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        2018年9月初,电子所七室参加了第六届中国(绵阳)科技城国际科技博览会(以下简称科博会)在绵阳国际会展。本届科博会由科技部、四川省政府主办,以“军民融合·科技创新·开放合作”为主题,聚焦国际性、专业性和先进性,搭建军贸融合展示交流平台,促进军民融合创新发展。军工集团、科研院所、军民融合企业、跨国公司在内的650余家境内外参展单位亮相本届科博会。  航空微波遥感系统部(七室)在科技部国家科学技术奖励办(以下简称奖励办)的组织下,代表中国科学院电子学研究所参加本届科博会,取得了圆满的展示交流效果。中科院电子所展台设置于国家科学技术奖获奖项目展示区的中心位置,主要展品是七室自主研发DH-3000系列机载合成孔径雷达(SAR)系统。DH-3000系列机载合成孔径雷达(SAR)系统是电子所七室面向军民深度融合战略时代发展需要,基于曾屡次获得国家科技进步一、二等奖的相关科技成果,针对国内外需求研制而成的多功能、高性能、系列化、多种飞行平台可搭载使用的先进SAR载荷系统,已经实现批量化出口和应用,取得良好国际反响。  针对此次科博会,我部门进行了进行精心准备,并全程配合奖励办进行宣传、展示和讲解。科博会共持续四天,期间,全国政协副主席、九三学社中央常务副主席邵鸿、国家科技部、四川省政府、绵阳市政府等相关领导参观了我所展台,给予了支持、鼓励和充分肯定。  服务国家,贴近大众。通过参加本次绵阳科博会,紧密DH-3000系列机载SAR产品取得了良好的宣传效果,为进一步拓宽我所航空微波遥感的业务范围与应用领域起到了积极的推广效果。

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  9月28日上午,中国科学院院长、党组书记白春礼听取了中科院分子植物科学卓越创新中心学术所长、上海植物逆境生物学研究中心主任、美国科学院院士朱健康的工作汇报。  朱健康汇报了上海植物逆境中心成立六年来在植物抗逆研究领域取得的科研成绩和中心人才团队建设情况,并介绍了中心的产业化工作思路和对口援疆藜麦产业化项目的进展情况。  白春礼指出,上海植物逆境中心自2012年成立以来在植物抗逆研究方面取得了不俗的科研成绩,朱健康作为中科院、上海市和中组部联合引进的顶尖“千人计划”人才,在人才团队建设、科技体制创新改革等方面做出了很多有益的探索。  白春礼强调,要结合卓越创新中心建设,统筹协调推进各项工作。要结合对口援疆工作,扎实推进藜麦育种与产业化工作,采用新的生物育种技术推动藜麦品种培育和抗逆性状改良,做好种质资源的收集与利用,与草牧业工作结合,做好藜麦食用和饲用方向的探索;进一步将藜麦的产业化与脱贫攻坚工作密切结合,加强在不同种植区域的适种性研究,推动贫困地区脱贫工作;强化逆境中心的院地合作工作,推动目前工作与山东省等省市的深入合作,将逆境中心的科研工作进一步做大做强。  中科院前沿科学与教育局、科技促进发展局、人事局相关负责人参加会议,并结合分管工作提出下一步工作建议。

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      9月28日上午,中国科学院副院长张涛在京会见法国农业科学研究院院长莫甘(PhilippeMaugin)一行。  张涛对莫甘访问中科院表示欢迎,对双方长期合作伙伴关系表示肯定,并祝贺两院于9月中旬成功举办首届科技合作研讨会。他希望双方在共同感兴趣的领域不断扩大交流,通过人员交流、研讨会和联合实验室等方式加强合作。莫甘表示,法国农科院高度重视与中科院的合作,并介绍了双方合作的最新情况。通过会谈,双方同意重点推动在农业生态转型、土壤与气候、植物生理与健康、动物传染病以及营养学研究等领域的合作。  会后,双方举办合作协议签字仪式。张涛与莫甘代表双方续签《中国科学院与法国农业科学研究院框架合作协议》。在张涛的见证下,中科院植物研究所与法方签订《中法葡萄与葡萄酒研究联合实验室合作协议》。  中科院国际合作局、科技促进发展局、动物研究所、植物研究所、微生物研究所,法国驻华使馆相关负责人参加会见。张涛会见法国农科院院长莫甘双方签署协议

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       2018年9月21日,北京市顺义区人才工作大会召开,区委书记高朋出席并作重要讲话。中国科学院空天信息研究院(简称“空天信息院”)院长吴一戎院士与区委副书记、代理区长孙军民代表双方签署《共建顺义空天信息产业园合作框架协议》。航天星图总裁邵宗有作为高端人才聚集典型单位代表在会上发言。顺义区各界代表近600余人参会。  根据协议,双方将充分利用空天信息院雄厚的科技实力和顺义区发展航空航天产业的资源禀赋及优越营商环境,积极引入全景定位应用与产业化、北斗PNT体系试验中心场、北斗应用及产业孵化平台、星图产业大厦等项目,推动空天信息院科技成果转化和军民融合,共同打造千亿级的军民融合空天信息产业集群。  签约前,高朋会见了吴一戎一行,并对空天信息院给予顺义区双创示范基地建设的支持表示感谢。吴一戎表示,空天信息院将紧抓本次合作契机,充分整合从平台到载荷、器件,再到数据接收、处理和应用等全链条创新资源,不断挖掘并引入一批优秀科技成果和高端人才落地顺义,为区域经济社会发展提供科技支撑。会后,吴一戎参加了顺义区人才发展座谈会。  空天信息院卫星导航总体部副主任易洪、科技促进发展处处长滕启治以及航天星图高级副总裁陈伟等参加签约活动。  

