申报课题是高校教师和科研工作者十分重要的工作内容。 本书采用倒金字塔思路，对课题申请书进行了拆解，并系统介绍了如何利用AI辅助做好课题申报工作。本书第一章对课题申报进行了概述，分别介绍了各级别课题的申报公告和申请书及活页。第二章～第十二章分别介绍如何利用AI辅助开展课题申报的具体工作，主要有寻找选题、分析课题立项选题，以及课题论证相关部分的写作，包括研究背景写作、学术史梳理及研究动态写作、研究价值写作、阐释研究对象与框架思路写作、课题的重点难点写作、主要目标写作、研究计划及其可行性写作、其他部分

《科技论文写作与发表》立足于科技领域的中英文学术写作这一主线，针对科技论文写作原则和规范，将作者的科研写作经验贯穿《科技论文写作与发表》，从论文的信息检索、组织与结构、常用句式与绘图习惯、投稿及发表等方面进行了全面而系统的介绍，收集并提供写作实例与分析，总结学术写作风格及品位，阐述了学术不端的界定与危害。

本书从数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面系统地介绍科研数据的分析方法，涉及13项知识类应用（如影响关系、权重关系、数据预测、问卷研究），本书强调以实际应用为主，每个知识点均通过通俗的文字表达，并附以案例及软件操作界面进行详细解读，可用于数据分析、实证研究和学术写作等，适合高等院校本科生、研究生，以及行业研究者学习和使用，也适合从事科研分析培训、数据分析咨询的相关工作者参考。

《创新在闪光（2021年卷）》以宣传北京市科学技术奖获奖成果为核心任务，讲述了多个科研领域中，北京科技工作者们艰辛的科研历程，以及他们为服务于现实生活取得的多项创新成果。为了让广大公众更好地了解这些创新成果，《创新在闪光（2021年卷）》将部分北京市科学技术奖获奖成果以科学、简明、通俗易懂的方式呈现出来，把各个行业专业的科学术语、科研过程转变为人人都能读懂、人人都能接受的科学故事，拉近了前沿的科学研究与普通群众之间的距离，是公众更好地了解科研成果，感受科技进步的一座桥梁，期望读者们能够从字里行间

提升科学分析能力的主要途径在于改进思维方法，作为“科学逻辑”丛书之一，本书从科学分析的实用角度来编写，不仅详细介绍了科学演绎的逻辑原理，而且结合丰富的科学案例来阐明如何发现问题、分析问题和解决问题，以此论述科学的分析方法，从而启发科学思维并提升读者的科学分析技能。本书内容包括绪论以及概念分析、逻辑定义、直言推理、三段论、复合推理、等值推理、混合推理、模态推理、关系推理、分析推理，并附录了科学分析测试，具有科学性、系统性、实用性的特点。本书适合作为高等院校逻辑学、科学逻辑与科学思维方法等相关课程的

《日本的生命科学政策：连接社会与科学》记述了21世纪日本生命科学研究所取得的成就，强调前沿科学的发展与科学伦理之间的密切联系带给人类的重大课题。书中介绍了京都大学教授、诺贝尔生理学或医学奖获得者山中伸弥主导的iPS细胞研究及其社会影响，并描述了前沿科学的发展与“产、官、学”协调体制高效运行的密切关系。在作者看来，当今科研实践中“点”“线”“面”之间的关系不再是过去那种由点及线、以线带面的单向传递关系，三者之间已形成多向的互动关系。在科技创新中，既需要能够统揽全局的通才，又需要善于攻关克难的尖兵。

本书主要从生命故事和心理传记学的视角对我国杰出科学家的成长过程进行理论与实证研究。作者将质性研究和量化研究相结合，探讨了我国院士、长江学者、全国“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛获奖者这三类群体的成长特点及其影响因素，探讨了我国杰出科学家的生命故事与其学术成就的关系，在此基础上，对我国杰出科学创造性人才的教育和培养提出相应建议。

本书基于国家自然科学基金、财政科学技术支出、学术论文、发明专利、基础研究创新平台、高端人才的相关数据，构建基础研究竞争力指数，对我国的基础研究竞争力进行分析。本书主要内容分为三大部分。第一部分是基础研究竞争力整体评价报告。本部分从基础研究投入和基础研究产出两方面展开，并对其基本数据进行分析及可视化展示。第二部分是中国省域基础研究竞争力报告。本部分以各省级行政单元（省、自治区、直辖市）为研究对象，基于国家自然科学基金、财政科学技术支出、学术论文、发明专利、基础研究创新平台、高端人才对我国省域的基础

本书以国家科研机构为对象，从政府与科学的契约关系出发，围绕组织形式、资助模式、人才管理、绩效评价、成果转化、科技合作等方面，系统归纳了当前世界主要科技强国国家科研机构的运行管理特征，对于新形势下我国优化国家科研机构布局、形成国家实验室体系具有重要的决策参考价值。本书全面回顾了国家科研机构的缘起和演进过程，并结合科技发展态势和全球竞争格局重构需求，研判国家科研机构的未来图景，提出从科层管理转向柔性治理的发展趋势。

大数据智能时代，数据作为新型生产要素已成为科研创新的基础战略资源。由于数据爆炸式增长，海量异构科学数据需要被更有效地分析、处理，以促进科学知识发现，由此产生了科学研究第四范式——数据密集型科研范式。本书在阐述数据密集型科研范式的概念、演变、特征、需求、发展趋势和面临的挑战基础上，重点调研、梳理、分析国际主流的数据密集型科研典型案例，剖析国内外数据密集型科研相关政策规划及数字基础设施建设项目，并对推进我国数据密集型科研范式和加强新型科研基础设施建设提出措施和建议。