最早将创新概念引入学术领域的是？

一、最早将创新概念引入学术领域的是？

熊彼特。

创新概念的起源可追溯到1912年美籍经济学家熊彼特的《经济发展概论》。熊彼特在其著作中提出：创新是指把一种新的生产要素和生产条件的“新结合”引入生产体系。它包括五种情况：引入一种新产品，引入一种新的生产方法，开辟一个新的市场，获得原材料或半成品的一种新的供应来源。熊彼特的创新概念包含的范围很广，如涉及到技术性变化的创新及非技术性变化的组织创新。

二、山东学术领域名人？

蒋民华：中国科学院院士，晶体材料学家、教育家，山东大学终身教授，中国功能晶体研究和开发的先驱者和带头人之一。提出的DKDP晶体的亚稳相生长理论和方法，打破了国际上在低温稳定相中生长DKDP的惯例，生长出高质量的晶体；在KTP的助熔剂生长方面取得重大突破；首次探索并生长出“中国牌”的LAP晶体，并在此基础上进一步开拓了把有机基团和无机基团结合起来的有机金属络合物非线性光学晶体材料系列的研究领域，形成了有特色的、国际上称为半有机非线性光学材料的新方向

三、学术创新包括哪些要素？

我个人认为学术创新包括理论创新和实践创新。必须是突破性的、填补空白的、现实中还没有实现的。

四、为什么学术诚信是学术创新的基石？

科研诚信是科技创新的基石，是清廉社会的重要标志。不管是科学研究还是技术研发，都需要科技工作者坚持真理、尊重规律、求真务实的科学精神，需要甘于寂寞、锲而不舍、潜心研究的科学情操，需要严肃认真、严谨细致、一丝不苟的科学态度，需要诚实守信、抱诚守真、恪守不违的道德准则。应当肯定，广大科技工作者能够恪守科学道德与良好学风，我国科研诚信主流和基本面是好的，这是改革开放以来科技创新能够取得巨大进步的重要因素。

五、俄罗斯擅长的学术领域？

.核电。

按在本国境外建造的核电站数量计算，俄罗斯是世界上领先的国家。

它在生产高浓缩铀以满足核电需求和核燃料出口方面处于世界领先地位(国有的俄罗斯原子能公司拥有全球铀浓缩服务市场40%的份额和核电站燃料供应市场17%的份额)。

作为该领域的世界领先者，俄罗斯拥有最先进的乏核燃料处理和处置技术。

2.地质勘查。

按面积计算，俄罗斯是世界上面积最大的国家。

直接的结果是，它拥有最大的饮用水和森林资源储备。

当然，这与俄罗斯科学家本身没有任何关系，但他们创造了探索其自然保护区的技术。

俄罗斯已探明的天然气和钻石储量居世界首位。

它拥有世界近25%的天然气储量，是这一领域的常年领先者。

排名第二的伊朗约占17%，因此俄罗斯的主导地位不太可能受到挑战。

钻石生产是俄罗斯最古老的采矿业之一，始于1867年在乌拉尔金矿发现钻石。

今天，俄罗斯在开采钻石的实物数量和总价值方面都处于世界领先地位。

俄罗斯的实际钻石储量也位居世界第一，以至于其潜在储量估计比所有其他钻石生产国的总和高出三到四倍！

3.算法开发。

根据HackerRank的数据，俄罗斯和中国正在不断争夺软件开发的全球评级榜首；同时，俄罗斯人是算法开发领域无可争议的领导者。

4.数学。

大象无形的数学奇人--格里戈里·佩雷尔曼

自1991年以来，已有6位俄罗斯出生的数学家获得了菲尔兹奖，这是数学界最负盛名的奖项。

他们是Efim Zelmanov，Maxim Kontsevich，Vladimir Voevodsky，Grigory Perelman，Andrei Okunkov和Stanislav Smirnov。

