會議簡報範文精品

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會議簡報範文精品(一)

記者昨日從昆明兩會新聞發佈會上獲悉，昆明市十三屆人大六次會議將於1月19日至23日在昆明召開，正式會期5天;政協昆明市十二屆五次會議將於X月XX日至XX日在昆明召開，正式會期4天半。

昆明兩會將嚴格控制會議經費，精簡會議簡報。會議期間不進行任何宴請、參會人員不得相互宴請，集中精力開好會。會議還建立了出席會議情況通報制度，要求所有參會人員嚴格會議紀律，不得缺會，因病因事不能參加會議半天者，須向祕書處提交書面報告。

會議簡報範文精品(二)

中國科學院計算機網絡信息中心研究員閻保平在題為《數據密集時代的科研信息化》的主題評述報告中指出：人類社會已經邁入信息化時代。信息化在世界範圍內得到迅猛發展，正在引發當今世界的深刻變革。在人類社會開始邁入信息化時代的同時，人類的科技活動也進入了前所未有的大發展時期。“科研信息化”(e-science)是推動信息社會發展的動力，促進了科技創新，也是現代科學技術發展的必由之路。科研信息化已經被歐美等發達國家立為國策，它們正在積極部署並實施自己的e-science行動計劃，以此作為下一輪全球科技實力競爭的“殺手鐗”，旨在提升國家的綜合創新能力。她認為由圖靈獎得主微軟高級工程師jim gary提出的“數據密集型計算的科學研究”——第四範式是e-science的深化和拓展，具有重要的意義。我國的科研信息化剛剛起步，在科研的基礎設施、共享服務、科研應用、技術研發等方面已部署了若干重點項目和計劃，為推動我國的科研信息化打下了基礎。但與歐美等發達國家相比，我國的科研信息化差距很大，表現在理念認知度、概念轉變、基礎設施、應用推動、技術研發、人才培養、資金投入、組織管理等諸多方面。特別值得關注的是我國的國家信息化規劃中尚無科研信息化的相關闡述。面對信息時代“科研信息化”帶來的巨大機遇和挑戰，我國的科技工作者和科技管理者任重而道遠。

數據密集時代

科研信息化的應用前沿

中國工程院院士、中國科學院地理科學與資源研究所研究員孫九林在題為《數據密集時代科研信息化的應用前沿》的中心議題評述報告中回顧科學研究方法發展歷程的基礎上，總結分析了數據密集時代科學研究的特點及其對科研信息化應用的需求，對全球變化、高能物理、農業、地學、生物學、天文學等不同學科領域的發展趨勢和未來重點進行了總結分析，並指出相應學科領域科研信息化環境的應用發展方向,包括：提高對數據密集型科研本質規律及由於模式改變而對科技創新和社會發展作用的認識;制定數據密集時代下科研信息化國家發展戰略和行動計劃，加大科研經費的投入;開展數據科學研究，研究科學數據探測、管理、共享、計算、挖掘分析、可視化表徵等的基礎理論、技術方法與應用問題;培養數據科學家，挖掘出更有價值的數據產品，通過科學數據驅動科研的創新與發展。

中國科學院院士、中國氣象局研究員秦大河在題為《氣候變化科研信息化》的專題發言中指出氣候變化研究是計算密集型的科研活動，更是數據密集型的科研活動，充分利用信息技術，有助於推動科研模式轉型。加強資源共享與跨學科合作，是促進氣候變化研究的有效途徑。信息化技術正改變着氣候變化的研究方法。可以説，氣候變化研究已經進入了“數據密集型”科研時代。

中國科學院院士、中國科學院高能物理研究所研究員陳和生在題為《粒子物理中的數據密集型計算》的專題發言中指出粒子物理數據密集型計算的發展趨勢是將網格技術與雲計算技術相結合，建設下一代數據密集型計算平台，以滿足粒子物理實驗等領域急劇增長的需求。與網格計算平台相比，各種領域的數據密集型計算都能以虛擬機的方式方便地利用這種平台，具有廣闊的應用前景。

