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當合作雙方管理認知相對一致，傾向于通過融合異質性資源促進合作創新，利用數字化技術形成基于松散耦合的創新強化機制；當合作雙方管理認知出現不一致，會通過數字化技術抑制沖突來促進組織間管理認知的一致，以權力聚合實現跨組織合作治理。

堅決打贏疫情防控和經濟社會發展兩場硬仗，需要強有力的科技支撐。2月29日，河南省新型冠狀病毒防控應急科研攻關項目啟動會在鄭州召開，圍繞當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，我省啟動實施了第二批新型冠狀病毒防控應急攻關項目，共計6個專題 8個項目。 為了貫徹落實習近平總書記重要講話精神和省委、省政府關于統籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發展工作的安排部署，省科技廳圍繞我省當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，組織開展了第二批應急攻關項目征集評審工作。本批次共征集到項目20個，經省防控指揮部科研工作組、相關部門以及專家的現場調研、篩選、評審，最終對防控設備、疫苗研發、醫療廢物處置、防控信息技術、診斷試劑、中藥制劑等6個專項8個項目正式立項。 據了解，第二批項目的凝練堅持需求導向，主要是針對解決疫情防控的突出問題來進行研究謀劃： 一是針對大面積復工復產復學人員篩查監測和流動風險防控問題。鄭州安圖生物工程股份有限公司承擔的“新冠/甲流/乙流核酸快速聯檢系統研制及其在疫情監測中的應用”項目，針對目前新型冠狀病毒核酸檢測不利于大范圍推廣和大批量快速應用的現狀，研發快速聯檢系統，從樣本到檢測結果全自動完成，無需核酸專用實驗室，并能一次檢測實現甲流、乙流和新型冠狀病毒區分，可應用于基層、急診臨床的新冠病毒檢測，便于分流管理和監控疫情。鄭州方欣生物科技有限責任公司承擔的“冠狀病毒快速檢測試劑研制”項目，從新冠病毒感染的病原學檢測、特異性酶和特異性抗體方面入手，著力提供一種有效、經濟的檢測工具，可應用于早期診斷、確診病人的免疫學應答、無癥狀病人的篩查、隔離和醫學觀察人群的監控、復工復學等大面積人群的篩查。鄭州大學第二附屬醫院承擔的“基于二代測序的新型冠狀病毒變異、毒力分析及疫情監控研究”項目，將對新型冠狀病毒的全序列進行測序，分析新型冠狀病毒基因變異情況，建立病毒基因組數據庫，根據病毒樣本基因變異情況和毒力估計進行分析研判，為疫情監控和預警提供重要參考信息，也可為新型冠狀病毒疫苗開發、抗病毒藥物篩選提供依據。鄭州大學承擔的“復產復工人員流動的疫情風險態勢仿真推演與智能精準防控平臺建設”項目，旨在突破復產復工人員流動的疫情風險智能精準管控關鍵技術，揭示人群流動行為對新型冠狀肺炎感染影響的風險評估計算模型和態勢演化規律，并在此基礎上研制智能信息化系統，形成嚴密有效的全社會智能化、精準化疫情防控機制。 二是針對解決疫情一線防護服緊缺問題。河南省醫療器械檢驗所承擔的“可重復使用醫用防護服的研制”項目，旨在開發適用于新型冠狀病毒防護的可重復使用醫用防護服，破解防護服短缺困局，同時與駝人集團的新型防護面罩以及子任醫療、亞都實業、華西衛材等企業產學研緊密結合，解決一次性防護服防護級別低、供應不及時導致醫護人員感染等弊端，讓我國醫療機構隨時可以建立醫療防護安全網絡屏障。 三是針對下一步治療、預防工作所亟需的有效藥物和疫苗開展研發。河南中醫藥大學承擔的“適宜于新冠肺炎醫學觀察期的中藥制劑研究”項目，旨在根據新冠肺炎醫學觀察隔離人員、康復期患者及高風險崗位人員的中醫分型特點，研制相應中藥制劑，為下一步治療和防控工作提供持續支撐。華蘭生物疫苗有限公司承擔的“新型冠狀病毒肺炎疫苗的研究與開發”項目，將在該承擔公司已建立的Vero細胞大規模培養平臺的基礎上，研發制備新型冠狀病毒肺炎病疫苗，通過其安全性和有效性評價，向SFDA申請注冊，實現產品上市。 四是針對疫情防控產生的醫療廢物無害化處理技術難題。鄭州輕工業大學承擔的“醫療廢物無害化應急處置設備及工藝的研發”項目，旨在研發醫療廢物的移動式高溫碳化爐，及時、高效、無害化處置新冠肺炎疫情期間產生的醫療廢物，避免醫療廢物轉移運輸過程中可能造成的病毒擴散，有效防止疾病傳播，并對高溫碳化后的主要產物實現資源化利用。 省科技廳負責同志表示，當前疫情防控到了最吃勁的關鍵階段，希望各攻關項目承擔單位及科研人員要切實增強使命感和緊迫感，展現科技擔當，體現科技作為，以應用為標準，以實戰為方向，以解決應急之需為首要，確保“需求來自一線，成果用到一線”，把論文寫在抗擊疫情的第一線，把研究成果應用到戰勝疫情中。要弘揚科學精神，遵循科學規律，遵守科研規范，嚴格審批程序，在科技攻關中既強調特事特辦、急事急辦，又堅持合法合規、科學嚴謹，加強相關研究的倫理審查和知情同意，確保科研攻關在安全合規的前提下加快推進。省科技廳將全力為項目實施的各方提供好服務保障，對于階段性績效目標完成較好、在疫情防控一線應用效果明顯的項目，會同財政部門及時安排撥付后續經費，充分保障攻關之需。

