知识分子政策

摘要： 百年来,中国共产党一贯重视知识分子问题和知识分子政策的制定与实施.党的知识分子政策主要经历了从团结、吸收、教育到团结、教育、改造,从尊重知识、尊重人才到尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造,再到"五才"一体的演进过程.新时代推进党的知识分子政策创新发展,必须科学判定知识分子的阶级属性和社会角色,遵循知识分子成长规律和党的知识分子工作规律,保持知识分子政策稳定有序发展,不断完善知识分子政策体系以提升政策效能.

摘要： 百年来,中国共产党一贯重视知识分子问题和知识分子政策的制定与实施。党的知识分子政策主要经历了从团结、吸收、教育到团结、教育、改造,从尊重知识、尊重人才到尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造,再到“五才”一体的演进过程。新时代推进党的知识分子政策创新发展,必须科学判定知识分子的阶级属性和社会角色,遵循知识分子成长规律和党的知识分子工作规律,保持知识分子政策稳定有序发展,不断完善知识分子政策体系以提升政策效能。

摘要： 1977-1978年,中国共产党对知识分子政策进行了一系列调整,包括澄清思想上的混乱,为知识分子恢复名誉,提出"尊重知识,尊重人才"的口号;重新确认知识分子属于工人阶级的一部分,是新时期社会主义建设的依靠力量;恢复、建立和完善一系列有利于知识分子发展的体制机制;平反冤假错案,认真做好"摘帽"和"改正"工作;等等.这些理论和实践的重大突破,为改革开放新时期党的知识分子工作指明了前进方向,也开启了新时期党的人才工作的新篇章.

摘要： 抗日战争时期,大批知识分子为了心中的抗日救国理想奔赴革命圣地延安,在陕甘宁边区形成了约4万人规模的知识分子群体.针对这一群体,中国共产党高度重视并制定了一系列正确的知识分子政策,主要包括政治上以充分的尊重信任、思想上以有效的教育改造以及生活上以特殊的优待照顾,这些政策契合了抗日民族统一战线的战略需要,取得了巨大的成就,这些成功经验对于做好新时代知识分子工作具有重要的借鉴价值.

摘要： 成果概况:《广西第二次科技工作者状况调查报告》是陈禄青教授承担的广西科学技术协会2015年科技工作者状况调查研究类课题《广西第二次科技工作者状况调查及研究》(课题编号:桂科协〔2015〕A-01)最终研究成果,2018年获广西第十五次社会科学优秀成果(研究报告类)三等奖。成果简介:《广西第二次科技工作者状况调查及研究》是通过开展科学的问卷调查,结合召开座谈会,了解广西科技工作者群体基本状况、主要特点、发展变化规律、权益保障以及科技工作者对党和政府科技政策和知识分子政策的认识和态度、建议,掌握当前科技工作者的基本状况和需求,及时反映他们的呼声和要求,正视不同科技工作者群体之间存在的问题和差异,深入剖析问题原因,并提出有关对策及建议等,为自治区党委、政府和有关部门制定科技及科技人才政策提供科学依据,在党和政府与科技工作者之间建立畅通稳定和双向沟通的渠道。

摘要： The National Science Conference, held in March 1978, is an unprecedented event in the history of Science in contemporary China. It indicates that science and technology in China finally embracing the "Springtime of Science" after ten years of turmoil during the Cultural Revolution. In the course of preparation for the conference, the Chinese government restored the national system of science and technology, formulated a new science and technology plan, and properly implement the policy on scientists and intellectuals. In the opening address of the conference, Deng Xiaoping said: "Science and technology is the primary productivity", and "the Scientific and technological workers are part of the working class." The adjustment of science policy laid the foundation for the opening and reform of science and technology in 1980s.%1978年3月举行的全国科学大会,是我国科学史上空前的盛会,标志着我国科技工作经过"十年动乱"后终于迎来了"科学的春天".通过全国科学大会的筹备和召开,我国科技事业恢复了正常的体制和秩序,党和政府调整了知识分子政策,确立了"知识分子是工人阶级的一部分"和"科学技术是生产力"等重要论断,是对"十年动乱"中遭到严重破坏的科技工作的全面拨乱反正,也为20世纪80年代科技事业的开放和改革奠定了基础.

