2020年6月29日,英国伦敦和美国费城—全球领先的专业信息服务提供商科睿唯安（纽交所代码：CCC）今天发布了2020年度《期刊引证报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）。今年的报告采用全面丰富的指标、描述性数据和可视化工具，助力科研界准确评估全世界高质量学术期刊。全球学术出版机构可以根据本报告评估各自期刊在相关领域的影响力并向科研界进行推介。 今年的《期刊引证报告》基于Web of Science核心合集（Web of Science Core Collection）—这一全球最大的非出版机构引文索引数据库中的2019年数据编制完成。 负责策管这些结构化数据的是一支全球性专家团队，他们持续评估并遴选Web of Science核心合集所收录的期刊、图书及会议录，以确保准确评估期刊的影响力。这些专家的见解能够帮助研究人员、出版社、编辑人员、图书馆员以及基金资助机构深入了解面向不同群体的期刊价值的关键驱动因素，进而更好地利用包括期刊影响因子（JIF）在内的丰富广泛的《期刊引证报告》数据和指标。 2020年报告重点摘要 入选期刊：今年的报告囊括了来自五大洲83个国家和地区超过12000种期刊，涵盖自然科学和社会科学236个研究领域，其中1600多种期刊为完全开放获取期刊。今年报告新增351种期刊，其中178种为完全开放获取期刊。 基于开放获取模式的新增描述性数据：新的开放获取数据将显示所有入选期刊文章的获取模式。这将为科研界提供透明的而中立的必要信息，以了解在知识共享许可协议（金色开放获取）下免费阅读和重复使用的文章对期刊整体内容和引证表现的相对贡献。据此数据，读者现在可以轻松获取报告的7487种混合期刊中： 基于传统订阅模式发表的论文数量 基于知识共享许可协议发表的论文数量 期刊选择公正性：今年的引证报告警告了33种期刊（不公布影响因子），以保证报告的公正公允，这些被警告的期刊占入选期刊数量的0.27%。《期刊引证报告》始终监控和淘汰存在异常引用现象的期刊，包括存在过度自引和互引迹象的期刊。2020年度报告对计算期刊自引对报告指标影响的方法和参数进行了更新，以便更好的反映学科规范。 此外，今年的《期刊引证报告》还发布了针对15种期刊的“编辑关切”，这些期刊中有一篇或多篇出版内容对期刊影响因子分子有不正常的高价值贡献，并且期刊被引模式不成比例地集中在这些期刊影响因子分子上。科睿唯安将继续审查这类内容，对其进行额外筛选，防止期刊影响因子失真。 科睿唯安学术事业部产品高级副总裁Keith Collier表示：“40多年来，出版社、科研机构、基金资助机构和学者个人都有赖《期刊引证报告》中客观公正的数据来识别和评估世界顶尖的自然科学和社会科学期刊。报告中经过精心筛选和结构化的数据有助于科研界更好的了解引证影响趋势，从而帮助他们在期刊策略方面更加精准决策。” “2020年，我们增加了新的描述性数据，更新了自引用参数，以值得信赖的分析进一步支持科研界做出明智决策，加快创新步伐。” 《期刊引证报告》中的每种期刊介绍页面都提供全面丰富的数据指标，包括： 期刊影响因子—确定某一期刊的文章在某一特定年份被引用的频率； 即时性指数—衡量某一期刊的文章在发表当年被引用的频率； 期刊的学科排名—根据影响因子确定、以百分位数表示； 被引半衰期—在《期刊引证报告》年份内任意期刊在其所属学科被引用论文的中值年龄（以年为单位），等等。 查看详细>>