中國農業科學院研究員劉旭在題為《農業科研信息化的特點與前沿》的專題發言中指出農業科研已進入信息化時代，應該積極推進農業科研協同研究，建立跨時空、跨學科的科研平台，實現資源環境的共享及科研的協作;積極開展“大數據”收集、處理和分析等核心技術的研究;研究建立高效、科學的農業科研信息化平台，打造農業科研信息共享、農業科研活動協同、農業科研管理的網絡化環境，實現科研檔案的電子化、科研成果數字化、科技資源的系統化。建議在“四化同步”新階段應重點關注“現代農業基準數據”“農產品監測預警”“農業生產精準決策”等重點領域的大數據技術發展。

中國工程院院士、中國醫學科學院研究員劉德培在題為《人口與健康領域科研信息化現狀與展望》的專題發言中指出人口與健康領域科研信息化對於建立新的醫學模式、推動轉化醫學的開展提供了有力支撐。數字化醫院、區域醫療信息化等醫療衞生信息化產生了大量數據資源，成為人口與健康領域海量數據的源泉。

中國科學院生物物理研究所研究員陳潤生在題為《基因組相關研究與高性能科學計算》的專題發言中指出基因組研究綜合運用了數學、計算機科學和生物學的方法。近年來基因測序技術發展十分迅速，新一代測序設備產生了海量測序數據，而這些數據又進一步促進了交叉學科的發展，不僅生物信息學自身，而且包括系統生物學、合成生物學等也得到蓬勃發展。信息科學，尤其是高性能計算對於非編碼序列與非編碼基因的研究、生物大分子的結構模擬與預測等都有非常重要的作用。

中國人民解放軍總醫院教授尹嶺在題為《氣象醫學研究與疾病預防》的專題發言中指出國家人口與健康科學數據共享平台啟動了氣象醫學專題服務，為開展氣象醫學提供數據共享服務，並在積極探索利用氣象和醫學大數據進行科學研究的新途徑。

中國中醫科學院研究員崔蒙在題為《中醫藥科研信息化的關鍵科學問題研究》的專題發言中指出中醫藥科研信息化在數據獲取、存儲模式及技術等方面還存在問題，中醫藥信息數據處理結果還不能滿足實際需要，數據交換程度不高。中醫藥數據源於中醫藥信息，中醫藥信息的特點決定了中醫藥數據是知識密集型數據，需要有相適應的處理方法。建立基於本體的中醫概念體系、基於中醫數據特點的信息採集技術體系和處理方法、建立中醫藥信息交換標準、建立臨牀決策支持數據服務模式和計算機輔助中藥新藥研發的新模式等是中醫藥科研信息化亟待突破的問題。

數據密集時代

科研信息化的技術挑戰

中國科學院計算機網絡信息中心研究員黎建輝在題為《數據密集時代科研信息化的技術挑戰》的中心議題評述報告中指出數據密集時代科研信息化面臨的技術挑戰包括：在人機物三元融合時代，自動化的數據採集與獲取手段和方法;多元數據質量與可信度驗證;數據的存儲、歸檔與保存;多學科海量數據匯聚、集成和組織、超大規模的數據高效處理;低成本可按需使用的高速網絡;大規模多源數據的動態交互式可視分析;應用目標牽引下的技術集成，形成標準化的服務;基礎設施集成整合，對用户和應用透明;同時滿足共享與個性需求，快速構建面向特定問題的研究系統等。

中國科學院計算技術研究所研究員許魯在題為《數據密集時代存儲系統的關鍵技術》的專題發言中指出數據密集時代的科研信息化對存儲系統的需求包括成本、可靠性、性能、可伸縮性、適應性、可管理性等多個方面以及存儲領域的相關研究熱點，即在數據密集時代的科研信息化中發揮着重要作用的網絡連接式存儲、文件系統和存儲網絡設備等。

北京大學教授李曉明在題為《互聯網海量數據帶來的機遇和挑戰》的專題發言中指出互聯網和web技術的發展使得信息的產生已經實現了大眾化，形成了海量數據。當前數據價值的開發遠落後於數據的收集，因此任何數據工程的建設應該同時注重數據應用，他強調應關注“以小博大”和“循序漸進”等方法和技術。

北京大學教授袁曉如在題為《數據密集時代科研信息化的可視化與可視分析》的專題發言中指出在數據密集時代，對大數據的分析理解是關鍵問題。可視化是理解複雜現象、詮釋複雜數據的重要手段和途徑，而可視分析是可視化的新發展。他提出科學領域迫切需要發展相應的適應數據密集時代需求的可視化和可視分析新方法、新模式。

