率不足、聚类簇个数难以确定等问题,影响了自动综合效果。【结论】基于语步识别技术,构建面向实际应用的结构化自动综合工具,支持文献检索、自动综合、结果循证等功能,验证了基于语步识别实现结构化自动综合思路的可行性和有效性。

摘要：[目的/意义]通过文献调研梳理合著论文作者贡献度评价方法,总结研究不足及未来发展方向,为后续开展科技人才评价相关研究提供参考。[研究设计/方法]在Web of Science、Springe Link和CNKI等学术平台检索2010-2023年间发表的合著论文作者贡献度评价方法的研究文献,从传统评价方法、基于作者贡献声明的评价方法和基于科研产出的评价方法三个方面对文献进行归纳梳理。[结论/发现]合著论文作者贡献度评价方法已经取得了丰富的研究成果,但仍存在一些不足之处。未来的研究应从多方面出发考虑,进一步探索作者研究领域、作者学术关键词等学术背景因素对合著论文参与程度的影响,深入挖掘引文语义特征关系,以及加强对新模型及机器学习、深度学习算法的应用。[创新/价值]揭示了合著论文作者贡献度评价方法的发展进程与特点,阐述了合著论文作者贡献度评价方法的未来发展方向。

摘要：【目的】综合考虑论文的创新性和影响力,提出一种新的论文代表作遴选方法。【方法】基于论文创新性和影响力测度指标,设计代表性指数,遴选代表性指数靠前的论文作为学者的论文代表作。以诺贝尔物理学奖获得者为例,遴选其论文代表作,将平均排名和准确率作为评价指标检验遴选方法的有效性和准确性。选取张涛院士和Hirsch J E教授进行案例分析,使用代表性指数遴选其论文代表作。【结果】实证结果表明,与其他6种遴选方法对比,使用代表性指数遴选论文代表作在平均排名(2.838)和准确率(63.158%)两个指标上均排名第一。【局限】使用的测度指标需要一定的引文积累,可能无法有效选出学者新近做出的重要工作。【结论】所提论文代表作遴选方法具备可行性。

摘要：当前美国政府积极推行清洁能源革命战略,系统解析美国战略部署的内在逻辑和实现路径,对我国深入推进能源革命具有现实意义。在系统论和政策范式理论基础上,文章选取政策目标、治理机制、政策工具三要素,设计提出宏观—中观—微观的战略政策研究框架模型。结果显示,美国将清洁能源作为实施气候安全“国策”的核心,聚焦科技创新、供应链安全、基础设施战略目标,构建政府统筹下跨机构决策、组织管理创新、全社会参与的推进机制,采用技术清单、规划蓝图、全链攻关、创新主体等政策工具。根据美国相关经验,并结合我国实际,建议强化宏观战略目标、完善创新推进机制,通过凝练若干技术清单、更新发展路线图,强化、重组或设立专项研究计划稳定支持,有组织推进战略科技力量技术攻关,推动国际深度合作等举措,建构全方位一体化清洁能源创新路径。

摘要：[研究目的]为解决MapReduce、Spark等主流分布式计算框架存在的研发周期长、技术门槛高等问题,提出了一种高灵活、低门槛的高性能计算框架ArticleCF。[研究方法]ArticleCF框架吸收了主流分布式技术的优点,同时深度结合科技文献数据治理的特性,设计了Master/Slave的软件架构,在功能上针对科技文献数据特点进行多个维度的设计,重点设计了分布式任务分发策略、并行计算策略以及故障转移机制。[研究结论]通过21个指标将ArticleCF与MapReduce、Spark、Storm进行对比实验,有效验证所提方法的可行性、有效性,ArticleCF能够满足海量结构化科技文献数据的多样化处理需求。

摘要：[目的/意义]从开源文献中挖掘关于未来技术水平预测的观点信息,为我国前瞻预判科技风险、吸收利用国外技术专家智慧提供支撑。[方法/过程]设计“未来时间戳”词典,结合该词典和技术领域关键词,制定包含未来技术水平预测信息的文献检索策略。利用搜索引擎和学术文献检索平台获取文献全文,或批量下载文献关键字段信息(标题、摘要、关键词等)。利用模式匹配方法和“技术性能三元组”智能文本挖掘软件,从文献中抽取“未来时间戳”+“技术性能三元组”,并对不同国家、机构的预测结果进行总结归纳。[结果/结论]经过开展声呐技术领域未来技术水平预测实证分析,认为基于文本智能挖掘方法开展技术水平预测是可行的,且相对于趋势外推法、专家咨询法等具有结论权威、可靠、能够利用竞争对手国家专家智慧等优势。[局限]受限于文献全文的可获得性等因素,人工判读工作仍必不可少;在此基础上还可以进一步开展中外未来技术水平对比、技术威胁识别等研究工作。