（2020年6月29日）软科今日正式发布2020“软科世界一流学科排名”（ShanghaiRanking's Global Ranking of Academic Subjects）。2020年排名覆盖54个学科，涉及理学、工学、生命科学、医学和社会科学五大领域。 此次排名的对象为全球4000余所大学，共有来自90个国家和地区的1800余所高校最终出现在各个学科的榜单上。 分国家排名结果统计 美国大学在各学科排名上仍然占据绝对优势，在31个学科中夺冠，上榜总次数达到4826次。中国内地共有253所高校上榜，上榜总次数2220次，仅次于美国，位列全球第二。与去年相比，中国内地此次上榜高校数量和上榜总次数分别增加了9%和11%，均有一定提升。 54个学科全球TOP10高校 2020软科世界一流学科排名中，拥有世界前十的学科数最多的5所高校分别是哈佛大学（28个）、斯坦福大学（24个）、麻省理工学院（22个）、加州大学-伯克利（15个）、清华大学（13个）。 中国内地高校排名表现强劲 2020软科世界一流学科排名中，中国内地高校表现强劲，在10个学科夺得世界第一，分别是清华大学（通信工程）、哈尔滨工业大学（仪器科学）、同济大学（土木工程）、上海交通大学（船舶与海洋工程）、武汉大学（遥感技术）、北京科技大学（冶金工程）、北京航空航天大学（航空航天工程）、北京交通大学（交通运输工程）、江南大学（食品科学与工程）和中南大学（矿业工程）。 从中国内地高校的上榜学科数量来看，北京大学最多，共计47个学科上榜。中山大学、浙江大学、清华大学和武汉大学分别以45次、44次、43次和42次上榜数分列前五。此外，北京大学有32个学科位列世界百强，也是中国内地高校中百强学科数量最多的高校。值得一提的是，清华大学有13个学科跻身世界前十，是中国内地高校中前十名学科最多的高校，上海交通大学和浙江大学也分别有7个和6个学科位列世界前十。 一流学科建设高校中，苏州大学、合肥工业大学、上海大学上榜学科数排名前三，分别有20个、20个、19个学科上榜。西安电子科技大学有3个学科跻身世界前十，是拥有世界前十学科数最多的一流学科建设高校，北京科技大学有8个学科位列世界百强，是世界百强学科数最多的一流学科建设高校。 “双非”高校中，深圳大学有22个学科上榜，其中7个学科位列世界百强，上榜学科数领跑地方高校，浙江工业大学、江苏大学、广东工业大学、山东科技大学分别以17次、15次、13次、12次上榜数位列“双非”高校第2-5名。 2020软科世界一流学科排名中国内地高校表现 中国内地高校在工学领域表现强势，在18个工学学科的世界五十强中，中国内地高校的数量超过10所，分别是仪器科学（25所）、化学工程（21所）、交通运输工程（21所）、矿业工程（21所）、纳米科学与技术（20所）、通信工程（19所）、能源科学与工程（17所）、材料科学与工程（16所），船舶与海洋工程（16所）、生物医学工程（14所）、遥感技术（14所）、机械工程（13所）、冶金工程（13所）、计算机科学与工程（12所）、控制科学与工程（11所）、食品科学与工程（11所）、土木工程（10所）和航空航天工程（10所）。 查看详细>>

6月24日北京时间下午6点，泰晤士高等教育发布了2020年的年轻大学排名结果，来自66个国家和地区的400余所大学上榜。 年轻大学排名考查的是办学历史少于或等于50年的大学在教学、科研、引文、国际展望和行业收入这五个领域的整体表现。排名使用的与世界大学排名相同的研究方法，但是权重被重新校准以反映年轻大学的使命。 根据泰晤士高等教育的最新年轻大学排名，亚洲今年首次包揽全球顶尖年轻大学的前一二名。香港科技大学连续第三年荣登年轻大学排名榜首，而新加坡南洋理工大学则从去年的第三名升至第二名。第三名至第五名分别是法国的巴黎文理研究大学、意大利的比萨圣安娜大学以及韩国科学技术院。 2020年中国共有28所高校上榜，其中，大陆6所高校，香港4所，澳门2所，台湾16所。相比2019年增加5所。 中国内地高校中，南方科技大学全球排名第47位，相比去年上升8位，是中国排名最高的年轻大学。深圳大学排名全球101-150位，居国内高校第2位。汕头大学排名全球第201-250位，居国内高校第3位。武汉理工大学和扬州大学均排名全球251-300位，并列国内高校第4位。南华大学排名全球第351-400位，居国内高校第5位。 查看详细>>