摘要： 延安时期中国共产党高度重视知识分子工作,对大革命失败以后执行的"左"的知识分子政策进行了适时调整,制定了一整套正确的知识分子政策,从而吸引了大批知识分子积极参加革命.延安时期党的知识分子政策主要包括:纠正"左"倾错误,改变对知识分子的偏见;思想上、行动上高度重视知识分子,大量吸收其参加党和军队的工作;充分发挥知识分子的特长优势,营造尊重他们的良好社会氛围;等等.以上这些政策的调整和实施标志着党的知识分子政策逐渐走向成熟,同时也为新民主主义革命的胜利乃至以后的社会主义革命和建设的伟大胜利打下了坚实的人才基础.

摘要： 改革开放以来,从“依靠力量”到“基本力量”再到“根本力量”,从“科教兴国”战略到“人才强国”战略,从“尊重知识,尊重人才”到“尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造”,中国共产党对知识分子地位和作用的认识不断提升,党的知识分子政策日臻完善.考察改革开放四十年来党对知识分子的认识和政策的历史演进可以看出,正确认识知识分子的阶级属性,是党的知识分子工作的基础;正确认识知识分子的地位和作用,是做好党的知识分子工作的关键;制定并落实正确的知识分子政策,是做好党的知识分子工作的重要保障;培养符合时代发展需要的专业技术人才并发挥他们的作用,是党的知识分子工作的重要任务.

摘要： 知识分子是先知先觉的群体,党的知识分子政策关乎中国革命、建设和改革事业的兴衰成败.抗战时期党的知识分子政策日趋成熟,集中表现为从知识分子的地位、需求和任用三个维度,解决知识分子对党的政党认同及其领导的中国革命的认同,解决其物质安全需要和价值实现问题,为新时代党的知识分子政策的创新发展提供现实启示.

摘要： 延安时期中共共产党对知识分子的政策日趋成熟,在结束了党内左倾错误思想的统治之后,中共进行了由排斥知识分子到大量吸收知识分子的重大转变,并提出“工农干部知识化”和“知识分子工农化”的方针,知识分子的大量加入,为抗日根据地的开辟和建设,为夺取抗日战争和民主革命的胜利作出了突出的贡献.中共也在解决知识分子问题中积累了极丰富的宝贵经验.

摘要： 本发明公开了一种知识产权政策风险防范系统，包括用于获取知识产权交易项目信息的输入模块，用于根据所述交易项目信息中的规则参考数据查询政策规则数据库获取对应审核规则的规则模块，用于根据所述审核规则选取所述知识产权交易项目信息中的部分或全部数据进行审核并反馈审核结果的审核模块，同时还公开了基于该系统的知识产权交易系统和方法，通过对知识产权交易项目信息的自动选取和审核，提高了知识产权项目的交易效率，降低了交易风险。

摘要： 本发明公开了基于专家知识与拓扑相似的邻居优先生物分子子网搜索方法。其步骤如下：A、根据生物分子的序列特征，构建网络T（Gt）和B（GB）中生物分子的初始相似矩阵。B、根据生物分子在网络中的拓扑的相似特征，计算生物分子的相似矩阵S。C、构建专家知识字典。D、基于专家知识，以邻居优先策略进行搜索，获得结果子网。E、计算结果子网R（Gr）与目标子网T（Gt）的相似得分。F、计算p值。G、结果子网可视化。与同类方法相比，该方法计算准确度更高，具有更高的稳定性，能更好地处理生物分子网络间的“空隙”（Gap），获得更多的保守边和节点，且能较好地反映生物分子网络之间的变化情况。

摘要： 本发明公开了一种知识产权政策风险防范系统，包括用于获取知识产权交易项目信息的输入模块，用于根据所述交易项目信息中的规则参考数据查询政策规则数据库获取对应审核规则的规则模块，用于根据所述审核规则选取所述知识产权交易项目信息中的部分或全部数据进行审核并反馈审核结果的审核模块，同时还公开了基于该系统的知识产权交易系统和方法，通过对知识产权交易项目信息的自动选取和审核，提高了知识产权项目的交易效率，降低了交易风险。

