大数据浪潮冲击下网络科学与工程面临的挑战与机遇

近年在大数据浪潮的冲击下,“网络科学与工程”与众多领域一样,面临着新的挑战和机遇。首先评述大数据及大数据科学的特点和概况;然后针对当今“网络科学与工程”的最新前沿课题--“网络的网络(NON)”,讨论若干典型的NON 及其主要特点和相关课题初步进展,并提供若干挑战性课题和难得的机遇。     

浅谈鱼饲料发展的机遇与挑战

四川是我国养殖业大省,而饲料又是养鱼的最大成本之一,饲料工业经过二十多年的发展已初具规模,拥有正大、希望、通威等一系列国内、国际知名品牌.目前全省有饲料工业企业八百家,年产销饲料五百万吨,产值一百六十多亿元,在中国各省排名中位列前几位.特别是在新的历史时期,对如何提高生产安全绿色的鱼饲料、提高农村鱼饲料的普及率和企业市场的占有率、提高整体经济效益有很大的好处.     

浅谈鱼饲料发展的机遇与挑战

四川是我国养殖业大省,而饲料又是养鱼的最大成本之一,饲料工业经过二十多年的发展已初具规模,拥有正大、希望、通威等一系列国内、国际知名品牌。目前全省有饲料工业企业八百家,年产销饲料五百万吨,产值一百六十多亿元,在中国各省排名中位列前几位。特别是在新的历史时期,对如何提高生产安全绿色的鱼饲料、提高农村鱼饲料的普及率和企业市场的占有率、提高整体经济效益有很大的好处。     

大数据时代:趋势和对策

正无论在科学研究和生产制造领域,还是在社会管理和国防安全领域,数据正在爆发增长,一个数据产生重大价值、数据驱动创新的时代已经来临。大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分,许多领域都会因它而发生本质上的变化,政府、产业界和学术界必须做好迎接大数据趋势的准备。现代公民应具备数据意识,数据素养应成为每个公民的基本素养之一。当前,大数据的影响力正如日中天。有人认为,正在到来的大数据时代将会全方位地推动产业创新,改变社会管理的面貌,并且改善人民生活。值得注意的是,以往对一些所谓的大趋势,国际上经常是众说纷纭、意见不一,而最近几年,从各国政府、大型企业,到包括严谨的科学类杂志在内的各家媒体,对作为当今     

生物多样性和生态系统功能对全球变化的响应与适应:进展与展望*

  人类活动引起的土地利用/覆盖变化、气候变化、大气CO2浓度增高和氮沉降加剧等使得生物有机体的性状、种间关系、分布格局与生物多样性发生改变,进而影响生态系统过程和功能,并最终影响人类的生存和社会经济的可持续发展。应用全球变化实验结合环境梯度研究方法,我们已经就我国主要的森林生态系统和草地生态系统对全球变化的响应与适应作了初步研究。基于已开展的实验研究和数据积累,以协同研究为主要手段,结合我国独特的自然条件,今后将加强以下四个方面工作:①开展长期的多因子实验;②构建动态物种分布模拟体系;③构建数据模型融合系统;④生态系统对全球变化的区域响应和适应性的集成分析。     

大数据时代的数据素养教育

正数据素养是大数据时代对科研人员所提出的要求。国外各大学已在广泛开展数据素养教育。在中国,如何提高下一代科学家的数据素养,使他们具备在大数据时代开展科学活动的能力,是一项紧迫的重要任务。随着信息技术和网络技术的迅速发展,科学研究数据呈现爆炸性增长的态势。利用各种各样的研究工具和实验设备,通过模拟、仿真、计算和观察,在科学研究过程中不断产生和创造出大量"原生态数字信息",形成特定科学领域的数据集和数据场。如美国大规模科学项目"泛星计划"(全景式巡天望远镜和快速反应系统),每年在运行中可捕获2.5PB(1PB=10~(15)字节)的数据;国际上高能物理学研究领域的LHC(大型强子对撞机)每年能产生50～100PB的数据;小规模研究     

科学研究大数据挑战

现代科学研究的一个重要模式就是大科学项目,其特点是大科学装置和合作,并产生海量的科研数据.数据密集型的大科学项目对数据的采集、存储、分发和处理有着巨大的需求.本文以大科学项目为案例讨论了科研大数据在数据采集、处理、存储以及网络等方面的挑战,以及相应的应对方法.其中,国际上的高能物理实验每年产生数十拍字节(PB)的数据,这些数据需要妥善地记录和保存下来,并高效地分发到世界各地进行分析处理.高能物理学家基于网格技术合作建立了大数据处理的WLCG网格平台,该平台成功地支持了大型强子对撞机实验数据的处理和分析,同时也支持了其他大科学项目,取得很好的效果.另外,为了解决对数据的高效存储和访问,新的存储技术和网络技术,如软件定义网络和云存储等,被开发应用到科学大数据中.最后还介绍了云计算技术在科研大数据中的应用.     

大数据时代的药物设计与药物信息

大数据时代,以数据驱动的药物研发(data-driven drug research and development)方式有望显著提高药物研发成功率、缩短药物研发周期以及降低药物研发成本.本文简短综述了近年来药物设计和药物信息相关数据整合和数据挖掘的最新研究概况,并对大数据时代的药物设计与药物信息研究提出了展望.     