“2020年的趋势将颠覆整个行业，并在未来十年重新定义业务，即使数字创新已成为各种规模企业的常规行为。”德勤管理咨询新兴技术研究总监兼政府及公共服务首席技术官Scott Buchholz在一份报告中如是说。 近日，《德勤2020技术趋势报告》（中文版）正式发布（以下简称《报告》），报告指出了五个可能在短期内引发颠覆性变革的关键新兴趋势：“数字孪生：连结现实与数字世界”；“架构觉醒”；“技术道德与信任”；“人感体验平台”；“财务与IT的未来”。 值得注意的是，这是德勤第十一年发布技术趋势年度报告。今年的技术趋势报告继续在开篇回顾了11年来的技术趋势发展，展示了技术趋势随时间推移的演进全过程以及最新宏观科技力量作为业务转型基础带来的共生效益和不久的未来的新兴科技力量。与此同时，《报告》还指出，未来三大颠覆性技术（即环境体验、指数智能和量子技术）正蓄势待发，我们将在本世纪20年代末开始感受到它们的影响。 一、九大宏观科技力量 随着以技术为驱动的创新的空前扩张，一场高风险的“打地鼠”的竞争游戏由此展开，企业利用技术保持先进的能力将决定其生死存亡。 过去十年内，数字化体验、分析技术和云技术为各项技术赋能，展现了他们自身的价值，已然成为众多企业有效地推进战略和新商业模式的核心基础。接下来十年中，数字现实、认知技术和区块链将成为企业变革的颠覆性驱动力。它们的应用范围将越来越广，各行各业的案例成倍增加。技术业务、风险和核心系统现代化是驱动企业变革和创新的基础技术，它们需要保持稳定、强劲、可持续发展。 基于此框架下讨论新兴技术，可以简化技术进步对企业所造成的颠覆性影响。同时，围绕九大宏观科技力量衍生更多细分领域和更加细化的技术创新点和趋势点。 十年前我们首次探索数字化体验、分析技术和云技术之时，只能看到其中的可能性，并不能确切地估测它们的影响。现如今，这些技术已经为大家所熟知，并在对业务、运营模式和市场造成了颠覆性影响之后，发展势头依旧迅猛。 （1）数字化体验 数字化体验依然是企业变革的重要驱动因素。实际上，在德勤2018年全球CIO调查报告中，64%的参与者表示接下来的三年里，数字化技术将对他们的业务造成影响。在去年的超越营销：体验重塑中，我们已经审视了这一趋势，企业正逐渐摒弃传统意义上以获客为核心的营销模式，转而致力于创造更多以人为本的互动——包括与其员工和商业伙伴的互动。 （2）分析技术 分析技术包括能够提供深刻洞察的基本技术和工具。数据管理、数据治理以及数据运营体系这些重要因素不仅仅是人工智能项目的核心基础。同时，鉴于企业内对数据储存、数据隐私和数据使用的严格要求，这些重要因素也是必须面对和考虑的重大策略点。 60%的首席信息官（CIO）表示，在未来的三年内，数据和分析技术将对他们业务带来影响。但这个问题正变得更具挑战性。“静止的数据”和“使用的数据”这两个久经考验的概念被“动态数据”所连接，借助工具和平台动态数据进而支持数据流、数据摄取、数据分类、储存和访问。值得欣喜的是，云技术、核心系统重塑、认知技术和其它技术正在为异常复杂的挑战带来全新的解决方案。 （3）云技术 云技术已经全面深入企业。90%的企业在使用基于云技术的服务,并且这一比例有增无减。