摘要： 本发明属于图论学习、深度学习分析领域，具体涉及一种基于知识图谱的分子调控关系预测方法及系统，其中的预测方法包括以下步骤：(1)训练数据集的准备；(2)有向图模型的构建与训练；(3)神经网络的构建与训练；(4)实际预测。本发明通过对预测方法整体流程设计进行改进，首先结合图学习将有向图中的有向调控关系和各调控分子节点(即各调控分子实例)进行最优特征编码，接着在获得各节点与关系的特征编码后，利用深度神经网络框架进一步加强有向图的预测能力，经过迭代训练后提升有向调控的预测准确度。

摘要： 本发明公开一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其为基于实例判别transformer的学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；本发明方法包括：构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。本发明在编码器部分采用了transformer结构，实现了信号在知识表示空间内的稀疏分布，并且其直接从信号数据中挖掘模式信息，可适用于不同类型的下游信号分析任务，通用性和有效性强。

摘要： 本发明涉及药物表示学习领域，具体涉及一种结合领域知识的药物分子生成方法，包括利用构象搜索算法获得分子3D构象，从而获得分子空间信息，利用分子空间信息增强分子的初始表示；利用优化后的谱聚类算法以及优化后的CH聚类评价指标获取分子的分子划分结果；根据分子的增强表示和分子划分结果，利用图卷积神经网络对其编码获得其隐空间嵌入表示，即分别为全局图表示和局部子图表示；利用互信息最大化机制优化全局图表示和局部子图表示，得到富含空间信息和子结构信息的分子表示，并应用于下游分子生成任务；本发明有助于捕捉到分子的空间和结构信息，同时能更好地服务于基于深度学习的药物发现领域相关任务。

摘要： 本发明公开了一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法，包括：根据化学元素周期表中每个化学元素的所有化学属性，构建化学元素知识图谱；利用化学元素知识图谱对分子图进行图增强得到分子增强图；利用可插拔表示模型获得分子图和分子增强图的图表示；采用硬负样本挖掘技术选出与分子图在分子指纹空间相似的其他分子图作为负样本；将正样本对和负样本对的图表示映射到同一空间后，通过最大化正样本对之间的一致性同时最小化负样本对之间的一致性构建对比损失函数，利用对比损失函数进行优化学习；将参数确定的可插拔表示模型与非线性分类器形成预测模型，利用参数微调的预测模型进行分子图的分子性质的预测，以提升分子性质的预测准确性。

摘要： 本发明涉及一种融合分子结构特征的知识表示学习方法，属于知识图谱领域，将小分子结构特征与知识图谱三元组特征同时进行学习的方法，完成融合了小分子结构信息的知识表示学习过程，并最终形成隐含结构信息以及知识图谱关联信息的新型特征表示。它的成功将会明显提高生物医学领域知识图谱的相关应用的准确性。从而更好地服务于基于机器学习或深度学习的生物医学知识图谱中的药物挖掘的相关应用。

摘要： 本发明属于药物分子生成领域，具体涉及了一种基于领域知识和深度强化学习的药物分子生成器训练方法，旨在解决通过深度学习进行药物分子生成时的样本有限的问题。本发明包括利用领域知识构建活性药效团分子组群；利用动态策略下的课程式学习，将活性药效团分子组群中的药效团随机插入分子的生成过程中，生成具有特定目标的药效团结构分子；利用强化学习方法，最大化混合奖励函数，得到训练好的药物分子生成器。本发明解决了样本量过小的问题，防止过度的演示学习造成分子单一的问题，可以使生成的分子更快收敛到具有特定目标的药效团结构。

摘要： 本发明涉及小分子药物晶型技术领域，为一种小分子药物晶型知识图谱的构建方法及系统，包括：S1，爬取网络已公开的小分子药物的综合数据信息，并对源文件内容进行存储；S2，对所述源文件内容按照关键字归类并进行清洗，其中分子信息及晶体信息按照结构化数据的格式进行处理存放，其他信息按照非结构化数据的方式灵活存放；S3，构建实体数据层，根据所述实体数据层中的数据进一步构建用来存储实体间的关系及实体的属性的模式层。将小分子药物的晶型研究及制成过程中的概念充分发掘，并提供丰富晶型研究中相关实体的类别和属性信息，实现相似晶型的自动查询。对小分子新药的整体研发流程起到促进加速的重要作用。