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     

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.     

大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征;其次,通过研究发现,金融业是信息密集型服务产业,在数据特征和数据处理方面基本符合"大数据"概念和特征,正步入大数据时代的初级阶段;接下来,论述了在大数据时代未来的金融体系尤其是银行业将具有"开放、数字化、高生产力、科学决策"的显著特征与发展趋势,并指出在通往大数据时代之路上金融业面临来自文化、管理与技术方面的挑战;最后,给出了在大数据时代金融业发展的应对策略.研究结果将不仅对金融业务未来发展规划具有非常现实的指导意义;同时,也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定基础.     

大数据驱动的互联网时代

<正>2014年9月的最后一周,阿里巴巴在纽约证券交易所(NYSE:BABA)正式上市,这是历史最大规模的首次公开募股(IPO),更标志着互联网进入了一个新的时代,一个属于中国本土互联网企业的大数据时代。大数据的前世今生大数据或称海量数据,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理,并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下,与个别分析     

不一样的淘宝首页

<正>自2013年起,中国大数据产业日趋活跃,至今已呈现出百花齐放、异彩纷呈的发展态势。在互联网业内,以阿里巴巴、腾讯、百度为代表的行业领头羊,不断将积累的社交数据、搜索数据、电商数据转化为大数据时代珍贵的原生素材。在零售电商领域,由于互联网、智能设备、大数据的快速发展,正发生着颠覆性的创新与变化。特别是大数据技术,在目前的电子商务     

大数据与化学数据挖掘

数据是重要的战略资源,大数据挖掘技术已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点.本文介绍了大数据的基本概念及发展现状,综述了与化学研究有关的大数据研究状况,讨论了大数据在基础理论与关键技术2个层面上的主要问题以及大数据挖掘技术在化学各领域中的应用,并对大数据发展的未来及其在化学学科中的应用前景进行了展望.     

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.     

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.     

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.     

政府数据开放,经济发展的新引擎

<正>本期"走近科学",我们采访了复旦大学的郑磊老师,他致力于公共政策尤其电子政务研究。随着大数据时代的来临,如大家所知,数据已经成为科学研究和技术创新的重要资源。正是在这一背景下,各方呼吁数据开放的声音越来越迫切和激烈。尤其是,对于沉积在政府部门的海量数据,一旦公开将     

开放式创新2.0的十二条原则

正创新的新模式正在出现,导致大学、产业、政府和社区之间的界限变得模糊不清。这种创新模式利用颠覆性技术(如云计算、物联网和大数据)来迎接社会挑战,不仅具有可持续性,且有盈利性,创新速度比以前更快,创新能力比以前更强。这就是所谓的开放式创新2.0。这种创新模式的前景就是开创可持续的、智能     

药物分子设计中的大数据问题

药物创新领域的大数据主要来源于高通量实验、高效能模拟计算、信息化、科技出版物和专利文献4个方面.这些大数据使我们有可能在系统层面上看到药物分子与许多靶标相互作用的新现象、新规律,提高药物创新的效率,也带来新的挑战,如存储、标引/标注和质控、可视化、数据挖掘和计算复杂度等问题.这些问题可以通过在超算和云服务技术的支持下发展并行计算方法而逐渐得到解决.从离散、不完备且信噪比低的大数据中难以找到物质活性与结构之间的连续函数关系,贝叶斯学习机及其与支持向量机、决策树技术的组合是大数据挖掘的发展方向.大数据既是科学实验通量化和社会信息化的结果又是原因,正确解决大数据挖掘问题是提高药物创新效率的核心.     

基于互联网平台的大数据收集在社会认知研究中的应用

基于互联网的大数据收集是社会认知领域的新兴研究手段.本文主要介绍了基于以MTurk,Micro Turk等为代表的、具有交易功能的大型行为数据网络收集平台进行的社会认知领域的研究,从网络平台大数据采样的数据质量和大数据对社会认知领域新方向的启发两方面进行阐述,总结了网络大数据在样本范围和数量、分析方法和实验情境上相比传统实验室数据采集的优势和不足.虽然互联网平台的大数据收集还有无法完全控制被试完成任务、存在难以通过大量样本平衡的变量等一系列问题,但这一研究方式的社会性生态效度佳,且在纵向研究和社会行为的网络化分析等方面表现出独有优势,在社会认知领域的研究中具有广阔的应用前景.     

大数据与云存储

正大数据究竟有多大?云存储是什么样的存储器?在新互联网时代,这些词汇让我们应接不暇。"大数据"作为时下最火热的IT(information technology)行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。     

行为轨迹时空聚类与分析

行为轨迹大数据中隐藏着具有强时空相关性的时空聚类模式,蕴含着人们丰富的行为模式和活动规律。行为轨迹大数据的高性能时空聚类与社会分析是地理信息科学与工程领域迫切需要解决的关键科学问题。对行为轨迹大数据的时空聚类及其高性能求解方法进行了探讨,分析了行为轨迹时空聚类的3个应用：热点区域提取、异常轨迹探测和交通拥堵分析。这些应用分析可以为城市交通管理、社会管理以及人们的日常出行等提供有有效的参考。     

内存驱动计算对各行业意味着什么?

<正>从医疗保健、交通运输到城市服务和零售业,内存驱动计算将为解决问题和进行创新提供新机遇。到目前为止,我们处于大数据时代已经有好几年了,我们越加善于收集数据,但是这并没有使我们更加有效地管理和充分利用大数据。多年来,我们依靠给一个问题配置越来越多的一般用途微处理器来满足我们日益增长的数据处理需求。我们的数据集不断地倍增,而且变得越来越复杂,但我们却仍只是将任务分配于千篇一律的处理器之间,每个处理器仅有自己的少量内存。这种方法很快就将成为过时的、低效的解决方案了。     

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.     

大数据安全与自主可控

继互联网、物联网、云计算之后,大数据已成为当今信息技术领域的发展热点.大数据在带来"大"价值的同时,也存在"大"安全问题.大数据的基本特征对计算设施、存储、网络、信息资源等提出了更高的安全要求,传统的信息安全手段和管理机制已经跟不上大数据时代的信息安全形势发展.本文在研究大数据安全新特点的基础上,分析了我国大数据发展面临的信息基础设施自主可控程度低、安全防护技术和手段不足等问题;阐述了自主可控对大数据安全的重要性和意义,明确了解决大数据安全的根本之道在于实现我国主要信息产品、设备和技术的自主设计制造,并总结了我国在大数据安全领域自主可控产品的发展现状.大数据安全事关国家安全,本文最后从加强大数据战略规划和安全体系建设、构建中国特色自主可控的发展路线、强化大数据技术在信息安全领域的创新应用等3个方面,探讨提出了解决我国大数据安全的策略和办法,以确保我国大数据时代的信息安全逐步朝着体系化、规范化和技术自主可控的方向发展.     

互联网让旅行更美好

正以互联网、大数据为代表的数字革命,正深刻改变着社会经济形态和人们的生活方式,智慧旅游建设也借力而行、乘势而上,助力打造智能化风景地。大数据平台助力智慧旅游"智慧旅游"是以融合的通信与信息技术为基础,以游客互动体验为中心,以一体化的行业信息管理为保障,以激励产业创新、促进产业结构的新型旅游模式。智慧旅游就是游客与网络实时互动,让游程安排进入触摸时代。     

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.