实际上，就信息技术领域的投资预算来看，接下来三年内对云技术的投资会翻倍。正如我们2017年所预计的那样，云技术已经不仅仅只是作为基础应用，它带来了“一切即服务”的蓝海，使任何IT能力都可以变成基于云的服务供企业使用。在众多企业当中，少数超大规模企业主宰了公有云和云技术服务市场,在云技术的赋能下，为其它宏观力量的进一步创新提供基础和平台，例如分析技术、云技术、区块链、数字现实，以及未来的量子技术。 云技术还驱动我们思考并重塑一些陈旧的企业管理和业务职能。 当今的颠覆性驱动力（即数字现实、认知技术和区块链）都是由体验、分析技术和云技术发展而来。未来十年，这些新的趋势虽然不再新鲜，但它们将和过往的重大趋势一样，在人们持续深刻的理解和应用中，推动重要的变革。 （4）数字现实 数字现实技术，包括AR/VR、混合现实、语音交互、语音识别、普适计算、360°全方位摄像和沉浸式技术等，帮助用户突破键盘和屏幕的禁锢，与用户感知无缝衔接，用户可更加自然地参与互动。数字现实的目的是打破传统的空间界限，让人与底层技术进行自然、本能、甚至下意识的互动。 （5）认知技术 机器学习、神经网络、机器人流程自动化、机器人程序、自然语言处理、以及更广泛的人工智能领域等认知技术可能推动所有产业变革。这些技术将人机互动个性化、场景化，通过定制化语言或图像信息，驱动业务流程，实现无人值守。 企业对认知技术的需求大幅增长一一互联网数据中心（IDC）预测2022年企业此项支出将达776亿美元，与此同时，信任和技术道德问题也迫在眉睫。 （6）区块链 德勤2019年全球区块链调查报告中，超过半数的参与者表示区块链技术至关重要，较前一年增长了10%。83%的人能够明确构思区块链技术的实际应用，较前一年增长了9%。调查结果显示，2019年，企业已经不再讨论“区块链是否可行？”，转而关注“我们该如何利用区块链？” 金融服务和金融科技公司持续领航区块链技术的发展，但其它领域也开始推行区块链技术，尤其是政府、生命科学与医疗健康、科技、媒体、通讯等领域。 再提技术业务、风险和核心系统重塑似乎有些枯燥无味，但不可否认，它们是业务的核心所在。企业在这些已经发展很成熟的领域，依然继续进行着可观的投资。综合来看，正是因为它们不仅为数字化转型、创新与增长提供了可靠的、可规模化的基础，也是在分析技术、认知技术、区块链等颠覆性技术成功投资的必要条件。 （7）技术业务 随着技术应用与业务战略的融合，技术业务也在不断发展。随着企业更多地通过重塑IT来实现运营效率提升和与业务部门合作者一起进行价值创造，很多IT团队通过实施促进跨业务协作的开发体系（如敏捷和DevOps），逐渐将传统的项目制交付调整为产品化运营。 强大的技术功能让企业更敏捷地响应技术驱动的市场和业务的变化。一只强大的数字化技术运营团队能够帮助企业迅速回应技术对市场的影响以及相关业务挑战。 （8）风险 在以创新为驱动力的时代，企业面临的风险远远超越了传统的网络风险、监管风险、运营风险及财务威。2019年的CEO和风险管理调查报告指出，企业最大的风险广泛涉及新颠覆性技术、创新、生态系统合作伙伴、企业品牌及名誉、文化等。对此，很多公司清楚地意识到他们还未对此类风险做好准备，或没有想法在管理此类风险方面进行投资。 除合规和安全的必要要求，企业还面临新兴技术对产品、服务和商业目标的潜在影响，这些使得企业正在把更为广泛的信任作为企业战略。 （9）核心系统现代化 核心系统现代化体现了数字化转型、用户期望及数据密集型算法给核心系统的前台、中台和后台带来的持续性压力。无论是在财务数字化、实时供应链，还是在客户关系管理系统，核心系统都承载了关键业务流程。 在如今这个即时、持续和定制交互的时代，企业需要降低整体的技术负债。