大数据知识服务平台构建关键技术研究
大数据关键技术
大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
基于数据科学的知识创新服务应用模式构建研究
情报学报 2018年10月第37卷第10期Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, Oct. 2018, 37(10): 971-978DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.10.001基于数据科学的知识创新服务应用模式构建研究曹嘉君1，王曰芬1,2（1. 南京理工大学经济管理学院，南京 210094；2. 江苏省社会公共安全科技协同创新中心，南京 210094）摘要大数据时代背景下知识需求发生变化，现有知识服务模式难以适用于知识创新发展与数据密集型科学研究范式的转变，需要导入数据科学构建面向知识创新服务的应用模式。
本研究在概述知识创新、知识服务、数据科学的基础上，探索知识创新服务的概念与特点及导入数据科学的目的，并分析知识创新服务模式的研究现状。
进而提出知识创新服务模式构建需求及目标，尝试构建基于数据科学的知识创新服务应用模式。
研究认为基于数据科学的知识创新服务模式主要应由数据基础层、分析逻辑层和结果展现层三个层面构成。
同时，依据知识内容分析、知识创新模式等角度，从四个方面对知识创新服务模式进行阐述。
关键词知识创新；知识服务；知识创新服务；数据科学；应用模式；模式构建Research on the Application Model of Knowledge InnovationService Based on Data ScienceCao Jiajun1 and Wang Yuefen1,2(1. School of Economics and Management, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094;2. Jiangsu Social Public Security Technology Cooperative Innovation Center, Nanjing 210094)Abstract: In the era of big data, knowledge demand has changed. The existing knowledge service model is not feasi-ble for the development of knowledge innovation and for the transformation of data-intensive scientific research paradigms. Therefore, it is necessary to establish an application pattern facing knowledge innovation by introducing data science. Through summarizing knowledge innovation, knowledge service, and data science, this research ex-plores the concept and characteristics of knowledge innovation service and the aim of introducing data science. Addi-tionally, it analyzes the current situation in knowledge innovation service model research. Further, it presents the aim and the demand of knowledge innovation service model; and finally, it tries to build an application pattern of knowl-edge innovation service based on data science. The research considers that the application pattern of knowledge in-novation service based on data science consists of three layers: database layer, analysis logic layer, and result presen-tation