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新闻动态
08
2025.02
解读《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》
《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》(以下简称《行动计划》)已正式印发。现将有关内容解读如下:
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08
2025.02
北京市出台“人工智能+新材料”创新发展行动计划
为落实国家“人工智能+”战略行动,推动我市“人工智能+新材料”创新发展,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会,北京市发展和改革委员会,北京市经济和信息化局于近日联合制定并发布《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》。具体内容如下:
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28
2025.01
共贺新春 | 夯实材料数据基础、赋能科技产业创新
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28
2025.01
【联盟共贺】新春聚首,共绘数据创新宏伟蓝图
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28
2025.01
灵蛇舞新春,数智启华章
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27
2025.01
专家报告 | 谢建新院士解读国家材料数据基础设施建设
2024年10月16日,工业和信息化部、财政部、国家数据局印发《新材料大数据中心总体建设方案》,部署国家材料数据基础设施建设。在2024年11月举办的第八届材料基因工程高层论坛上,中国工程院院士谢建新深度解读了国家材料数据基础设施建设的背景和主要任务。
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27
2025.01
材料数据标准化领域委员会简介
为积极响应国家重大需求,服务新材料大数据中心和国家材料数据资源体系建设,开展材料数据领域标准化工作,材料数据标准化领域委员会(CSTM/FC93)于2024年11月正式成立。
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24
2025.01
云智研究院与北科大联合共建“材料智能技术北京市重点实验室”
“材料智能技术北京市重点实验室”前身为北京科技大学2015年牵头建设的“材料基因工程北京市重点实验室”,成立以来为我国材料基因工程领域快速发展做出了重要贡献。
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工业和信息化部等九部门联合印发《原材料工业数字化转型工作方案(2024—2026年)》
国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》
第七届材料基因工程高层论坛在重庆举行
多所首都高校开设新增本科专业瞄准新质生产力
新材料大数据创新联盟成立大会在京召开
谢建新院士解读材料智能技术
云智研究院与北科大联合共建“材料智能技术北京市重点实验室”
材料数据标准化领域委员会简介
专家报告 | 谢建新院士解读国家材料数据基础设施建设
灵蛇舞新春,数智启华章
【联盟共贺】新春聚首,共绘数据创新宏伟蓝图
共贺新春 | 夯实材料数据基础、赋能科技产业创新
北京市出台“人工智能+新材料”创新发展行动计划
解读《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》
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解读《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》
2025.02.08
《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》(以下简称《行动计划》)已正式印发。现将有关内容解读如下:
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北京市出台“人工智能+新材料”创新发展行动计划
2025.02.08
为落实国家“人工智能+”战略行动,推动我市“人工智能+新材料”创新发展,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会,北京市发展和改革委员会,北京市经济和信息化局于近日联合制定并发布《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划(2025-2027年)》。具体内容如下:
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共贺新春 | 夯实材料数据基础、赋能科技产业创新
2025.01.28
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【联盟共贺】新春聚首,共绘数据创新宏伟蓝图
2025.01.28
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灵蛇舞新春,数智启华章
2025.01.28
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专家报告 | 谢建新院士解读国家材料数据基础设施建设
2025.01.27
2024年10月16日,工业和信息化部、财政部、国家数据局印发《新材料大数据中心总体建设方案》,部署国家材料数据基础设施建设。在2024年11月举办的第八届材料基因工程高层论坛上,中国工程院院士谢建新深度解读了国家材料数据基础设施建设的背景和主要任务。
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材料数据标准化领域委员会简介
2025.01.27
为积极响应国家重大需求,服务新材料大数据中心和国家材料数据资源体系建设,开展材料数据领域标准化工作,材料数据标准化领域委员会(CSTM/FC93)于2024年11月正式成立。
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云智研究院与北科大联合共建“材料智能技术北京市重点实验室”
2025.01.24
“材料智能技术北京市重点实验室”前身为北京科技大学2015年牵头建设的“材料基因工程北京市重点实验室”,成立以来为我国材料基因工程领域快速发展做出了重要贡献。
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谢建新院士解读材料智能技术
2025.01.13
人工智能在材料智能设计、智能实验与智能制造中的关键赋能作用,并展望了未来材料科学领域面临的三大挑战:大规模高质量数据的获取、模型可解释性的增强,以及基础科学难题的突破。谢建新院士强调,这些挑战需要依靠数字化转型、人工智能技术革新与数据驱动的科学研究方法共同应对。
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