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      大数据正在广泛渗透到人类社会的各个方面,成为重塑世界格局、创造人类未来的一个主导力量。作为塑造未来的战略资源,谁掌握了大数据资源,谁就有可能成为全球创新价值链的主导者。目前,全球数据量在迅速增长,预计到2025年将达到163 ZB,世界各国对大数据的重视达到了前所未有的高度。目前,中国拥有全球规模最大的互联网用户群体,网民超过7亿人,宽带接口超过4亿个。中国的数据总量也呈现高速发展的态势,2020年将占全球数据总量约20%,成为全球最重要的大数据基地之一,中国大数据“金矿”具有巨大的潜力。
  • 作为人类的新型战略资源,大数据已成为知识经济时代的战略高地。其少量依赖因果关系、主要依靠数据相关性发现知识的新模式,使得其成为继经验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表,带来了科研方法论的变革,正成为科学发现的新引擎。科学大数据作为大数据的重要分支,具有不可重复性、高度不确定性、高维性及计算分析高度复杂性的内部特征,以及在数据内容、数据体量、数据获取、数据分析等方面的外部特征,这给科学大数据的处理技术与方法提出了新的挑战。

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    2018-09-07 11:50:40

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  • 对地观测数据作为国家基础性和战略性资源,在国民经济、社会发展和国家安全中发挥着不可或缺的作用。我国正面临从对地观测“数据大国”向“数据强国”转变的历史新机遇,文章阐述了当前对地观测大数据的发展态势,总结了国际对地观测数据开放共享的现状与趋势,分析了我国对地观测数据开放共享的现状及问题,最后对我国对地观测大数据的开放共享给出了?3?个方面的建议。

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    2018-09-07 11:50:57

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  • 由于现代科学发现越来越依赖于大规模科学数据的分析处理,如何高效管理科学大数据业已成为当下亟待解决的问题。文章分析了科学大数据的应用场景和需求,阐述了科学大数据在规模动态化、流水线管理、统一访问、数据共享(SPUS)4?个方面面临的挑战。

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  • 人工智能领域近年来取得突破进展,如何在自然科学领域采用人工智能新技术促进科学发现,成为科学家和产业界的关注焦点。多学科、跨领域交叉背景下的科学大数据挖掘分析与知识发现,依赖于构建一套高效、易用、可扩展的科学大数据智能分析软件系统,为复杂数据处理、分析、模式提取和知识发现提供学习模型、算法及开发工具支持。

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  • 大数据正在影响着人类生活,改变着人类认识和研究世界的思维方式。作为典型数据密集型学科的地质学,正面临着前所未有的挑战与机遇。为了应对这一挑战,地质学家不仅需要改进传统的研究方法,更重要的是要改变传统思维模式,拥抱大数据时代的到来。地质学与大数据的结合不仅极大拓展了地质学的认知空间,提升了获取地质学新知识的能力,同时为地质学支撑的能源矿产调查、环境资源合理利用以及防灾减灾等社会生产和公共服务提供了创新活力。

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  • 生物医学数据从?PB?量级的组学时代进入到?EB?量级的多维度大数据时代,引发了生物医学研究向数据密集型的第四科学范式的深刻变革。如何将临床数据与研究数据进行高维度多层次的汇交共享,实现从“组学”到临床与健康人群数据的生物医学大数据的综合管理利用,从而使大数据迅速转化为新知识,成为生物医学大数据所面临的挑战。发展以递交为基础、以整合为导向的数据存储技术,以主题为基础、以交互为导向的数据共享技术,以及以传统信息技术为基础、以前沿信息技术为导向的数据分析挖掘技术,并同时开展标准质控相关研究,是生物医学大数据存储、共享和转化的新思路,也是构建新一代生物医学大数据研究中心的技术关键和未来趋势。

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  • 生物多样性大数据资源是国家重要战略资源,也关乎国家生态安全和生态文明建设。中国生物多样性大数据平台将包括基于宏观与微观生物生态数据协同整合的大数据库和大数据深度挖掘与模型模拟运算库,支持生物多样性和生态系统多源数据整合和共享的标准以及数据集成应用的方法,实现古生物化石数据与遗传组学数据、生理与性状数据、物种多样性、生态系统多样性等跨学科数据融合,与地理、气象、遥感、环境、国民经济等跨领域数据整合,形成完整的共享数据集或栅格化图集。

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  • 前沿物理大科学装置是物理基础研究和满足国家战略需求的国之重器。特别是近年来,我国加大对前沿物理大科学装置建设与运行的投入,为基础及应用研究提供了重要的平台。大科学装置产生的数据对科学计算、数据分析、数据管理提出巨大的挑战。除了需要关注建设高水平的数据处理和科学计算平台所需要的软硬件技术以外,应同时关注极大发挥数据作用所需的策略问题。