实现核心系统现代化的成熟举措，比如重塑现有的遗留系统，更新ERP系统及重写其他系统，这些目前来讲尤为重要。 二、未来三大颠覆性技术 随着三大颠覆性技术（即数字现实、认知技术和区块链）崛起，并准备在未来十年为业务做出重大贡献的同时，未来三大技术发展和创新的新星（环境体验、指数型智能和量子技术）正蓄势待发。我们将在本世纪20年代末开始感受到它们的影响。 a：环境体验 环境体验展望了这样一个构想：在未来，技术只是环境的一部分。计算设备的功率不断增加，体积不断缩小。这些越来越小的设备将我们的输入从非自然的（指向、点击和滑动）演变为自然的（说话、手势和思考），它们与我们的交互从被动的（回答问题）变成主动的（提出意料之外的建议）。 随着设备变得无缝和无处不在，它们和我们越来越密不可分。想象未来的世界，一些微小的，已连接的，内容感知的设备被嵌入办公室、家中或者其他地方，成为背景活动的一部分。例如，你如果在脑海中想“我要在一个小时之内出发去机场”，就能触发一系列背景活动，包括安排航班值机，准备可供生物特征识别的虚拟登机牌，将无人驾驶汽车目的地设置为正确的航站楼，将家中的智能系统状态调为“离开”，以及暂停出差期间的快递服务等等。 b：指数智能 指数智能建立在当今认知技术能力上。如今，机器智能能够发现数据中蕴藏的规律，但是无法判断这些规律是否有内在的意义。同时，它目前还缺乏识别和响应人类互动和情感的细微差别的能力。而且，机器智能的认知能力还非常有限，比如机器能够打败国际象棋大师，却不能理解房间发生了火灾需要逃跑。 未来有无限可能。随着对语义和符号识别的理解，机器逐渐能从假想的相关中梳理出真实的因果关系。借助来自人感訥验平台的技术组合，我们的虚拟助手将越来越能够识别并适应我们的情绪。随着研究人员开发出更广义的智能，指数智能将超越统计和计算的层面。我们敢说，最终，这将导致更有能力的人工智能诞生。 c：量子技术 量子技术利用亚原子微粒的反直觉特性处理信息，进行新型计算，实现“不可非法侵入式”交流，技术微型化等等。量子计算中，这些量子比特（或量子位）的特殊属性有可能发生指数型变化。通过操纵单个粒子，量子计算机将能够解决某些高度复杂的问题，这些问题对于目前的超级计算机来说，太大，太杂乱，包括从数据科学到材料科学。 随着研究者们不断突破技术限制，量子计算机将逐渐取代传统的计算机。数据科学家将能够处理前所未有宏大的数据量，并从中获取相关性信息。材料科学家利用量子比特模拟原子，这是无法在传统计算机上实现的。同时，在通讯、物流、安全、密码学、能量等不同领域，我们都能预见无限可能。 三、五大关键新兴趋势 一）技术道德与信任 技术变革常态化的同时，赢得全方位的信任变得更具挑战——但也充满机遇。 随着数字技术的出现，企业要用户以新的更深层次的方式信任他们，过去是获取用户个人信息，现在则是通过数字痕迹追踪用户的线上行为。同时，技术引起的问题也经常成为新闻头条，例如安全漏洞、不当或非法监视、个人信息滥用、虚假信息传播、算法歧视、缺乏透明度等等。这些事件导致利益相关方之间不信任（包括客户、雇员、合作伙伴、投资者和管理者），严重损害企业声誉。的确，消费者对商家的信任正在逐渐下降，人们对公共机构的态度也越来越谨慎，员工则要求企业明确阐述其核心价值观。 德勤2020年全球市场趋势报告中提到，当今时代，品牌信任对企业来讲尤为重要，关系到企业的方方面面。无论是客户、监管机构，还是媒体，都期望品牌商在其开展业务的各个领域都是开放、诚信和始终如一，从产品生产、促销活动、到员工文化和合作伙伴关系维护等。 被技术颠覆的企业，它的每一个方面都意味着可以赢得或失去任何一个客户、员工、合作伙伴、投资者和/或监管机构信任的机会。