layer. Based on knowledge content analysis, knowledge innovation model, and other angles, this paper ex-pounds the service model of knowledge innovation from four different perspectives.Key words: knowledge innovation; knowledge service; knowledge innovation service; data science; application model; pattern construction收稿日期：2018-09-26；修回日期：2018-10-8基金项目：国家社会科学基金重大项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”（16DZA224）。
年国家自然科学奖
2019年度国家自然科学奖安徽省提名项目公示（一）项目名称大数据挖掘的若干模型和方法（二）提名意见该项目对大数据挖掘的若干模型和方法开展了深入研究，解决了大数据挖掘若干科学问题，例如，系统性地阐明大数据的基本特征，提出了大数据多层次处理框架；设计稀疏嵌入与最小方差下的哈希方法，有效解决训练数据集具有海量特征和高维特征的问题；发明了含缺失值的决策树分类子，可以直接有效地利用缺失数据。
研究成果发表在TKDE、TIP和PAMI等权威杂志，在国内外产生一定的学术影响，被同行引用2600多次、SCI 引用1100多次，获得了学术界和工业界的跟进发展和采用，推动了本学科及相关学科的发展。
项目材料填写规范，内容真实，经公示无异议。
对照国家自然科学奖授奖条件，提名该项目为国家自然科学奖二等奖。
（三）项目简介图灵奖获得者斯通布雷克教授认为，大数据的四种含义之一是大多样性，意指：处理来自太多源的数据必然导致令人畏惧的数据集成挑战。
数据集成的实质性困难在于多源数据的海量、异质异构和低质量性，这也一直是数据库领域的基础性关键研究问题。
该项目组在过十来年对大数据的上述挑战中海量、高维、动态和低质量等问题展开深入研究，揭示了大数据中模式的形态与演变态势，提出训练样本的分块挖掘方法、噪音数据和缺失数据利用模型，从而，在2013年阐明了大数据的四个基本特征：异构、自治、复杂和演化，凝练出HACE定理。
主要科学发现点如下：1、大数据的基本特征与挖掘框架：阐明大数据的基本特征，提出了大数据多层处理框架，为大数据分析提供了理论基础和应用框架；提出稀疏嵌入与最小方差下的哈希方法，用于处理海量特征和高维特征的训练数据集。
2、不完全动态大数据的模式发现：揭示大数据中模式的形态与演变态势，提出面向大数据的不完全信息下模式发现、动态模式发现和模式演变的模型与方法。
3、噪音以及缺失数据的模式质量：揭示噪音数据的可修正机制及缺失数据与已知数据之间的关联关系，提出误差感知下的贝叶斯分类器用于解决噪声数据清洗所带来的信息丢失和信息错误的问题。
自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用
自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用摘要：在当前我国社会的发展过程中，加大了对自然资源的重视力度和管理力度，其中技术人员致力于建立一体化的数据管理和相应的服务平台，并将该平台应用在对自然资源的管理过程中，从而可以制定出资源管理的目录，并提高对自然资源的计算技术水平。
因此在本文中，构建了一体化的数据管理和相应的服务平台并将该平台应用在自然资源中，从而能够为各个地区自然资源的管理和措施的制定提供了数据上的支持，最终来提升对自然资源的利用率。
关键词：自然资源，一体化数据管理，服务平台，关键技术1.自然资源一体化数据管理与服务平台的架构设计1.自然资源一体化数据管理与服务平台的总体架构在建立一体化的数据管理与相应服务平台并应用在自然资源中，最重要的是采用分层模式的设计方法，从而可以对各种各样的自然资源进行科学专业的规划和分类，其中分为了五部分，分别是基础设施层、数据资源的中心层、管理与服务的平台层、应用层和用户层。
在一体化的数据管理与相应服务平台的相关基础设施层中，都是通过大数据的技术框架和自然资源的一些基础设施云来进行组合，从而能够为大数据的稳定运行奠定坚实的基础。
第二是数据资源的中心层中，在该中心层中，首先是以一体化数据库作为重点，并逐步建立起一体化自然资源的目录、模型以及数据库，并且定期对这些数据进行自动更新。
而在管理与服务平台层中，主要是通过该平台来提供各项的云服务，从而来实现对自然资源的科学管理。
