本期回看2025-10-06至2025-10-12的周度资料，结合此前相关研究梳理技术分析问题。研究选题为本次回溯整理提出。
一、本期问题与判断
本期以10月8日欧盟科学AI战略为背景，研究科学与技术问题的数据需求。战略提出识别科学数据缺口，并支持数据采集、整理和整合。联系需求—配置映射与问题发现研究，可以将数据需求看作随研究问题逐渐明确的技术任务。123
二、支撑证据与研究启发
（一）数据建设与具体研究工作流相连接
战略的数据章节同时讨论数据缺口、数据服务和科学工作流。技术分析可据此追踪数据在识别对象、比较方案和验证结果中的不同用途。1
（二）需求的明确化需要领域知识参与
IEEE TEM用领域概念图支持需求转译，Research Policy研究问题明确程度的演化。二者支持分析研究问题如何逐步形成可采集、可评价的数据要求。23
三、本期研究选题
（一）技术研究的数据需求形成：基于问题演化与证据用途的研究
1. 重大意义
数据资源能否服务研发取决于其与研究问题的连接。识别数据需求形成过程，有助于发现支撑多类技术研究的共性数据任务，并提高知识资源建设的针对性。
2. 可能的研究缺口
需求转译与问题发现研究提供概念和过程工具。进一步可问：一个研究问题在明确过程中产生哪些数据要求，不同证据用途如何改变采集对象、粒度与条件？23
3. 创新点
拟建立问题版本、证据用途和数据属性的动态映射，通过需求抽取与变化检测识别数据缺口，并生成与验证任务关联的数据采集方案。
4. 研究思路
整理公开研究方案、数据集说明、实验修订和结果评价，标注需求变化。比较关键词匹配、通用数据质量指标和用途映射模型，评价缺口识别及方案适配；跨领域验证，并由独立研究者执行小规模采集任务检验可用性。
四、参考文献与信息来源
[1] European Commission. A European Strategy for Artificial Intelligence in Science: Paving the way for RAISE. European Commission, 2025-10-08（本期资料；官方公开日期）.
[2] Xiang Li; Yue Wang; Daniel Y. Mo. A Domain Knowledge Integrated Convolutional Neural Network for Translating Customer Needs Into Configuration Choices in Mass Customization. IEEE Transactions on Engineering Management, 2025-08（背景资料；作者机构EdUHK记录Early online date Aug 2025；保留月精度）. DOI: 10.1109/tem.2025.3598853.
[3] Johnathan R. Cromwell; Jean-François Harvey. A problem half-solved is a problem well-stated: Increasing the rate of innovation through team problem discovery. Research Policy, 2025-01-21（背景资料；出版商原始PDF Available online 21 January 2025）. DOI: 10.1016/j.respol.2025.105186.