如果领导者能够充分贯彻企业价值观和技术道德观，努力履行“做好事”的承诺，企业就能够与利益相关者建立长期牢固的信任关系。在这种情况下，信任就变成了一个全方位的承诺，并且确保信任是企业的技术，流程，人员都在共同努力维护的基础。 技术道德这一术语指的是不局限于或侧重于任何一项技术的综合价值观，这个价值观是指导企业对技术使用的整体方法及通过部署这些技术驱动业务战略和运营企业应考虑主动评估如何以符合公司宗旨和核心价值观的方式使用技术。 在数字时代，信任是个复杂的议题，企业面临着无数的生存威胁。虽然颠覆性技术通常会给企业带来指数型增长，但仅凭技术却无法建立长期信任。因此，领先企业们正在通过全方位的维持利益相关者所期望的高度信任。领先企业们正在尝试通过各种方式，来维持利益相关者所期望的高度信任。 人工智能、机器学习、区块链、数字现实和其它新兴技术正以前所未有的速度和深度融入我们的曰常生活。企业该如何通过客户、合作伙伴和员工使用这些技术来构建信任呢？ •解读企业价值观。 如今，技术根植于业务，机器学习也驱动着业务决策和行为，因此，必须先了解企业的技术解决方案，才能进一步解读和评价企业价值观。数字化系统可以被设计用来减少偏差，让企业能够遵循自己的原则运营。 保障措施可以防止用户以不健康或不负责任的方式使用技术，从而帮助提高利益相关者的利益。例如，一家公司对可能成瘾的游戏强制限定游戏时间和游戏花费一个内容提供商提醒用户关注信息来源的准确性；云计算提供商在户超出其预算之前自动发出警报。 •建立强大的数据基础。 如果不能系统性地、统一地追踪数据内容及来源，并确定可访问数据的人员，就没有办法营造良好的信任环境。强大的数据基础让利益相关者拥有共同的愿景，为数据负责，采用安全的技术手段实现有效的数据管理。管理者需要让利益相关者了解他们提供的数据将如何运用，此外，除非为了法律或监管的目的，在利益相关者要求时须删除相关数据。 •强化防护措施。 德勤2019年未来网络调查报告显示，管理者为网络问题花费的时间越来越多，网络防御体系意味着您要保护您的客户、员工和商业合作伙伴，让他们远离与他们——或者说你们——的价值观不同的群体。从最开始就需要建立并实施网络安全风险策略略，并将其贯穿于商业运营和政策制定的全过程，这绝不仅仅是信息技术部门的问题。企业领导者应当与信息技术部门一起制定全面的数字安全风险策略，考虑安全、隐私、诚信和保密等各方面，增强利益相关者的信任，提高企业竞争力和优势。因此，需要评估企业的风险容忍度，明确弱点所在，并判断企业最具价值的数据和系统，制定风险缓解策略和恢复计划。 二）财务与IT的未来 德勤的研究发现，56%的首席信息官（CIO）期望应用Agile,DevOps或类似的灵活IT交付模式，来提高IT的响应能力并激发更广泛的创新的雄心。 但目前有些难以克服的障碍阻碍这些努力：资金的来源和分配。IT的运营和开发流程正变得越来越灵活，更加侧重产品，而财务部门仍旧按照过去数十年的方式来制定预算、融资和财报。结果显而易见：IT需求与财务流程之间的矛盾。若这个问题得不到解决，那么它可能会破坏首席信息官（CIO）的创新计划，乃至整个企业的战略目标。 IT对资金的需求与财务的漫长流程之间的矛盾并非形成于一夜之间。而是在过去十年中曰渐累积。云技术和平台技术一步步地颠覆了传统运营模式，迫使财务部门不得不重新评估财务管理方法。 《报告》指出这种变革体现在三方面： •从资本支出转向运营支出 从在现场转型到基于云的系统，涉及大量的支出从资本支出转移到运营支出。事实上，团队一直都有一些资本支出和运营支出。新的准则是“谁开发谁管理”。从会计的角度而言，短期运营支出增长会影响季度财报。 •衡量难以捉摸的投资回报率。 技术创新举措通常是难以达到内部收益率预期的尝试，可能产生正回报也可能不会。