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https://t.cn/A6I6D2Iv
流动的思想是创意之源，为了实现功能与情绪的交融，在设计之初即引入“河谷”概念，以曲线元素作为轴心，引导新的空间秩序。原本单调的长条形布局被银色的“河流”装置打破，环境中刻板的柱网结构、方正的格子间悄然“消失”，留下开阔流畅的第一印象。
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流动的思想是创意之源，为了实现功能与情绪的交融，在设计之初即引入“河谷”概念，以曲线元素作为轴心，引导新的空间秩序。原本单调的长条形布局被银色的“河流”装置打破，环境中刻板的柱网结构、方正的格子间悄然“消失”，留下开阔流畅的第一印象。
#计算机数据结构#
()数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。[2]
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。[2]
数据结构的研究内容是构造复杂软件系统的基础，它的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。上述两个方面的结合可以将问题变换为数据结构。这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。然后，通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算，从而完成设计任务。这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。[3]
研究对象
数据的逻辑结构
指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后间关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：[1]
1.集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；[1]
2.线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系；[1]
3.树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系；[1]
4.图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。[1]
数据的物理结构
指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。[1]
数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。[1]
数据元素的机内表示（映像方法）： 用二进制位（bit）的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点（node）。当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与各个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。[1]
关系的机内表示（映像方法）：数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针（pointer）来表示数据元素之间的逻辑关系。[1]
数据存储结构
数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的物理结构(也称为存储结构)。一般来说，一种数据结构的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序存储、链式存储、索引存储和哈希存储等。[4]
数据的顺序存储结构的特点是：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系；非顺序存储的特点是：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。[4]
分类
数据结构有很多种，一般来说，按照数据的逻辑结构对其进行简单的分类，包括线性结构和非线性结构两类。[5]
线性结构
简单地说，线性结构就是表中各个结点具有线性关系。如果从数据结构的语言来描述，线性结构应该包括如下几点：[5]
1、线性结构是非空集。[5]
2、线性结构有且仅有一个开始结点和一个终端结点。[5]
3、线性结构所有结点都最多只有一个直接前趋结点和一个直接后继结点。[5]
线性表就是典型的线性结构，还有栈、队列和串等都属于线性结构。[5]
非线性结构
简单地说，非线性结构就是表中各个结点之间具有多个对应关系。如果从数据结构的语言来描述，非线性结构应该包括如下几点：[5]
1、非线性结构是非空集。[5]
2、非线性结构的一个结点可能有多个直接前趋结点和多个直接后继结点。[5]
在实际应用中，数组、广义表、树结构和图结构等数据结构都属于非线性结构。[5]
常用的数据结构
在计算机科学的发展过程中，数据结构也随之发展。程序设计中常用的数据结构包括如下几个。[5]
数组(Array)