聚丙烯釜内合金研究的机遇、挑战与对策

以催化合金化(Catalloy)为代表的反应器颗粒技术(RGT)的开发和应用使从反应器内直接合成宽范围的聚丙烯釜内合金(聚丙烯多相共聚物)成为现实, 极大地拓宽了聚丙烯的性能范围, 为其更广阔的应用奠定了基础. 目前, 中国汽车工业的高速发展为聚丙烯釜内合金研究提供了前所未有的机遇, 聚丙烯在汽车塑料中的大范围应用符合汽车材料轻量化和可回收化的发展要求. 然而, 中国聚丙烯釜内合金的基础和工程化研究均处于起步阶段, 能否成功突破国外专利技术封锁、获得自主创新的聚丙烯釜内合金技术, 面临极大挑战. 通过制备高孔隙率氯化镁(MgCl2)负载齐格勒-纳塔(Ziegler-Natta)/茂金属复合催化剂, 我们提出了全新概念的聚丙烯釜内合金化学方法; 通过调控催化剂形态与组成、控制聚合反应和优化聚合工艺, 开发了具有自主知识产权的聚丙烯釜内合金的关键技术.     

生物大数据可视化的现状及挑战

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.     

慕课及其给上海教育带来的机遇与挑战

<正>大规模网络在线公开课程(MOOCs,简称慕课)于2012年出现,斯坦福大学两位教授创立了Coursera在线免费课程平台,目前已有普林斯顿、斯坦福大学等100余所世界一流大学为其提供了500多门优质慕课,一年多来来自世界各国学生     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.     

大数据时代关于隐私的思考

针对中美两国在大数据时代对隐私保护的现状进行了对比,从法律保护和社会保护两个角度分别进行了分析,指出在美国大数据的发展与隐私保护的冲突已经呈现出较为激烈的态势.在我国大数据发展暂时还没有威胁到社会公众的隐私意识,但及早关注大数据发展,并科学合理地设计与制定隐私与大数据权衡的法律与政策已经迫在眉睫.     

科学大数据与数字地球

大数据研究正发展为科技、经济、社会等各领域的关注焦点,诸多国家已将大数据研究上升至国家战略层面.本文从时空角度论述了大数据的缘起、内涵与发展势态,分析了科学大数据成为科学研究新途径的历程——科学范式开始从模型驱动向数据驱动发生转变.给出了科学大数据的定义及科学大数据计算的应对策略.进一步地论述了数字地球学科的基本理论框架和数字地球中的数据系统,指出了数字地球学科具有大数据的鲜明特点.最后以"胡焕庸线"形成机理的空间认知研究为例,具体阐述了数字地球学科中的大数据研究的理论和方法.     

大数据时代的天文学研究

天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向.     

对地观测大数据处理:挑战与思考

通过航天航空飞行器搭载的传感器对地球进行观测可以获得地球全面而系统的信息.随着空间信息技术的高速发展,对地观测领域步入了大数据时代.在分析对地观测数据处理与服务的全流程及其算法的基础上,总结出"大数据时代"对地观测数据处理面临的挑战——"数据密集型计算"问题,并指出解决这一问题应该在系统平台、处理算法和服务模式3个方面开展创新性的研究工作.     

中国射电天文发展的机遇和挑战

中国天文研究水平总体而言与世界先进国家相比还有很大差距,最根本的原因是我们国家的天文研究设备太差.天文设备成为中国天文研究长期竞争力和原创能力的主要瓶颈.长期以来中国的射电天文研究1一方面依靠杰出天文学家利用国际大射电望远镜进行观测,取得一些(但不是很多)有影响的成果;另一方面是靠自己发展设备,建设一些中小观测平台.     

近红外光谱分析方法研究:从传统数据到大数据

近红外光谱分析技术作为一种绿色分析技术,在许多领域中已得到广泛应用.随着应用的深入和拓展,近红外光谱的数据类型逐渐从传统数据变成近红外光谱大数据.本文总结了近红外光谱的预处理、奇异样本筛选、多元校正和模型转移等技术及其在相关领域的应用.对近红外光谱大数据分析技术的初步研究,包括近红外光谱在工业品在线检测、不同批次产品鉴别中的应用以及近红外光谱物联网系统等也进行了综述.此外,对于近红外光谱大数据未来的发展及近红外光谱大数据云平台的基本功能、软硬件的设计与开发、建设过程中需要解决的问题等进行了详细阐述.     

精准医疗计划:机遇与挑战

<正>如果说"平价医疗法案"是奥巴马总统任期的最大成果之一,他于今年提出的"精准医疗计划"则是锦上添花之举。尽管精准医疗计划并非一件新事物,今时提出却十分合理。首先,生物及医学研究已成为数据密集型科学,整合数据则成为该领域当下所面临的机遇。在大数据攻城拔寨的当下,大规模存储并分析基因数据的能力已经具备;其次,基因测序愈发简洁快速化,其在提高疾病诊断和治疗的成功率不断提高。总之,在医学生物研究、信息技术与公众态度发生     

全球海洋预报与科学大数据

全球海洋预报是当前国内外海洋预报领域的前沿方向之一,与实施海洋强国战略、维护国家海洋权益,以及开发深远海资源等各类海洋活动日益走向深海大洋的迫切需求有着密切的关系.全球海洋预报的突出特点是使用并生成海量的数据,充分体现了大数据的基本特征.本文从论述大数据的起源、概念和本质开始,介绍了全球海洋预报的基本理论,进一步结合数据同化、模式数据和产品分发等3个方面具体阐述了全球海洋预报中使用的观测数据和生成的模式数据等大数据.最后展望了全球海洋预报以及海洋大数据未来发展中面临的挑战和亟需解决的关键科学问题.