摘要：[目的/意义]本文旨在深入解析“2023第九届新型智库建设学术研讨会”的核心议题和专家观点,探讨中国特色新型智库在新时代背景下所承担的时代责任与使命。[方法/过程]本文对《智库理论与实践》编辑部组织举办的“2023第九届新型智库建设学术研讨会”专家报告和圆桌论坛的专家观点内容进行解读和分析,对其中重要的观点从时代责任、使命担当、实践路径3个层面进行总结、提炼和推荐。[结果/结论]中国智库建设的时代责任包括:服务国家战略,赋能中国式现代化;聚焦关键问题,促进科技创新;传播中国声音,促进国际形象;智力服务支撑,提升决策质量;支撑社会治理,促进文明进步。新时代下中国新型智库建设的使命需要做到五点创新,即智库国际化发展创新、智库理论方法创新、智库运行机制创新、智库治理能力创新以及智库信息化建设创新。新时代中国特色智库建设的实践路径则包括:制定顶层设计与战略规划;立足理论创新与方法论研究;构建高素质多层次的人才队伍;推动智库国际化与全球合作;实施智库信息化与数字化建设以及创新运行机制与优化结构治理。

摘要：[目的/意义]科技文献语步识别是从非结构化的文献中抽取出研究目的、对象、方法、结果、结论等语义片段,针对摘要语步识别实际应用中常出现的高质量标注样本数量较有限、深度识别模型可解释性差等问题开展研究。[方法/过程]在语步识别中引入提示学习范式,设计对应提示模板和同义词表达器,采用局部线性代理方式生成模型解释,构建可解释的深度学习识别模型,并在生物领域和计算机领域两个数据集随机抽取部分数据中进行模拟实证研究。[结果/结论 ]基于大模型提示学习的范式在语步识别任务上以较少训练代价的取得比精调小模型更高的精度,在Pub Med三个子数据集上训练后,预测精度分别提高2.5%,4.1%和3.9%。结合准确率和解释结果来看,“方法”“结果”语步识别效果较好(F1值约90%),“背景”“对象”语步相对差些(F1值不到70%)。基于提示学习的方式能够以更快捷高效的方式使用预训练语言模型,获得准确性高、可解释性好的识别模型。

摘要：[目的/意义]依据颠覆性技术发展早期特征建立弱信号识别指标体系,基于不同信号的特征差异和多源数据视角设计多信号过滤器,实现颠覆性技术早期识别。[方法/过程]构建颠覆性技术弱信号识别漏斗模型,选取新颖性、弱信号潜力性特征指标设计主流技术信号过滤器,选取持续性、高价值性特征指标设计噪声信号过滤器,选取突变性、前瞻性特征指标设计渐进性创新弱信号过滤器,分层过滤掉主流技术信号、噪声信号和渐进性创新弱信号,筛选出颠覆性技术弱信号。[结果/结论]选取储氢领域开展实证分析,通过对储氢领域颠覆性技术弱信号识别结果进行战略规划及权威报告验证,证明了方法的有效性。

摘要：氦是一种与天然气伴生的不可再生惰性气体,在高温气冷堆、核磁共振、半导体制造和大科学装置等领域都发挥着不可替代的作用.近年来,全球氦气的消耗量逐年增加,但氦气的生产能力无法满足其消费量.开发低成本、高效率的天然气提氦技术具有重要意义.本文使用Incopat全球专利检索和分析系统,精确检索了天然气提氦的相关专利技术,介绍氦气分离领域专利的总体情况和揭示重点专利,系统总结和讨论了该技术的发展趋势.通过对重点专利技术的深入分析发现,中国、美国、日本、德国和俄罗斯的技术创新能力和活跃程度相对较高,是该技术领域的专利主要持有国,前三位的提氦技术为深冷法、膜分离法和多技术耦合法,膜分离技术是重点专利中快速发展的分离技术;本文从膜材料和膜分离工艺两个方向,重点概述天然气提氦膜分离技术最新研究进展.研究发现,开发和设计具有成本效益的膜工艺,例如膜分离与低温技术耦合工艺等进行系统集成和优化,是进一步提高提氦经济性的关键.本文旨在揭示天然气提氦技术,尤其是膜分离氦气技术的全球研发态势,帮助研究人员准确把握研究趋势,为科研机构制定科学政策和战略计划提供支持.