(记者:张爽)近日,“中国优质科技资源共享工程”重点推广成果评选活动圆满结束,亚太地区著名IT专家Sabir Muhammad自主研发的基于动态更新加速和自适应搜索的软件自我修复系统和基于机器学习的软件故障定位系统这两大前沿原创性技术成果经过层层审查和严格评审,成功入选中国优质科技资源共享工程重点推广成果。

据了解,“中国优质科技资源共享工程”由中国科学院学部和科学技术部火炬高技术产业开发中心担任主管单位,由辽宁中科技术转移中心担任执行单位,旨在从全国范围全行业内遴选优质科技成果,集成科技资源优势,建立全国优质科技资源共享和交流平台,为经济社会发展提供全面技术支撑,并面向国际进行推广应用。同时,三大单位主体也是“中国优质科技资源共享工程”的核心组织机构,各组织机构通过国家高新技术产业开发区、科技企业孵化器(众创空间)、高新技术企业、技术市场、科技金融、创新型产业集群、科技型中小企业等一系列政策工具的制定和实施,在建设创新创业环境,聚集科技资源,促进技术创新与转化,加强科技和经济结合,调整产业结构,增强区域创新能力等方面,取得了卓越的成绩。

“中国优质科技资源共享工程”的评选坚持“尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创新”的方针,只有勇于自主创新,为推动科学研究、技术开发与经济、社会发展,促进科技成果向现实生产力转化,促进国家创新体系建设做出重大贡献的科技成果才有资格申报参评。入选“中国优质科技资源共享工程”的技术成果必须满足如下条件:(一)技术创新性突出,总体技术水平和技术经济指标需达到国内或国际同行业的领先水平。(二)经济效益或者社会效益显著,技术成果为经济建设、社会发展做出巨大贡献。(三)推动行业科技进步作用明显,具有很强的示范、带动和引领作用。从上述评选标准的严格程度就可以看出,想要成功入选中国优质科技资源共享工程重点推广成果的难度极大,只有相关行业极少数顶尖科技成果才有机会获评。

即便如此,亚太地区著名IT权威专家Sabir Muhammad自主研发的两项国际领先的科研成果依旧凭借其极强的行业前瞻性、技术先进性和创新性脱颖而出,成功获评“中国优质科技资源共享工程”并纳入该工程重点推广成果。

据悉,Sabir Muhammad本次入选“中国优质科技资源共享工程”的两项技术成果基于动态更新加速和自适应搜索的软件自我修复系统和基于机器学习的软件故障定位系统深度融合了人工智能、云计算、大数据等前沿科技,在技术创新程度、技术难度和复杂程度、对推动科技进步的意义与作用、经济及社会效益等方面均具有巨大的突破性,为IT行业发展做出了极其卓越的贡献,因此获得了评审专家的一致肯定。可以说,Sabir Muhammad的这两大技术成果能够成功入选此次重点推广成果可谓实至名归。

   中国优质科技资源共享工程项目负责人李川表示,未来希望在各个领域能够挖掘更多的像Sabir Muhammad这样优秀的行业科技研发人才以及更具突破性和前沿性的行业科技成果,以更好地发挥“中国优质科技资源共享工程”平台和资源优势作用,积极推广我国科技创新前沿成果,发挥优质科技成果在行业及国家科技发展方面的引领示范作用,树立标杆,为推动我国科技事业的进步和创新发展做出应有的贡献。