数组是一种聚合数据类型，它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。数组可以说是最基本的数据结构，在各种编程语言中都有对应。一个数组可以分解为多个数组元素，按照数据元素的类型，数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、指针数组和结构数组等。数组还可以有一维、二维以及多维等表现形式。[5]
栈( Stack)
栈是一种特殊的线性表，它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据，也就是说，先插入的数据将被压入栈底，最后插入的数据在栈顶，读出数据时，从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语言程序中，经常用于重要数据的现场保护。栈中没有数据时，称为空栈。[5]
队列(Queue)
队列和栈类似，也是一种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。一般来说，进行插入操作的一端称为队尾，进行删除操作的一端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。[5]
链表( Linked List)
链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构，这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成，每个数据结点包括数据域和指针域两部分。其中，指针域保存了数据结构中下一个元素存放的地址。链表结构中数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。[5]
树( Tree)
树是典型的非线性结构，它是包括，2个结点的有穷集合K。在树结构中，有且仅有一个根结点，该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有一个前驱结点，而且可以有两个后继结点，m≥0。[5]
图(Graph)
图是另一种非线性数据结构。在图结构中，数据结点一般称为顶点，而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边，那么就表示这两个顶点具有相邻关系。[5]
堆(Heap)
堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，并且根结点的两个子树也是一个堆结构。[5]
散列表(Hash)
散列表源自于散列函数(Hash function)，其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录，那么必定在F(T)的存储位置可以找到该记录，这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。[5]
常用算法
数据结构研究的内容：就是如何按一定的逻辑结构，把数据组织起来，并选择适当的存储表示方法把逻辑结构组织好的数据存储到计算机的存储器里。算法研究的目的是为了更有效的处理数据，提高数据运算效率。数据的运算是定义在数据的逻辑结构上，但运算的具体实现要在存储结构上进行。一般有以下几种常用运算：[3]
(1)检索。检索就是在数据结构里查找满足一定条件的节点。一般是给定一个某字段的值，找具有该字段值的节点。[3]
(2)插入。往数据结构中增加新的节点。[3]
(3)删除。把指定的结点从数据结构中去掉。[3]
(4)更新。改变指定节点的一个或多个字段的值。[3]
(5)排序。把节点按某种指定的顺序重新排列。例如递增或递减。[3]
()数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。[2]
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。[2]
数据结构的研究内容是构造复杂软件系统的基础，它的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。上述两个方面的结合可以将问题变换为数据结构。这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。然后，通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算，从而完成设计任务。这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。[3]
研究对象
数据的逻辑结构
指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后间关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：[1]
1.集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；[1]
2.线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系；[1]
3.树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系；[1]
4.图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。[1]
数据的物理结构