另外，值得一提的是，上面列出的佩雷尔曼在2002-03年证明了庞加莱猜想--这是七个所谓的千禧年奖问题中第一个也是唯一一个需要解决的问题(截至2020年)。

5.物理。

从各个物理领域的成就总和来看，俄罗斯在这方面也是世界领先的。

自1991年以来，已有五位俄罗斯出生的物理学家获得诺贝尔物理学奖：Zhores Alferov、Alexey Abrikosov、Vitaly Ginzburg、Konstantin Novoselov和Andre Geim(虽然出生在索契，但他是德国人，从未被认为是俄罗斯人)。

700多名俄罗斯科学家参与了大型强子对撞机的建造。

早在1997年，Dmitry Dyakonov、Viktor Petrov和Maxim Polyakov就假设了五夸克的存在-这是大型强子对撞机在2015年探测到的一种粒子。

最后但并非最不重要的是，俄罗斯物理学家在热核能、等离子体，，，物理、射电天文学和引力天文学等领域占据领先地位。

可以肯定地说，俄罗斯的物理教育是首屈一指的。

相，

六、探讨人工智能领域的学术争议

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿技术，近年来引起了广泛的关注和研究。在人工智能领域，有许多争论和辩论，涉及到伦理、技术、安全等多个方面。本文将就当前人工智能的学术争议展开探讨。

伦理问题

伦理问题是人工智能领域的一个重要讨论点。一方面，有人担心人工智能可能会对人类社会产生不可控制的影响，甚至带来危害。例如，如果人工智能能够取代人类的工作，那么会导致大量的失业和社会不稳定。另一方面，人工智能是否应该具有道德判断能力也是伦理问题的焦点。如果人工智能可以做出道德决策，那么人们就需要思考如何将其道德标准与人类社会的价值观协调一致。

技术发展

在人工智能领域，技术发展争议也是一个热门话题。一方面，有人担心人工智能的快速发展可能失去控制，给人类带来危险。例如，若人工智能无法正确判断和处理某些复杂情况，可能会导致事故或错误的决策。另一方面，人工智能的发展也有很多积极的影响，例如提高生产力、改善医疗、创造新的工作领域等。

人工智能的安全性

安全问题是人工智能领域的重要争论点。一方面，一些研究者担心人工智能可能被滥用，例如被用于进行网络攻击或者制造危险武器。同时，人工智能也可能存在系统性漏洞，导致被黑客入侵。另一方面，为了确保人工智能的安全性，研究者和技术专家需要开展相关研究和开发新的安全机制。

结语

无论人工智能的发展与争议如何，它都是一个重要的研究领域，对社会发展有着重要的影响。人工智能的正面效应无疑是巨大的，但我们也需要警惕其中的潜在风险，并积极探索解决方案。只有在一定限度内平衡好技术发展、伦理问题和安全性，人工智能才能更好地为人类社会服务。

感谢您阅读本文，希望通过本文对人工智能学术争议的探讨，能够帮助您更好地了解这一重要领域。

七、项目领域分类？

项目类型分为五大类，分别是：标准项目、文本项目、数值项目、包装项目、物料无关的项目。

组织间项目的管理工作是由我委与境外基金组织或学术机构共同开展，国家(地区)或者机构性质的不同使得每一个组织间项目都呈现了较强的个性化特点。

为此，大多数组织间项目有经双方协商后确定的“项目指南”，明确拟资助领域、申报资格、申报时间及申报具体要求等信息。此类“项目指南”统称为《组织间项目指南》。

八、人工智能创新是什么创新？

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

一、强化吸收数据

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

二、自适应性

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

三、反应性

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

四、前瞻性

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

五、并发性

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

九、人工智能是什么学术？

人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的

十、什么是学术思想创新？

学术创新意指学术研究要创造出新的东西：或发明出新范式和新方法，或孕育出新思想和新见解，或发掘出新材料和新证据，一言以蔽之曰——创造新知。

中国社会科学院研究员、世界宗教研究所所长卓新平指出，为了真正实现学术创新，学术标准上门槛要高，强调高雅的学术品德，形成良好的学术风气，坚持科学的学术方法，具有严谨的学术态度；学术探索上门槛要低，提倡“百家争鸣，百花齐放”，让学者有思想性、发挥想象力，对其研讨的事物持有好奇心、怀疑态和惊讶感，允许学者有“奇谈怪论”、发“奇光异彩”。