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在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案. 相似文献
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《南京师大学报(自然科学版)》2015,(2):141
版权声明为适应我国信息化建设发展的需要,扩展广大作者的学术交流渠道,本刊已入编台湾中文电子期刊服务——思博网(CEPS),并成为《中国学术期刊(光盘版)》、《万方数据——数字化期刊群》、《中国期刊网》等全文收录期刊。故凡向本刊所投稿件,均视为愿意供上述各文献数据库收录、转载并上网发行。 相似文献
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任何一个企业成长到一定体量、能影响多个行业生态时,都会在自身经济属性之外具备相应社会责任,如《蜘蛛侠》所言,"能力越大,责任越大",上市之后的阿里巴巴变得成熟了许多,它要做的已不仅是追求经济体量的增长,更要承担起相关社会责任。而这一次摆在阿里面前的,不是单纯的"打假",而是中国产业结构升级的迷局。 相似文献
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C2B(Consumer to Business)作为电子商务领域的一种新兴模式,已经逐渐受到人们的关注。C2B模式的一些代表包括PC行业的戴尔直销定制、家电行业的海尔模块定制、家居行业的尚品宅配家具个性化定制,以及互联网行业通过C2B定制加预售获得成功的小米手机。可见在不同行业都有先锋企业已经尝试了这种模式并取得了一定程度的成功。而这只是开始。随着大数据时代的到来,获取海量用户数据并从中挖掘、提取对产品改进、新品研发有价值的信息已变为可能。这意味着企业将有可能以一种成本更低、效率更高的方式了解用户的真实需求,并更快的做出判断响应,最终优化C2B的整个流程。本文将介绍基于大数据技术推动C2B反向定制模式的理念,以及在真实商业领域的一个应用场景。 相似文献
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巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
庞素琳 《系统工程理论与实践》2015,35(3):743-750
本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援. 相似文献
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集合转换卡尔曼滤波在处理非线性观测资料的同化时,通常对非线性观测算子做简单的线性化处理,这会带来较大的舍入误差,降低同化效果。通过对状态变量和观测变量的转换,将观测算子视为预报算子的一部分,对传统的同化算法进行改进,减小了同化中的误差。以典型的Lorenz-96预报模型来验证算法,对于较大模型误差或较强非线性观测算子的情形,结果好于传统的方法。 相似文献