指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。[1]
数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。[1]
数据元素的机内表示（映像方法）： 用二进制位（bit）的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点（node）。当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与各个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。[1]
关系的机内表示（映像方法）：数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针（pointer）来表示数据元素之间的逻辑关系。[1]
数据存储结构
数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的物理结构(也称为存储结构)。一般来说，一种数据结构的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序存储、链式存储、索引存储和哈希存储等。[4]
数据的顺序存储结构的特点是：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系；非顺序存储的特点是：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。[4]
分类
数据结构有很多种，一般来说，按照数据的逻辑结构对其进行简单的分类，包括线性结构和非线性结构两类。[5]
线性结构
简单地说，线性结构就是表中各个结点具有线性关系。如果从数据结构的语言来描述，线性结构应该包括如下几点：[5]
1、线性结构是非空集。[5]
2、线性结构有且仅有一个开始结点和一个终端结点。[5]
3、线性结构所有结点都最多只有一个直接前趋结点和一个直接后继结点。[5]
线性表就是典型的线性结构，还有栈、队列和串等都属于线性结构。[5]
非线性结构
简单地说，非线性结构就是表中各个结点之间具有多个对应关系。如果从数据结构的语言来描述，非线性结构应该包括如下几点：[5]
1、非线性结构是非空集。[5]
2、非线性结构的一个结点可能有多个直接前趋结点和多个直接后继结点。[5]
在实际应用中，数组、广义表、树结构和图结构等数据结构都属于非线性结构。[5]
常用的数据结构
在计算机科学的发展过程中，数据结构也随之发展。程序设计中常用的数据结构包括如下几个。[5]
数组(Array)
数组是一种聚合数据类型，它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。数组可以说是最基本的数据结构，在各种编程语言中都有对应。一个数组可以分解为多个数组元素，按照数据元素的类型，数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、指针数组和结构数组等。数组还可以有一维、二维以及多维等表现形式。[5]
栈( Stack)
栈是一种特殊的线性表，它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据，也就是说，先插入的数据将被压入栈底，最后插入的数据在栈顶，读出数据时，从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语言程序中，经常用于重要数据的现场保护。栈中没有数据时，称为空栈。[5]
队列(Queue)
队列和栈类似，也是一种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。一般来说，进行插入操作的一端称为队尾，进行删除操作的一端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。[5]
链表( Linked List)
链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构，这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成，每个数据结点包括数据域和指针域两部分。其中，指针域保存了数据结构中下一个元素存放的地址。链表结构中数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。[5]
树( Tree)
树是典型的非线性结构，它是包括，2个结点的有穷集合K。在树结构中，有且仅有一个根结点，该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有一个前驱结点，而且可以有两个后继结点，m≥0。[5]
图(Graph)
图是另一种非线性数据结构。在图结构中，数据结点一般称为顶点，而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边，那么就表示这两个顶点具有相邻关系。[5]
堆(Heap)
堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。堆的特点是根结点的值是所有结点中最小的或者最大的，并且根结点的两个子树也是一个堆结构。[5]
散列表(Hash)
