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为此还配套发布了《北京市加快合成生物制造产业创新发展若干措施》,确定了一系列重点任务。具体包括强化提升原始创新能力,引导在京重大科研基础设施和高端科研仪器等平台向合成生物制造领域科研活动开放,为企业提供测试、检测、研发等服务最高给予不超过100万元资金支持;支持开展共性技术平台建设,面向产业需求提供共性技术研发及应用服务,最高给予不超过5000万元的支持;支持符合条件的高新技术企业“筑基扩容”“小升规”培育,对首次成长为国家高新技术企业的一次性给予不超过10万元的研发资金支持;支持改造提升存量空间用于合成生物制造产业发展,符合条件的按照项目改造实际投入的30%最高给予不超过1000万元资金支持;对获准在新三板挂牌的符合条件的相关企业,分层给予不超过100万元资金支持;建立京津冀三地共享的企业需求库和科技成果库,遴选一批紧迫性强、有实施基础的技术(产品)攻关方向,推动联合攻关和产业化落地支持,等等。
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这正是科研人员长期以来面临的难题:一是科研成果在实际应用中的挑战;二是数据收集、处理与分析效率较低;三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式,而平台化合作较为稀少;四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后,隐藏的模式和未知的相关性才会浮现,否则只是无效冗余。同时,现代科学已进入复杂体系时代,传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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