第四是在应用层中，为开展自然资源的各项业务提供数据基础，同时为社会提供当前自然资源的各项信息，从而使得相关部门和机构能够准确的掌握自然资源的所有信息，为后期政策的制定奠定坚实的基础。
1.1.一体化的数据管理与相应的服务平台的具体设计在建立一体化的数据管理与相应服务平台的设计中，主要是根据云基础设施和相应的数据存储技术，来实现对各种自然资源进行统一化编辑目录和管理工作，其中采用了面向服务的方式，根据数据库中的一系列数据信息，可以为用户提供相应的服务和实现数据信息的实时共享，从而进一步实现对各种土地资源、矿物资源、地质环境和灾害信息等各类自然资源业务系统的科学应用和全面管理，从而来进一步的提高对自然资源的管理能力。
智慧城市时空大数据平台建设技术研究
过程中，有效信息由平台传递到用户端的速度。从表1中的 实验结果可以看出，智慧城市时空大数据平台建设技术的信
息传递速率均超过100.00 bit/ns,而传统技术的信息传递速 率均未超过20.00 bit/ns。实验结果表明，本文提出的智慧城 市时空大数据平台建设技术在实际应用中能够为快速传递信
息提供可靠的服务条件，同时在传递过程中能够保证信息的 安全性，为智慧城市建设提供技术条件。
为了进一步提高大数据平台建设技术的实际应用价值， 应当从自然资源、生态环境和城市管理等多个领域进行优化。 首先，针对自然资源可以通过在平台中组建自然资源部的方 式实现，从机构概念上为生命共同体提供保障，从而实现对 城市周围各类自然资源的开发和保护。其次，针对知识资源， 为实现深度挖掘和精细化管理，需要围绕整个智慧城市建设 原则，根据相应的需求导向、问题导向开展与时空大数据信 息相关联的示范应用。最后，针对政府服务内容，平台中还 可增加面向社会公众的时空大数据信息传递和共享服务。
1智慧城市时空大数据平台建设技术设计
1.1时空大数据实时更新
在采集传统基础测绘数据的基础上，为实现时空大数据
的实时更新，并解决传统采集方法在实际应用中存在周期长、 成本高的问题，本文采用卫星遥感影像技术采集时空大数据 的各类信息[4],对负责区域范围内的城市地表信息变化情况 进行实时监测，并结合无人机设备和网格化采集方式，辅助 其完成对各类时空大数据信息的采集。为了进一步实现对各 类基础时空大数据的信息增量更新，设置天空、地面和人三 位一体化的信息增量更新。如图1所示，通过无人机、网格 采集、摄像头和传统采集方式完成对卫星遥感影像中各类时 空大数据信息的采集。在实际操作过程中，不同时相所产生 的卫星遥感影像可能会存在一定的差异，并且负责城市区域 内的分发节点也可能存在差异，因此在实际应用中应当结合 前后时相的卫星遥感影像技术，通过制定固定采集和更新间 隔的方式，实现对时空大数据信息的实时更新。
《三维可视化服务平台关键技术研究及应用》
《三维可视化服务平台关键技术研究及应用》一、引言随着信息技术的飞速发展，三维可视化技术已经成为许多领域的重要工具。
在数据处理、工程设计、医学研究、虚拟现实等许多方面，三维可视化服务都为人们提供了更直观、便捷的信息呈现方式。
本篇论文主要针对三维可视化服务平台的关键技术研究及应用进行探讨，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、三维可视化服务平台概述三维可视化服务平台是一种基于计算机技术，将复杂的数据信息以三维图像的形式进行展示和交互的平台。
该平台能够有效地将二维数据转化为三维模型，使人们能够更直观地理解和分析数据。
三维可视化服务平台在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、医学影像处理、工业设计等。
三、关键技术研究（一）数据获取与处理技术数据获取与处理是三维可视化服务平台的基石。
该技术主要涉及数据的采集、清洗、转换和预处理等过程。
为了获取高质量的三维数据，需要采用先进的传感器技术和数据处理算法。
此外，还需要对数据进行标准化和规范化处理，以确保数据的准确性和可靠性。
（二）三维建模与渲染技术三维建模与渲染技术是三维可视化服务平台的核心技术之一。
该技术通过将获取的数据进行建模和渲染，生成逼真的三维图像。
其中，建模技术主要涉及几何建模、物理建模和过程建模等方面；渲染技术则主要涉及光照、材质、阴影等视觉效果的实现。
（三）交互技术与用户体验优化交互技术与用户体验优化是提高三维可视化服务平台应用效果的关键。
通过研究用户的行为和需求，优化平台的交互设计和用户体验，使用户能够更方便、快捷地使用平台进行数据分析和处理。
此外，还需要研究如何提高平台的响应速度和稳定性，以确保用户在使用过程中获得良好的体验。
四、应用研究（一）在城市规划中的应用在城市规划中，三维可视化服务平台能够将城市的地形、建筑、交通等信息以三维图像的形式进行展示。