散列表源自于散列函数(Hash function)，其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录，那么必定在F(T)的存储位置可以找到该记录，这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。[5]
常用算法
数据结构研究的内容：就是如何按一定的逻辑结构，把数据组织起来，并选择适当的存储表示方法把逻辑结构组织好的数据存储到计算机的存储器里。算法研究的目的是为了更有效的处理数据，提高数据运算效率。数据的运算是定义在数据的逻辑结构上，但运算的具体实现要在存储结构上进行。一般有以下几种常用运算：[3]
(1)检索。检索就是在数据结构里查找满足一定条件的节点。一般是给定一个某字段的值，找具有该字段值的节点。[3]
(2)插入。往数据结构中增加新的节点。[3]
(3)删除。把指定的结点从数据结构中去掉。[3]
(4)更新。改变指定节点的一个或多个字段的值。[3]
(5)排序。把节点按某种指定的顺序重新排列。例如递增或递减。[3]
中新网北京5月31日电 (记者 孙自法)在中国科学院第二十次院士大会期间，中科院学部第七届学术年会30日下午在北京举行全体院士学术报告会，紧密围绕国际科技热点，丁仲礼、李儒新、包信和、高福、焦念志、黄如、翟婉明等七位中科院院士分别作学术报告。
七位院士报告涉及“碳中和”、光物理、能源化学、疾病控制、海洋负排放、集成电路和中国高速铁路发展等多个领域的科学前沿问题，从科学前沿热点、国家经济社会可持续发展的角度，结合有关科学研究成果，以翔实数据展开深入分析，阐述对科学问题的认识和建议，并指出相关科学问题的发展方向。
中科院学部本次全体院士学术报告会聚焦国家创新发展战略需求，前瞻学科领域发展新方向，积极发挥学术引领和科技智库作用，展现中科院学部重大学术咨询研究成果。报告会还通过多个网络平台进行直播，引导社会尊崇科学思想和方法，促进公众提升科学意识和素养。
丁仲礼院士以“中国‘碳中和’框架路线图研究”为题作报告，重点介绍中科院学部“碳中和”咨询项目的情况。该重大咨询项目从固碳、能源、政策3个方面分9个专题开展咨询研究，通过科学预测未来能源消费总量，统筹考虑生产生活能源消费，分析非碳和碳基能源结构比例演进路线及非碳低碳变革技术和现有技术迭代供给等，研判必须的碳排放数量，并通过分析生态系统固碳现状及潜力、固碳技术等，汇总描绘中国“碳中和”框架路线。项目研究成果将提供给专家学者和公众讨论，为国家决策提供参考。
李儒新院士的报告以“高功率激光与高能粒子加速器的交叉融合”为题，阐述高功率激光和高能粒子加速器两个不同的学科领域近年来相互促进交叉研究发展的有关情况；介绍基于高功率激光的高能粒子加速器，基于加速器的高功率X射线自由电子激光，基于高能电子与高功率激光相互作用的新型辐射源和物理学前沿研究等交叉前沿的最新进展和未来发展趋势。
李儒新院士指出，中国在高功率激光与高能粒子加速器研究领域已取得重要成果，在激光离子加速领域做出很多具有世界先进水平的理论和实验工作；新型同步辐射光源作为高性能的宽波段光源用户装置，除了在高能物理和产生闪裂中子源方面有重要的应用价值外，在生命科学、材料科学、物理学、化学、能源科学等研究领域发挥了不可替代的作用。
包信和院士以“清洁能源科学基础与展望”为题作报告，从能源化学和能源材料研究入手，深入分析化石能源优化利用、可再生能源规模化发展和二氧化碳高效转化利用等领域涉及到的能源科学基础，并对促进实现“碳中和”的氢能技术、二氧化碳资源化利用技术(CCUS)等进行展望。他指出，化石能源的使用是温室气体的主要来源(>80%)，实现“碳中和”目标意味着必须彻底颠覆从工业革命建立起来的以化石能源(煤炭、石油和天然气)为主导的能源体系，重构以非化石能源为主体的世界能源新结构。这一目标的实现必将会大大地催生能源科学的基础研究和能源技术的源头创新。
高福院士的报告以“疾病控制与健康中国：向科学要答案”为题，阐述新冠病毒是什么、从哪里来、如何感染人类等关键问题。他表示，疾控事业的发展要向科学要答案，科学助力了传染病的防控，同时，也助力了慢性病防控、健康影响因素监测与干预、以及人类命运共同体建立，健康中国的建设发展更要向科学要答案。疫情再次证明，预防是最经济、最有效的健康策略。健康中国建设，离不开科技创新，坚持中国特色的科技创新道路，要坚持人民至上，坚持面向生命健康。
焦念志院士以“海洋负排放”为题作报告指出，海洋负排放是实现“碳中和”的重要途径。自然碳汇无法满足“碳中和”需求，必须主动增汇，即负排放。报告根据中外海洋碳汇最新研究进展、结合中国海区的实际情况，讨论海洋负排放的理论与方法、可实施的路径与方案，涉及陆海统筹增汇、近海缺氧环境增汇、海水养殖区增汇、海岸带蓝碳增汇、黏土和矿物增汇、以及珊瑚礁生态系统增汇等。焦念志院士指出，可望通过进一步深入研发以及中国科学家领衔的海洋负排放国际大科学计划，推出海洋碳汇国际标准，为中国倡导人类命运共同体、积极参与全球治理，提供中国方案。
黄如院士的报告以“后摩尔时代集成电路技术发展探讨”为题，从集成电路技术现状出发，从器件、材料、工艺、电路架构等多个层次探讨推动集成电路技术发展的新路径以及未来发展趋势。黄如院士指出，集成电路技术是现代信息社会的基石，在国家安全、国民经济、科学探索、社会文明等方面发挥着不可或缺的关键作用。当前，集成电路技术已进入后摩尔时代，面临尺寸缩小瓶颈、能耗瓶颈及算力瓶颈等诸多挑战，技术发展进入重要的历史转折期，线宽缩小不再是唯一技术路线，而是走向功耗和应用为驱动的多样化发展路线，技术革新呈现N分天下的态势。