清華大學地球系統科學系舉行新一代地球觀測數據與制圖成果發布會。清華大學理學院院長、地學系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對外發布了清華大學基于亞馬遜云服務（AWS）完成的新一代中國地區地球觀測數據集（Seamless Data Cube，簡稱SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測數據，以及在此基礎上研制的中國逐季節地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。 清華大學新研制的無縫數據集，填補了高空間分辨率和時間頻率觀測的空白。 目前世界上主流的地球觀測衛星Landsat每16天才能對全球掃描一遍，所獲得的數據集是不完整的。宮鵬團隊采用時空遙感技術手段和MODIS圖像輔助研發的無縫遙感觀測數據集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測數據。正是這些逐日數據，使得地球長時間觀測序列有了很好的時空一致性。基于無縫數據集，宮鵬團隊提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設計和訓練了一套適應遙感大數據的深度遙感特征學習和分類模型，最終得到了世界首套中國逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。 無縫遙感觀測數據集SDC以及逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開辟了中國衛星遙感數據處理和信息提取的新范式。它能夠服務于國民經濟眾多行業，比如農業集約化和土地閑置的監測、城市化與自然植被喪失的識別、土地退化和糧食安全、環境變化與健康、造林和土壤含水量的關系、城市擴張與熱島效應等研究以及碳儲備等。 無縫遙感觀測數據集SDC有助于打造世界頂級的在線制圖服務的平臺，并產生新的數據產品。例如，清華大學地學系依靠這個數據集研發了全球糧食估產模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預測數據，就可以提前兩個月估算出全球糧食產量情況。 無縫遙感觀測數據集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務（AWS）的大力支持。據AWS技術人員介紹，宮鵬團隊采用AWS云服務算力，相當于全世界現在TOP200的高性能計算機所能提供的能力。AWS并不簡單地提供儲存和數據服務，而是在云服務里就包括了人工智能與機器學習的計算框架，采用AWS云服務后，地表覆蓋制圖的精度提高了10——20%。

2022年8月4日-6日，青軟創新科技集團將亮相第57屆中國高等教育博覽會，西安國際會展中心 I 3號館 3C05，人工智能/大數據/特色軟件/新工科優訓營等產品現場體驗，產教融合、專業共建、課程共建相關人才培養體系交流分享。