校级科研创新团队 智能农机装备与技术团队

智能农机装备与技术团队依托内蒙古民族大学“智能制造技术”重点实验室组建而成。该团队立足内蒙古自治区东部地区经济特色与产业结构,在传统农业装备技术的基础,上,运用先进传感、智能控制、移动互联网等信息技术进行升级,创新发展新型智能化农业装备与技术,从而具备一定的作业环境现场感知、作业状态实时监测、作业过程自适应调控、按需精准变量作业和远程运维能力,为现代农机装备提供智能化解决方案。

校级科研创新团队 新能源发电系统储能与控制技术创新团队

新能源发电系统储能与控制技术创新团队依托内蒙古民族大学物理与电子信息学院无线电物理学科和电力电子技术实验室组建而成,综合运用控制理论、现代数字信号处理、电力电子学、嵌入式系统开发等相关理论与技术,聚焦新能源发电储能与井网、电能质量控制、无线电能传输及智能电网等领域发展前沿,解决弱电网复杂工况下电力系统稳定与控制、微电网和智能电网的分布式控制等相关问题。

农业装备设计理论及制造技术创新团队 校级科研创新团队

农业装备设计理论及制造技术创新团队由内蒙古民族大学工学院牵头,依托本学院机械学科优势,并联合内蒙古金丰农业机械制造有限公司、内蒙古通瑞达生物科技有限公司、内蒙古蒙深良牧生态农业发展有限公司,形成了一支学术水平较高、科研开发能力强的创新团队。团队带头人和团队成员在蓖麻收获机设计理论与开发、绿色能源装备开发与制造、深根茎药材挖掘与分离技术等方面进行研究。

图书馆服务如何促进科研创新团队的高价值专利产出?

科研创新团队是高校科技创新的重要生力军,而高价值专利产出则是科研创新团队服务经济社会的关键。文章基于图书馆专利服务视角,通过追踪识别科研创新团队重要研究成果,明晰技术专利化过程呈现的主要特征,尝试图书馆在技术研发、技术专利化、技术商业化3个阶段开展的相应工作,旨在探究科研创新团队高价值专利产出的关键因素,为创新高校专利信息服务提供借鉴。

利他偏好下高校科研创新团队内部隐性知识转移激励机制研究

考虑利他偏好,基于委托代理理论构建高校科研创新团队内部隐性知识转移效用函数,探究利他偏好对团队内部隐性知识转移效率的影响,同时研究在利他偏好情境下,激励对团队内部隐性知识转移的促进作用.对模型求解并仿真分析发现:高校科研创新团队内部利他偏好能够有效促进成员开展隐性知识转移;利他偏好能够促进高校科研创新团队的总体知识产出;利他偏好能够降低团队内部最优激励成本.从优化团队行为导向、设计最优团队奖酬体系、搭建团队内部利于知识分享的工作环境等方面,提出激励高校科研创新团队内部开展隐性知识转移的管理策略.

高职院校科研创新团队科研育人路径的探索

科研育人是高职院校科研创新团队的重要建设任务之一。科研创新团队建设可以培育高职学生的科学理想、科学道德、科学精神和科研能力。高职院校科研创新团队要以健全完善的制度为基础发挥科研育人的主体作用,引入科研创新团队科研育人考核评价与激励机制,形成科研创新团队科研育人的有效模式,以培养学生的科研素质。

高职院校科研创新团队建设研究——以沈阳A职业学院为例

目前高职院校科研工作存在基础薄弱、对科研创新团队建设的重视程度不够、缺乏理论研究基础支撑、政府相关部门的指导和支持力度不足等问题。为建设科研创新团队,高职院校要加大科研投入,加强科研创新平台建设,政府相关部门要给予政策支持和指导,要完善科研创新团队人才培养机制。

校企“双平台”融合培育优秀科研创新团队——以地方应用型高校为例

培育优秀科研创新团队是地方应用型高校高质量发展、提高竞争力的首要任务。文本分析了地方应用型高校科研平台、科研创新团队建设的“瓶颈”问题及其成因,结合宿州学院与皖北煤电集团产学研合作案例,阐明了校企“双平台”融合机制及其在培育优秀科研创新团队中发挥的重要作用,分析宿州学院“煤矿水害防治与矿井水资源化”安徽省高校优秀科研创新团队的梯队结构、主攻方向、标志性成果及所取得的经济社会效益,可为类似条件下的其他地方应用型高校创新团队建设提供参考。

依托导师科研创新团队的研究生创新能力培养模式研究与实践

研究生创新能力的培养是研究生培养环节的重中之重,良好的培养模式是研究生创新能力培养的关键。而随着研究生招生规模不断扩大以及大数据时代多学科相互之间交叉融合越来越紧密等原因,目前在传统单一导师培养模式下,无论是导师的时间精力,还是导师的学术水平、学术视野、知识结构、知识广度、实践经验等,都不利于研究生创新能力的培养。以导师科研创新团队为依托,探讨导师科研创新团队培养模式对研究生创新能力培养的优势,并以笔者自身科研创新团队为实例,就团队组织结构、管理机制、评价奖励机制、学术交流机制四个方面,具体介绍团队对研究生创新能力培养的相关实践,以期解决单导师个人时间精力的有限性、学术水平和视野的局限性、知识结构和广度的单一性以及实践经验的不足性等与研究生知识需求的多学科、综合性以及实践性等之间的矛盾,从而有效培养和提高研究生的创新能力。

