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。     

面向分子科学的数据智能

分子科学是化学的核心,也是生物、材料、药学等学科的基础.传统的分子科学研究通过实验或理论手段进行,研究成本高、周期长,难以处理高复杂度体系.随着大数据时代的到来,数据驱动的人工智能研究已成为继实验、理论和模拟之后的第4种科学研究范式.数据驱动的机器学习凭借其快速高效的数据处理能力,在分子科学领域展现出巨大的发展潜力.尤其是在分子性质预测、分子设计、化学反应预测及逆合成、量子化学计算、自动化合成等领域获得了广泛应用.本文首先介绍面向分子科学数据智能研究过程中的3个关键部分,即分子科学开放数据集、分子描述符和机器学习算法;然后,列举机器学习在不同分子科学研究方向中的重要应用案例;最后,分析讨论该研究领域可能存在的挑战及潜在发展方向.     

投影寻踪的理论及应用进展

投影寻踪是用来处理和分析高维观测数据,尤其是非正态、非线性高维数据的一种新兴统计方法。它通过同维数据投影到低维子空间上,寻找出能反映原高维数据的结构或特征的投影,达到研究分析主维数据的目的。本文简略介绍投影寻踪的理论及其应用进展。     

面向互联网金融行业的大数据资源服务平台

在大数据时代,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性、类型复杂等显著特征,尤其是互联网金融等为代表的典型行业.本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大型数据资源服务平台架构及其3个主要组成部分:数据资源识别和获取、数据资源存储和分析、服务支撑平台,并介绍了项目组在面向可信网络金融交易的大型数据分析研究与应用方面所开展的工作.具体来讲,围绕软件行为认证等关键技术,研究并开发了以行为认证为核心的可信网络金融交易系统,支持在线交易过程中产生的用户行为数据与软件行为数据的实时监控和动态展示.     

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     

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     

大数据对肿瘤登记发展的影响

对肿瘤登记和大数据的发展、大数据对肿瘤登记的作用和影响进行了系统回顾,大数据和肿瘤登记近年发展快速,大数据的发展促进了肿瘤登记的发展,而肿瘤登记发展又推动了大数据的进步.在大数据的影响下,肿瘤登记将向以下几个方向发展:(ⅰ)肿瘤登记自动化;(ⅱ)及时收集、整合和更新不同来源的肿瘤数据,提高肿瘤资料的质量、可用性和易用性,推动肿瘤资料的开放和共享,扩展肿瘤资料的应用;(ⅲ)各级医疗卫生信息中心的出现将彻底改变肿瘤登记模式;(ⅳ)采用大数据的技术和方法建立各级肿瘤数据中心;(ⅴ)医院肿瘤登记逐步开展,人群肿瘤登记覆盖率大幅提高,部分省将全民开展肿瘤登记.肿瘤登记自动化的理念和技术,迎合了大数据和肿瘤登记发展的趋势,并可借鉴应用到其他疾病的监测和研究.     

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.     

一种基于软硬数据的多孔介质重构方法

多孔介质三维重构对渗流机理的研究具有重要意义, 利用真实的多孔介质三维结构数据将有助于定量描述多孔介质不规则的拓扑结构. 仅使用硬数据或无条件数据时, 多孔介质三维重构的精度不高. 但是, 如果在重构过程中结合使用软数据, 则可以提高重构的准确性. 同时使用软数据和硬数据, 提出了一种利用多点地质统计法重构多孔介质三维结构的方法. 通过比较各重构图像的变差函数和渗透率(由LBM计算得出)发现, 将软硬数据同时作为条件数据时的重构图像与体数据获得的目标图像在结构特征上最为相似.     

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     

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.     

大数据的受、想、形、识

正大数据是数据科学的一个研究领域。要从受(数据采集)、想(数据分析)、形(数据重构)、识(数据挖掘、预测、利用)等四个方面来研究它,从而获得认识现实世界的大智慧。大数据这个新名词,近来总在不同的媒体出现。大数据的浪潮扑面而来,自然会伴随着大量的泡沫。究竟什么是大数据,不同人有着不同的理解与解读,但给人的感觉是总体形象还不十分清晰。如果说成数据科学,那就比较容易理解了,即关于埘象为数据的科学,而大数据应该是数据科学中的问题,是尚未解决的问题,是     

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.     

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.     

指数级增长的科学数据

面对每年科学数据量的成倍增长,亚历山大·斯扎莱(AlexanderSzalay)和吉姆·格雷(JimGray)分析了从纸质记录本演化为巨大的在线数据库的的基础上,提出了如何实行数据共享的标准问题——很久以来,科学家们就被训练成在实验室记录本中记录下实验数据和观察过程,以便用它们分析实验结果。其他人也可以依据这些记录重复他们所做的实验,伽利略、曼德尔、达尔文也都是如此。当记录下的数据量不大,即时可以对数据进行计算的时候,这种工作方式还是挺不错的。但是,在现代科学几乎所有的学科里,数据量每年都在成倍成倍地增长,而且对这些数据的分析过…     

机器学习与计算力学的结合及应用初探

自20世纪50年代以来,随着计算机科学的不断进步,机器学习和数据科学得到了长足发展.这些技术一般依靠大量数据作支撑,通过训练过程提取出蕴藏在数据内部的抽象映射关系,目前已被成功应用于化学、生物等自然科学研究领域.近年来,这些技术也逐渐受到计算力学领域研究者的关注.本文结合作者的相关研究成果介绍了机器学习、数据科学与计算力学相结合的3种形式:第一种是与有限元方程求解方面的结合,直接应用卷积神经网络算法求解线性有限元方程;第二种方式结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系.本文作者应用该方法基于细观页岩扫描照片和随机建模算法,成功训练出可以有效预测细观页岩样本等效模量的卷积神经网络;第三种方式是建立基于数据驱动的计算力学方法,比如直接利用真实的材料实验数据代替材料本构模型.这些工作显示了机器学习、数据驱动在处理材料的力学实验数据、设计新型材料以及创建更高效的计算力学模型方面的广阔前景.随着计算力学的发展,未来将可能出现更多将数据科学、机器学习与计算力学相结合的应用场景,进一步开发出更加强健、高效和保真的计算力学方法.