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  • 随着世界各国对空间科学的日渐重视和空间探测技术的蓬勃发展,空间科学大数据时代已经来临。文章从数据规模增长、数据管理理念演进、研究范式转变、大数据技术与工具发展、智能应用萌芽和研究生态系统建设等角度阐述了当前空间科学大数据发展的主要趋势,并结合未来发展需求与国家战略规划布局,剖析了空间科学大数据面临的具体挑战和发展机遇。

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  • 作为科研活动的灵魂,科学数据既是激发科研创新的起点,也是科研活动丰富成果不可或缺的部分。国内外科学数据管理与共享从“积极温和的科学数据政策导向”和“全面细致的科学数据管理实践”两方面开展。

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  • 嵌入式和可穿戴设备正普及大众,各类传感器已可对用户敏感数据采集,无处不在的互联网和普及的云计算以及存储设施,也使得传输和管理这些数据变得越来越容易,深度学习等模型也开始充分挖掘这些数据的价值;然而数据从一开始作为原材料,到最后成为产品提供给用户,其中需要经历一系列的加工和增值过程,在此过程中经济因素将成为最大的推动力量。

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  • 资源环境监测是实现人类可持续发展目标的保障,地面调查和遥感监测是资源环境监测的重要手段。智能手机的普及以及其衍生的众源地理数据给资源环境地面调查提供了新的方式和途径;云端资源环境数据产品的指数级增长,大幅提高了数据的透明度和置信度。众源地理数据和云端资源环境数据产品的云端专业服务的蓬勃发展,将使现有的资源环境数据获取途径、管理方式以及分析方法被更加高效的大数据方法所替代;公众的参与,实现了公众对资源环境监测与管理的参与;契合了资源环境服务于全人类共同利益与福祉的本源,同时避免了业务数据调查过程中的投入过大、不确定性高的弊端。

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  • 大数据是知识经济时代的战略高地,是国家和全球的新型战略资源。作为大数据重要组成部分的地球大数据,正成为地球科学的一个新的前沿领域,在推动地球科学的深度发展以及重大科学发现上意义重大。

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  • 全球变化和可持续发展等一系列全球化的资源环境问题日益严峻,成为国际社会关注及科学研究热点,生态学的研究重点也逐渐开始由小尺度的个体、群落和生态系统向区域、大陆乃至全球尺度转变。同时,伴随传感器技术和信息网络技术发展,生态系统观测也从短时间观测逐渐向长期观测以及生态系统的宏观结构和生态服务时空格局变化协同观测转变;由过去的定位及小规模合作观测向区域甚至全球大规模联合的网络化观测、天-空-地立体综合观测方向转变。生态学研究已经进入大数据时代,如何应用大数据技术,实现传统的基于过程的生态学研究与基于大数据驱动的生态学研究的有机整合,推动生态学大理论发展、区域及全球生态系统演变机理研究,支撑以应对全球气候变化、生态系统功能维持等为核心的人类社会可持续发展理论和应用研究,是大数据时代生态观测研究面临的重大挑战及机遇。

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  • 微生物资源与微生物大数据是国家重要战略资源,是人类赖以生存和发展的重要物质基础和生物技术创新的重要源泉,微生物资源及数据的开放共享对微生物资源的开发利用具有重要意义。世界微生物数据中心建设的全球微生物菌种资源目录大数据平台,拥有?46?个国家的?120?个国际微生物资源中心的?40?万株微生物实物资源数据信息。

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  • 生命与健康大数据是国家人口健康和生物安全的重要基础资源。通过发展多元主动的数据收集新方法、互利共赢的数据共享新机制、高效智能的数据解析新技术,建立生命健康大数据的汇交、管理、共享、应用体系,维护国家数据主权,保障数据安全和加速数据应用,服务科研院所、高校、医院、企业和广大人民群众,为我国经济社会发展和人民生活改善作出重大贡献。

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  • 即将开建的平方公里阵列(SKA)射电望远镜是最大的天文观测装置,有望在宇宙起源、生命起源、宇宙磁场起源、引力本质、地外文明等自然科学重大前沿问题上取得革命性的突破。SKA的超级灵敏度、超大视场、超快巡天速度和超高时间、空间、频率分辨率等技术特点确保了SKA在观测能力上的领先地位,由此也产生了海量观测数据。SKA的数据运输、存储、读写、运算、管理、归档、发布对信息和计算机领域的前沿技术均提出了严峻的考验。中国SKA科学团队将协同信息产业界一道应对SKA大数据的挑战,不仅推动产生重大原创性科学发现,其技术成果也将应用于国民经济建设。

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  • 随着海洋观测、模拟手段的快速提升和数据科学的重大突破,现代海洋科学经历了理论牵引、技术驱动与数据主导三大范式变革,海洋大数据已成为人类从认识海洋到经略海洋的必经之路。

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