在财务及短期收益上，创新投资通常不具备传统IT项目的信心水平，因此这类投资往往也很难通过标准管理流程获得有力支持。在某些情况下，这会导致财务部门难以建立精确的流程，来跟踪长期投资回报率。例如，对于无限期重复使用的平台这类的固定预算投资，跟踪其投资回报率更是难上加难。 •计算交付价值。 根据德勤《2018年全球首席信息官(CIO)调查报告》，65%的受访者表示他们在评估IT投资时，通常采用具体案例具体分析的方法，而不是遵循常规财报流程。显然，在评估IT带来的价值这件事上，首席信息官(CIO)与首席财务官(CFO)不在同一立场。 作为财务与未来的T趋势的一部分，我们预计有更多首席信息官(CIO)、首席财务官(CFO)以及他们各自的团队，将会积极探索解决这些及其他在融资、会计与财报上所面临的挑战的方法。 三）数字孪生技术 当下，企业正以多种方式使用数字弯生技术。在汽车和飞机制造领域，数字弯生技术逐渐成为优化整个制造价值链和创新产品的重要工具；在能源领域，油田服务运营商通过获取和分析大量井内数据，建立数字模型，实时指导钻井作业在医疗保健领域，心血管研究人员正在为临床诊断、教育、培训,创造高仿真的人类心脏的数字弯生体；作为智慧城市管理的典型案例，新加坡使用详细的虚拟城市模型，用于城市规划、维护和灾害预警项目。 数字弯生可以模拟物理对象或流程的各个方面。它们可以展现新产品的工程图和尺寸，也可以展现从设计到消费者整个供应链中所有子部件和相应环节——即”已建成“数字弯生，也可采用“即维护”模式——生产车间设备的实物展现。仿真模型可以捕获设备如何操作，工程师如何维护，甚至该设备生产的产品如何与客户关联。数字弯生可以有多种形式，但它们无一例外都在捕获和利用现实世界的数据。 数字孪生发展势头迅猛，得益于快速发展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物联网传感器，以及更多可用的工具和计算的基础架构等。因此，各领域内的大小型企业都可以更多地接触到数字孪生技术。IDC预测，到2022年，40%的物联网平台供应商将集成仿真平台、系统和功能来创建数字孪生，70%的制造商将使用该技术进行流程仿真和场景评估。 与此同时，通过访问大量数据，使得创建比以往更为详细、更为动态化的仿真成为可能。对于数字孪生的长期用户而言，这就好比从模糊的黑白快照过渡到彩色高清数码照片一样，从数字源中获取的信息越多，最后呈现的照片就越生动逼真。 长期来看，若想要实现数字孪生技术的全部潜力，可能需要集成整个生态圈内的系统和数据。创建一个完整的客户生命周期或供应链(囊括了一线供应商和其自身的供应商)的数字化仿真，可以提供富有洞察力的宏观运营观点，但仍然需要将外部实体整合到内部数字化生态系统内。直至今曰，大多数企业仍对点对点连接之外的外部集成感到不满意。克服这种犹豫可能是一个长期挑战,但最终，所有的付出都将是值得的。未来，期望企业会利用区块链打破信息孤岛，继而验证信息并将其输入数字孪生体中。这可以释放先前无法访问的大量数据，从而使仿真更加细节化、动态化、更具潜在价值。 四）人感体验平台 人感体验平台趋势颠覆了传统的设计方法，它首先确定我们想要实现的人性化和情感体验，而后决定使用何种情感和AI技术组合能够达成这一效果。企业将面临的一大挑战是，如何针对不同的客户群体、员工群体和其它利益相关者，确定能引起他们共鸣和引发他们情绪的具体响应或行为，并进一步开发情感技术，使其能够识别和复制某一段体验中的特质。 在不久的未来，我们将会看到人们对人性化的技术需求曰益增长。在数字化革命进程中，我们目前进入到一个阶段，就是每个人之间未必有接，但每个人一定都与技术有联结。