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总经费超1亿元!4所高校获批国家重大科研仪器研制项目

时间:2024-11-27 点击:143

核心提示:导读:国家自然科学基金委员会公布了2024年度国家重大科研仪器研制项目的立项资助结果,兰州大学、西安理工大学、重庆医科大学、武汉体育学院相继官宣获批国家自然科学基金的国...

导读:国家自然科学基金委员会公布了2024年度国家重大科研仪器研制项目的立项资助结果,兰州大学、西安理工大学、重庆医科大学、武汉体育学院相继官宣获批国家自然科学基金的国家重大科研仪器研制项目资助。

近日,国家自然科学基金委员会公布了2024年度国家重大科研仪器研制项目的立项资助结果,兰州大学、西安理工大学、重庆医科大学、武汉体育学院相继官宣获批国家自然科学基金的国家重大科研仪器研制项目资助。

国家重大科研仪器研制项目面向科学前沿和国家需求,以科学目标为导向,加强顶层设计、明确重点发展方向,鼓励和培育具有原创性思想的探索性科研仪器研制,着力支持原创性重大科研仪器设备研制,为科学研究提供更新颖的手段和工具,以全面提升我国的原始创新能力。国家重大科研仪器研制项目包括部门推荐和自由申请两个亚类。

项目名称

牵头单位

资助经费(万元)

研究期限

先进多激发波长全光谱生物气溶胶激光雷达的研制

兰州大学

762

5年

云相态识别和液水/冰水廓线定量遥感系统研发

西安理工大学

822.48

5年

基于颅内毫米级声源点的定位引导及治疗调控系统

重庆医科大学

8028

面向心血管疾病高危人群的分布式毫米波智能精准筛查与监测系统的研制

武汉体育学院

710

5年

兰州大学

11月18日,据兰州大学官网消息,兰州大学大气科学学院黄忠伟教授牵头承担的“先进多激发波长全光谱生物气溶胶激光雷达的研制”项目获批立项,资助直接经费762万元,研究期限5年。

该项目面向生物气溶胶气候环境健康效应前沿问题、疫情防控与生物安全等国家重大需求,由兰州大学作为牵头单位,联合北京卓镭激光技术有限公司共同申报,拟通过攻克多波长激光激发、全荧光光谱探测、生物气溶胶准确反演等关键技术瓶颈,研制多激发波长全光谱生物气溶胶激光雷达系统,形成具有我国自主知识产权的重大科学装置,实现对不同高度生物气溶胶的“多维度CT扫描”。项目成果将为实际大气生物气溶胶垂直分布的实时准确探测提供关键设备,在大气科学、环境科学、疫情防控、生物安全等生物气溶胶监测预警相关领域具有重要应用价值。

西安理工大学

11月18日,据西安理工大学官网消息,由西安理工大学激光雷达团队华灯鑫教授主持的“云相态识别和液水/冰水廓线定量遥感系统研发”项目获批立项,资助直接经费822.48万元,研究期限5年。这是该团队第二次获批国家重大科研仪器研制项目。截至目前,学校先后共主持承担该类项目5项。

该项目面向云物理、云降水机制以及人工影响天气等研究中的重大科学问题、国家需求与学科前沿,由我校作为牵头单位,联合兰州大学、陕西省人工影响天气中心和西安市气象局等科研院所共同申报,以分相态云水定量探测激光雷达研制为核心,集成与融合温湿度激光雷达、微波辐射计和毫米波云雷达,研发一套基于创新与集成思路的“云相态识别和液水/冰水廓线定量遥感系统”,突破对不同高度云中液水/冰水含量廓线的全天时探测和定量反演,以及高时空分辨率云内温湿度廓线的探测,实现对混合相云的精确识别和云中过冷水含量的定量探测,解决国际上云中过冷水定量探测和准确识别的重大科学挑战及技术瓶颈。

重庆医科大学

11月20日,据重庆医科大学官网消息,由重庆医科大学王智彪教授牵头,联合清华大学、南京大学、陆军军医大学等单位申报的国家重大科研仪器研制项目(部门推荐类)《基于颅内毫米级声源点的定位引导及治疗调控系统》获得立项资助,项目直接经费8028万元,创下学校国家级项目直接经费额度历史最高记录。

王智彪教授领衔的项目团队深耕聚焦超声技术36年,在前期项目研究基础上申报了《基于颅内毫米级声源点的定位引导及治疗调控系统》项目,拟为深脑疾病治疗和脑科学研制一套兼顾无创、精准定位、精细干预及实时监控的重大科研仪器。项目成功获批是团队围绕聚焦超声治疗技术持续开展原始创新的卓越成果。

武汉体育学院

11月20日,据武汉体育学院官网消息,由武汉体育学院运动医学院崔庆华教授牵头,联合北京理工雷科电子信息技术有限公司、中国医学科学院阜外医院、北京大学等科研院所、企业共同申报的“面向心血管疾病高危人群的分布式毫米波智能精准筛查与监测系统的研制”项目成功获批。项目直接资助经费达710万元,研究周期为5年。这是武汉体育学院首次获批国家重大科研仪器研制项目,也是全国体育院校在该领域的零突破。

项目依托毫米波雷达技术,计划实现对人体表面极微弱振动信号的非接触、长期、连续、精准测量,研制分布式级联毫米波雷达系统,并结合ChinaHeart人群大队列数据,围绕心血管疾病知晓率低、控制率低、死亡率高的核心科学问题展开研究,最终实现基于人工智能大模型,完成对人体心电及血压信号的精准连续监测,建立重大心血管事件的预警、监测和识别体系。

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| 作者:Ev

|?来源:仪器信息网

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