“资本市场参与者个体特质与行为研究:基于多学科融合视角”科研创新团队

中央财经大学第五批青年科研创新团队“资本市场参与者个体特质与行为研究:基于多学科融合视角”团队成立于2019年5月,团队负责人为肖土盛教授,核心成员包括李哲、马云飙、刘悦、陈思等来自多个学院的教师。团队成员以85后青年教师为主,具备良好的科研实力与潜力,科研热情较高,学缘结构较合理。

“大规模网络结构数据的统计分析与应用”科研创新团队

中央财经大学第五批青年科研创新团队“大规模网络结构数据的统计分析与应用”团队成立于2019年5月,团队负责人为潘蕊,团队核心成员包括刘小元、王思洋、关蓉、杨玥含、曲日亮等老师,均来自统计与数学学院和商学院。在为期3年的项目运行期间,团队的组织建设情况良好,取得了丰富的成果。

“数字经济基础理论研究”科研创新团队

中央财经大学“数字经济基础理论研究”青年科研创新团队成立于2019年3月,团队负责人为刘航,团队核心成员包括鞠雪楠、邱磊菊、刘倩、赵宣凯、何毅、张文韬等老师,团队人员均为中央财经大学中国互联网经济研究院的全职教师。自团队组建以来,在院长孙宝文教授的大力支持下,团队成员通力合作,紧紧围绕数字经济基础理论的相关问题,在科研教学、教材著作、社会服务、学术交流等诸多方面取得了丰硕成果与显著成绩。

未病先防传岐黄 求实创新谱新篇——治未病科研创新团队介绍

治未病科研创新团队由山东省名中医药专家谭奇纹教授担任首席科学家。通过建设科研创新团队,实现“平台搭建、人才培养、成果产出、社会贡献”四大突破,搭建临床、科研相结合的中医治未病学术平台,实现山东中医药大学和附属医院从无到有的学术团队,形成了融中医临床重点专科、重点学科和专业委员会的学术平台,培养了一支具有科技创新和实践能力的人才队伍。团队规模不断壮大,53.8%的团队成员拥有博士学位,在中华中医药学会相关专业委员会任青年副主委1人、委员5人、青年委员3人,在世界中医药学会联合会相关分会任常务理事2人、理事2人,在省级学术委员会任常务委员3人、委员8人。培养硕士研究生30名,博士研究生7名,目前已有多位成为我省中医治未病领域的骨干力量。

沧州师范学院科研创新团队——大运河文化带专项研究团队简介

沧州师范学院首批科研创新重点团队一大运河文化带专项研究团队于2020年1月获批成立,由首席专家沧州师范学院党委书记云电军教授带领于秀萍、安娜、郭玉华、付红妹、刘用良、何兰芝、王建华、吴秋丽、肖潇、曹舒婷等优秀教师组成。

豆科药用植物根瘤菌研究创新团队 校级科研创新团队

豆科药用植物根瘤菌研究创新团队聚焦内蒙古地区黄芪、甘草等豆科中蒙药材,锦鸡儿、沙打旺、沙冬青等防风固沙植物,利用根瘤菌高效共生固氮作用为豆科植物的良好生长提供氮素营养保障,解决土壤中长期缺乏氮素营养的重要问题,不断提高中蒙药材有效成分积累量,提升药材品质,更好地发挥植物防风固沙、保持水土功能,为“打造祖国北部边疆亮丽风景线”做好科学服务。

校级科研创新团队科尔沁沙地牧草高产栽培与高效利用团队

科尔沁沙地牧草高产栽培与高效利用团队依托内蒙古自治区饲用作物工程中心,聚焦科尔沁沙地牧草种质资源匮乏、人工草地产量低、品质差、越冬能力弱、牧草加工技术落后等实际问题,整合科技力量,搭建科研创新平台,形成团队合力,以减缓科尔沁沙地草畜矛盾,为地方经济发展及美丽乡村建设贡献科技力量。

体育人文社会学科研创新团队

体育人文社会学科研创新团队,主要依托“安徽省体育学高峰培育学科”,立足于区域经济社会发展需求,以体育社会与文化、体育经济与管理、运动休闲与健康等方面为学科方向,聚焦体育与乡村振兴、体育产业与经济高质量发展、校园足球与三大球振兴、青少年健康与体教融合等具体研究领域,采用理论结合实证研究方法,践行学科融合发展研究理念,探索体育与人、体育与社会的内在关系及其基本规律,以期为新发展阶段安徽省社会经济高质量发展提供体育支持,助力健康中国行动落实和体育强国建设。

光伏组件与光电材料科研创新团队

光伏组件与光电材料科研创新团队以安徽省高效智能光伏组件工程研究中心为依托,结合现有优势学科,着力打造以高效光伏组件及生态应用、太阳能电池材料为核心的工程应用和材料研发体系,努力构划光伏新能源蓝图。

蒙医药防治蜱传疾病创新研究团队校级科研创新团队

蒙医药防治蜱传疾病创新研究团队依托内蒙古民族大学蒙医药学院组建构成。主要开展蜱传人兽共患疾病无形体病、立克次体病、Q热等疾病病原体检测及诊断方法与蒙药药效物质等技术研究与技术服务。

智慧农牧创新团队校级科研创新团队

智慧农牧创新团队由内蒙古民族大学计算机科学与技术学院牵头,依托内蒙古百讯信息科技有限公司,聚焦农牧业生产活动中高新技术能力较为薄弱的问题,整合科技力量,搭建科技创新平台,形成团队合力,将人工智能和大数据研究技术应用于农牧业大数据分析等方面。团队现有科研人员6人,其中,教授2人、副教授3人、讲师1人,博士4人,硕士研究生导师4人。