我们正在消除流程和交互，直接与机器互动。因此，我们渴望我们正在迅速失去的东西：有意义的联结。为此，我们期望技术能够用更加人性化，更人道化的方式跟我们互动。设计能够满足这一期望的技术需要对人的行为有更深刻的洞察，并不断创新，以提高我们预测和响应人们需求的能力。不久的将来，人感体验很有可能会带来长久的、可持续的竞争优势。 五）架构觉醒 越来越多的技术领导层和高管们逐渐意识到，如今，技术架构领域的科学在战略上比以往任何时候都更加重要。事实上，为了在技术创新颠覆的市场中保持竞争力，已成立的企业需要不断演他们的架构一一这一过程可以从改变技术架构师在企业内扮演的角色开始。 这种转变的目的非常明确：把经验最丰富的架构师安排到最需要他们的地方——即加入到设计复杂技术的软件开发团队中。一旦这些架构师被重新部署和赋能，他们便可帮助简化技术栈，提升技术敏捷性，从而为新兴企业获得市场优势。另外，他们还可以直接负责实现业务成果，解决架构难题。 此外，拥抱架构觉醒这一趋势的企业将开始重新定义架构师角色，使其更具协作性、创新性，并能对利益相关者的需求做出回应。具有全局观的架构师可能会发现，自己正在多部门混合的项目团队中，与专注于应用程序的架构师以及来自1T和业务部门的同事共同作战。未来，他们的使命将不仅是利用传统的架构组件，还要利用颠覆性力量（如区块链、AI、及机器学习）大胆创新。 查看详细>>

6月28日，中国博士后科学基金会公示了第67批面上项目拟资助名单，共有3707位拟资助人员入选（军队系统拟资助人员未公开名单）。 本批次面上资助一等资助仅用于"向与新冠肺炎疫情防控有关的博士后研究人员开展专项资助"中直接参与新冠肺炎一线救治工作的博士后研究人员（名单另行公示），此次公示人员均获得二等资助。 中国博士后科学基金是专门用于资助在站博士后科学研究的基金，旨在促使具有发展潜力和创新能力的优秀博士后进行创新研究，培养造就一支跨学科、具有复合型和战略性特点的博士后人才队伍。博士后基金每年可申请三次，其中，一次为特别资助，两次为面上基金。 从依托单位来看主要来自高校、科研院所和企业等单位。其中中山大学拟获资助135项，位居各单位第一；清华大学拟获资助120项，高居第二；浙江大学拟获资助99项，表现优异。此外，获得资助项目较多的高校还有四川大学、上海交通大学、西安交通大学、北京大学、复旦大学、深圳大学、中国科学技术大学等。 根据统计，本次进行公示拟获资助的博士后来自100个一级学科。从拟资助人选所在一级学科来看，基础学科博士后获资助项目数较多，稳居各类学科前列。 各类学科中，生物学最多，共有282人拟获资助，临床医学共有271人拟获资助，紧随其后。材料科学与工程共有263人拟获资助，位居第三位。化学共有230人拟获得资助，位居第四位。上述四个学科也是仅有的超过200人拟获资助的学科。此外，物理学、机械工程、环境科学与工程等学科获资助数也较多。 附：第67批面上资助拟资助人员名单 查看详细>>

近日，科技部火炬中心印发了《关于公布国家技术转移机构考核评价结果的通知》（国科火字〔2020〕105号）。 据悉，自2019年11月起，科技部火炬中心组织开展了2018年度国家技术转移机构考核评价工作。经材料初审、专家评审、分类计算等评价流程，确定45家机构考核结果为优秀（A）；141家机构为良好（B）；188家机构为合格（C）；58家机构为不合格（D），其中6家机构连续两次考核评价结果不合格，取消国家技术转移机构资格。 据了解，全国总计432家国家技术转移机构参加了本次考核评价，考评结果中获评优秀的45家技术转移机构中有24家为高校相关机构。 附件：2018年度国家技术转移机构考核评价结果 查看详细>>