科研信息化的概念、方法

及相關科技政策

中國科學院研究員桂文莊在題為《科研信息化的概念、方法及相關科技政策》的中心議題評述報告中指出我國科研信息化總體上缺乏國家層面的整體戰略和規劃;基礎設施及其應用較為落後，國家層面的部署和支持不夠;對信息化條件下的科研活動政策研究不夠，法規制度體系很不完善;整體上，科研信息化水平不高，服務和應用人才缺乏。

中國科學院國家科學圖書館研究員方曙在題為《國際科研信息化發展戰略》的專題發言中指出為了搶佔科技發展的先機，世界各國近年來都順應科研信息化發展的最新趨勢，採取積極的措施，從國家層面部署和實施了一系列科研信息化戰略與規劃。在信息化基礎設施的支撐下，目前世界各國廣泛開展新模式下的科研活動，實施的項目覆蓋粒子物理、天文學、地球科學、生態學、海洋科學、醫學、生命科學等多個學科領域。隨着科研信息化的飛速發展，今後必將有越來越多的工作能夠藉助信息化設施開展多層次、多學科、大範圍、跨地區的研究，並取得重大突破性進展。

中國科學院地理科學與資源研究所副研究員王卷樂在題為《科技計劃項目數據匯交的政策與實踐》的專題發言中指出數據是科學研究的生命，科學數據不僅是科學研究的基礎，同時也是科學研究的重要成果。及時匯交和共享科學數據資源，既是國家科技投入的直接效益體現，也是促進這些數據更好地被歸檔、存儲、共享和開發利用的重要途徑。

中國科學院科技政策與管理科學研究所研究員趙作權在題為《數據密集時代的科技政策》的專題發言中指出美國的數據政策以“信息自由法案”和“信息質量法案”為依據，形成結構清晰的多層次多部門的政策執行體系，美國的創新政策強調“創新生態系統”思想，突出追求卓越的精神;我國的數據政策以“科技進步法”和“政府信息公開條例”為基礎，形成省部級部門主導的多層次政策實施體系，偏重項目和工程層面的推動。我國創新政策以科技體制改革為動力，強調國家創新體制建設。

會議共識與建議

通過此次會議，與會專家初步達成如下共識：

1. 科研信息化是建設創新型國家和美麗中國的重要科技支撐條件，是現代科學技術發展的必然趨勢。密集型數據的獲取、傳輸、處理、分析、可視化、共享和利用是數據密集時代科研信息化的重要內容，數據科學應運而生。開展數據密集時代科研信息化的研究和戰略部署意義重大。

2. 綜觀國際國內大勢，我國科技發展正處於可以大有作為的重要戰略機遇期。但目前在國家層面對科研信息化重視不夠，國家的信息化規劃中尚無關於科研信息化的闡述，缺乏對科研信息化的整體戰略和規劃。

3. 近十餘年來，科技部、基金委、中科院等部級單位在科研信息化方面做了大量的工作，積累了相當豐富的技術和數據資源，但資源共享相關的政策法規體系不完善，支持力度有待進一步提高。

4. 我國科研信息化的人才匱乏，特別缺乏學科交叉型的複合人才和數據科學人才等;從管理者到科技工作者對科研信息化的重要作用和意義認識不夠，亟須深刻普及科研信息化理念及知識;學科領域專家與it技術專家的合作方式與深度亟待加強。

5. 我國科研數據的獲取、傳輸、處理、分析、可視化、共享技術和應用水平有待提升;對各學科領域科研信息化共性技術的研究和相關係統工具的開發亟待加強。

與會專家就如何推動我國數據密集時代開展科研信息化研究，如何建立我國的科研信息化政策法規、人才隊伍等提出如下建設性意見：

1. 在國家有關部門設立國家層面的科研信息化諮詢專家組，組織制定國家科研信息化戰略規劃。

2. 針對當前數據密集時代的科技研究的新需求、新特點和新技術、新政策等問題，建議科技部、基金委、中國科學院等部門部署國家層面的科研信息化研究計劃，加大對科研信息化基礎設施和應用的投入。

3. 將數據科學作為計算機科學技術的二級學科納入《學科分類與代碼》國家標準中。

4. 建議將數據科學的人才培養納入研究生培養體系，同時將數據人才的崗位納入國家相關崗位體系，為提升國家科研信息化水平培養儲備人才。