这有助于城市规划师更直观地了解城市的空间布局和规划方案，从而提高城市规划的效率和准确性。
（二）在医学影像处理中的应用在医学影像处理中，三维可视化服务平台能够将医学影像数据以三维图像的形式进行展示和分析。
知识服务平台的构建与管理
知识服务平台的构建与管理近年来，信息技术的快速发展和普及，让人们的生产生活方式发生了翻天覆地的变化。
大数据、云计算、人工智能等技术的出现，给我们带来了更多的便利和选择。
在这个背景下，知识服务平台的建立和管理成为了一个重要的话题。
一、知识服务平台的意义和优势知识服务平台是为了便于企业和个人获取、交流、分享知识而建立的一个在线平台。
它可以帮助企业和个人快速获取所需的知识，提高学习效率和工作效率，为各行各业的发展提供帮助。
知识服务平台的优势主要有以下几点：1. 信息交流和共享：知识服务平台可以帮助不同领域的专家和爱好者进行信息交流和共享，以便更好地进行创新和合作。
2. 提高工作效率：知识服务平台可以为企业员工提供便捷、快速的学习途径，增强员工的专业技能和业务素养，提高企业整体的工作效率。
3. 降低学习成本：知识服务平台可以为广大学生和职业人提供便捷、灵活的学习渠道，降低学习成本，提高学习效果。
4. 创新和发展：知识服务平台可以鼓励创新和发展，为各行各业的发展注入新的动力。
二、知识服务平台的建设和实施1. 建立平台：知识服务平台建设的第一步，需要考虑选择合适的技术平台和建立高效的数据管理系统，以确保平台的可靠性和稳定性。
2. 确认需求：建设者需要调研和分析目标用户的需求，确定知识服务平台所需要涵盖的领域和内容，以便为用户提供精准有用的信息和服务。
3. 确定内容：平台管理者需要在平台上提供涉及不同领域的优秀学习资源、知名机构的讲座视频等等，以吸引和满足用户的需求。
4. 建设社区：知识服务平台需要建立丰富的社区建设，包括用户的交流和分享区、知识实践区、竞赛和活动等等，以提供更好的用户体验。
5. 内容运营：平台管理者需要对平台上的信息进行跟进和整理，进行有效管理和运营，确保知识服务平台的易用性和用户满意度。
6. 分享和推广：知识服务平台的推广需要从个人和社会的层面进行，包括网络广告、社交媒体宣传和口碑传播等等，以吸引更多的用户和建立更高的知名度和美誉度。
云网一体化服务平台关键技术研究和应用
价值工程0引言2015年，国务院下发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，提出探索电子政务云计算发展新模式。
2016年10月，上海印发《上海市电子政务云建设工作方案》[1]，以“云网合一、云数联动”为构架，实现政府各部门基础设施共建共用、信息系统整体部署、数据资源汇聚共享、业务应用有效协同，为政府管理和公共服务提供有力支持，提升政府现代治理能力。
经过多年的发展，云计算已经开始从互联网行业走向传统行业，中国逐步进入全面上云阶段，并由此前的企业非核心业务上云，转向整体上云。
其中，大中型企业将成为上云的主力，安全、稳定、灵活将是大中型企业在上云过程中主要考虑的关键因素，混合多云架构兼具安全性和开发性，是政企行业客户实现传统业务与创新业务集成和平衡的最佳选择，混合云[2]成为企业IT 部署的主要形态。
随着大量的企业应用上云，企业在上云过程、面临上云环境（公有云、私有云和混合多云）的多样性，企业在云的管理与运营运维中，面临的问题开始逐步凸显，面向企业的云网服务变得十分必要。
企业上云过程，企业通常需要咨询、迁移和管理多方面的专业云网一体化[3]服务：首先，企业需要向公有云、私有云或混合云迁移的咨询和规划服务，帮助企业选择合适的网络、平台架构，规划实施路径。
其次，在上云过程中，企业需要平稳、安全、可靠的将现有业务迁移到多云环境中，应用安全和灾备策略，对于客户而言是一个巨大的挑战。
最后，在持续的运营和运维中，企业需要有专业的托管或系统支持服务，提供相应的运营和运维支持，对多网、多云环境以及云上应用等资源的进行管理，确保业务系统———————————————————————基金项目:浙江省哲学社会科学规划基金项目（编号：18NDJC047YB ）；浙江省教育厅一般科研项目（编号：Y201738113）；“上海市领军人才计划”项目。
作者简介:吴英姿（1978-），女，湖南株洲人，博士，杭州电子科技大学，主要研究方向为金融科技、互联网金融、金融学等；肖荣（1975-），男，江西赣州人，博士，上海理想信息产业（集团）有限公司，高级工程师（教授级），上海市领军人才，主要研究方向为计算机技术、移动互联网、信息安全等。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。