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      诺奖得主朱棣文教授加入清华-伯克利深圳学院国际顾问委员会并作科学报告清华新闻网9月28日电(通讯员马小帅)9月26日下午,诺贝尔物理学奖得主、斯坦福大学教授朱棣文受邀访问清华-伯克利深圳学院,并发表了题为“生物与生物医学中分子与超声成像研究的最新进展”的精彩演讲。      演讲中,朱棣文分享了其研究小组在超声波超分辨成像和基于稀土纳米球的活体细胞内分子成像的最新研究进展。朱棣文及其研究团队利用稀土纳米粒子作为探针在活细胞中对动力蛋白(Dynein)进行以毫秒为时间分辨率的实时、长期跟踪。稀土纳米粒子探针不会发生光漂白现象,具有很强的光稳定性。此外,朱棣文还介绍了超声成像方面的最新研究进展。现代医疗中,超声成像的应用非常广泛,通过角度与频率的复合,可以减少6到8倍的散斑噪声。减少超声成像中的散斑噪声可以使其分辨率接近理论衍射极限。朱棣文教授讲座现场      朱棣文这两项研究产生的生物无害的检测方法,可获得前所未有的高分辨率活体生物组织超声图像,并可监测活体细胞或组织内的分子迁移,将对生物学及生物医学领域产生重大基础性贡献。来自清华-伯克利深圳学院核心科学家、企业界人士与在校学生一起聆听了本次讲座,并在提问环节与朱棣文教授积极交流,现场气氛热烈。      讲座现场,清华-伯克利深圳学院共同院长张林代表学院邀请朱棣文正式加入清华-伯克利深圳学院国际顾问委员会(ExternalAdvisoryBoard,EAB)并现场颁发聘书。张林还向朱棣文赠送了其父母在上世纪四十年代致母校清华大学的亲笔书信影印本。张林向朱棣文颁发清华-伯克利深圳学院国际顾问委员会聘书朱棣文与清华-伯克利深圳学院实验室人员合影      清华-伯克利深圳学院国际顾问委员会于今年3月26日在深圳召开首次全体会议,选举美国麻省理工学院前校长埃里克·格里姆森(EricGrimson)为首任主席。包括伯克利加州大学电子工程与计算机科学系荣休教授、美国工程院院士、美国国家科学奖章获得者胡正明(ChenmingHu),日本东京工业大学荣休教授、前校长、美国国家工程院外籍院士、垂直腔面发射激光器(VCSEL)之父伊贺健一(KenichiIga),伯克利加州大学副教务长、电子工程与计算机科学系首席教授、美国国家工程院院士金智杰(Tsu-JaeKingLiu),哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学教务长、美国国家工程院院士以列桑米·阿代西达(IlesanmiAdesida),伯克利加州大学副教务长、研究生院院长、美国工程院院士菲奥娜·道尔(FionaM.Doyle),英国萨里大学校长、澳大利亚科学院院士、澳大利亚技术与工程院院士逯高清(MaxLu),斯坦福大学计算机科学与电子工程系教授、美国国家工程院院士利奥尼达斯·吉巴斯(LeonidasGuibas)在内的八位世界顶尖学者成为创始成员。此次朱棣文教授的加入,进一步提高了清华-伯克利深圳学院的国际影响力与国际声誉,并为学院的学科交叉的理念注入更多理论基础与实践经验。

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  为期7天的计算机视觉顶级会议ECCV2018在德国慕尼黑悄然落幕,中科院自动化所模式识别国家重点实验室视频内容安全团队成员王强联合商汤科技在VOT2018实时目标跟踪挑战赛中,夺得了冠军。  Visual-Object-TrackingChallenge(VOT)是国际目标跟踪领域最权威的测评平台,由伯明翰大学、卢布尔雅那大学、布拉格捷克技术大学、奥地利科技学院联合创办,旨在评测在复杂场景下单目标跟踪的算法性能。9月14日,2018年视觉目标跟踪挑战赛(Visual-Object-TrackingChallenge2018)的结果在ECCVWorkshop上揭晓。VOT2018共设三项任务:Baselinechallenge(主挑战赛)、Real-timechallenge(实时目标跟踪挑战赛)、Long-termchallenge(长时跟踪挑战赛)。相比于2017年,今年的竞争异常激烈,短时比赛和实时比赛的参赛的跟踪器由2017年的51个增加到72个,参赛队伍由38个增加到了53个,包括牛津大学、卡耐基梅隆大学、微软亚洲研究院等国际著名AI实验室以及知名科研院校。新增的长时比赛共有11个队伍参与,提交了15个跟踪结果。  本团队凭借在视频跟踪领域丰富的研究积累,在实时目标跟踪任务中提出干扰对象感知的孪生神经网络(Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking)。通过主动调节具有语义样本和简单样本的数据分布,增强网络的判别能力;同时,在网络架构方面进行了深入探索,将网络宽度进行提升,增大网络容量;动态调节网络搜索范围,以适应不同尺度目标的运动。最后取得了非常优异的跟踪精度。  团队这次获得了实时目标跟踪冠军,相比于去年的实时目标跟踪冠军,本团队算法取得了超过80%的相对提升。在Baselinechallenge中,相比于非实时跟踪算法,本团队算法依然取得最好的跟踪精度;同时,该算法在长时跟踪比赛中取得第二名的成绩。  论文链接:ZhengZhu,QiangWang,BoLi,WeiWu,JunjieYan,WeimingHu.Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking

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