翟婉明院士以“中国高铁发展面临的科技挑战与对策”为题作报告，在回顾中国铁路提速和高速铁路发展历程的基础上，重点论述中国高铁发展过程中所面临的工程科技挑战，特别是在高铁设计阶段和运营阶段分别面临的主要科技挑战。他结合中科院学部重大咨询项目《中国轨道交通发展战略研究》的阶段性成果，提出中国高速铁路的未来发展方向，以及实现中国高铁引领世界发展所面临的新挑战和新问题。翟婉明院士指出，未来中国高铁应在智能建造、智能装备、智能运营、智能养护维修、智能服务等方面推进技术和管理创新，全面提升中国高铁智能化水平，从而率先建成国际领先的现代化铁路强国。
七位院士报告涉及“碳中和”、光物理、能源化学、疾病控制、海洋负排放、集成电路和中国高速铁路发展等多个领域的科学前沿问题，从科学前沿热点、国家经济社会可持续发展的角度，结合有关科学研究成果，以翔实数据展开深入分析，阐述对科学问题的认识和建议，并指出相关科学问题的发展方向。
中科院学部本次全体院士学术报告会聚焦国家创新发展战略需求，前瞻学科领域发展新方向，积极发挥学术引领和科技智库作用，展现中科院学部重大学术咨询研究成果。报告会还通过多个网络平台进行直播，引导社会尊崇科学思想和方法，促进公众提升科学意识和素养。
丁仲礼院士以“中国‘碳中和’框架路线图研究”为题作报告，重点介绍中科院学部“碳中和”咨询项目的情况。该重大咨询项目从固碳、能源、政策3个方面分9个专题开展咨询研究，通过科学预测未来能源消费总量，统筹考虑生产生活能源消费，分析非碳和碳基能源结构比例演进路线及非碳低碳变革技术和现有技术迭代供给等，研判必须的碳排放数量，并通过分析生态系统固碳现状及潜力、固碳技术等，汇总描绘中国“碳中和”框架路线。项目研究成果将提供给专家学者和公众讨论，为国家决策提供参考。
李儒新院士的报告以“高功率激光与高能粒子加速器的交叉融合”为题，阐述高功率激光和高能粒子加速器两个不同的学科领域近年来相互促进交叉研究发展的有关情况；介绍基于高功率激光的高能粒子加速器，基于加速器的高功率X射线自由电子激光，基于高能电子与高功率激光相互作用的新型辐射源和物理学前沿研究等交叉前沿的最新进展和未来发展趋势。
李儒新院士指出，中国在高功率激光与高能粒子加速器研究领域已取得重要成果，在激光离子加速领域做出很多具有世界先进水平的理论和实验工作；新型同步辐射光源作为高性能的宽波段光源用户装置，除了在高能物理和产生闪裂中子源方面有重要的应用价值外，在生命科学、材料科学、物理学、化学、能源科学等研究领域发挥了不可替代的作用。
包信和院士以“清洁能源科学基础与展望”为题作报告，从能源化学和能源材料研究入手，深入分析化石能源优化利用、可再生能源规模化发展和二氧化碳高效转化利用等领域涉及到的能源科学基础，并对促进实现“碳中和”的氢能技术、二氧化碳资源化利用技术(CCUS)等进行展望。他指出，化石能源的使用是温室气体的主要来源(>80%)，实现“碳中和”目标意味着必须彻底颠覆从工业革命建立起来的以化石能源(煤炭、石油和天然气)为主导的能源体系，重构以非化石能源为主体的世界能源新结构。这一目标的实现必将会大大地催生能源科学的基础研究和能源技术的源头创新。
高福院士的报告以“疾病控制与健康中国：向科学要答案”为题，阐述新冠病毒是什么、从哪里来、如何感染人类等关键问题。他表示，疾控事业的发展要向科学要答案，科学助力了传染病的防控，同时，也助力了慢性病防控、健康影响因素监测与干预、以及人类命运共同体建立，健康中国的建设发展更要向科学要答案。疫情再次证明，预防是最经济、最有效的健康策略。健康中国建设，离不开科技创新，坚持中国特色的科技创新道路，要坚持人民至上，坚持面向生命健康。
焦念志院士以“海洋负排放”为题作报告指出，海洋负排放是实现“碳中和”的重要途径。自然碳汇无法满足“碳中和”需求，必须主动增汇，即负排放。报告根据中外海洋碳汇最新研究进展、结合中国海区的实际情况，讨论海洋负排放的理论与方法、可实施的路径与方案，涉及陆海统筹增汇、近海缺氧环境增汇、海水养殖区增汇、海岸带蓝碳增汇、黏土和矿物增汇、以及珊瑚礁生态系统增汇等。焦念志院士指出，可望通过进一步深入研发以及中国科学家领衔的海洋负排放国际大科学计划，推出海洋碳汇国际标准，为中国倡导人类命运共同体、积极参与全球治理，提供中国方案。
黄如院士的报告以“后摩尔时代集成电路技术发展探讨”为题，从集成电路技术现状出发，从器件、材料、工艺、电路架构等多个层次探讨推动集成电路技术发展的新路径以及未来发展趋势。黄如院士指出，集成电路技术是现代信息社会的基石，在国家安全、国民经济、科学探索、社会文明等方面发挥着不可或缺的关键作用。当前，集成电路技术已进入后摩尔时代，面临尺寸缩小瓶颈、能耗瓶颈及算力瓶颈等诸多挑战，技术发展进入重要的历史转折期，线宽缩小不再是唯一技术路线，而是走向功耗和应用为驱动的多样化发展路线，技术革新呈现N分天下的态势。
翟婉明院士以“中国高铁发展面临的科技挑战与对策”为题作报告，在回顾中国铁路提速和高速铁路发展历程的基础上，重点论述中国高铁发展过程中所面临的工程科技挑战，特别是在高铁设计阶段和运营阶段分别面临的主要科技挑战。他结合中科院学部重大咨询项目《中国轨道交通发展战略研究》的阶段性成果，提出中国高速铁路的未来发展方向，以及实现中国高铁引领世界发展所面临的新挑战和新问题。翟婉明院士指出，未来中国高铁应在智能建造、智能装备、智能运营、智能养护维修、智能服务等方面推进技术和管理创新，全面提升中国高铁智能化水平，从而率先建成国际领先的现代化铁路强国。
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