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.     

大数据与量子计算

大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求.由于量子系统的独特性质,量子计算具有经典计算不具有的量子超并行计算能力,能够对某些重要的经典算法进行加速.人们发现,除了大数分解算法,量子计算的更多用途是对量子体系的仿真计算和在数据分析领域的应用.近年来,大数据和量子计算开始融合.虽然实际使用的量子计算机尚未建成,量子计算在大数据的应用在理论上已经取得了一些重要的进展.实验上也有了一些发展.本文首先介绍量子计算的基本原理和Grover量子算法.随后以量子机器学习作为切入点,介绍了量子计算在数据挖掘领域的应用.     

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.     

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.     

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.     

MOOCs平台大数据的教育实证

随着大数据技术和大规模在线开放课程(MOOCs)的不断发展,基于MOOCs平台数据的教育研究也日益涌现.然而,相关研究在研究问题、理论基础和研究方法等方面还有待进一步探索.MOOCs平台大数据将为教育问题的研究提供不同类型的数据,有助于打破以往的一些限制.目前来看,基于MOOCs平台大数据的教育实证研究可能会出现聚焦MOOCs本身的研究、大规模在线开放式研究和应用于经典教育研究框架内的研究3种类型.     

消化内镜人工智能数据采集与标注质量控制体系专家共识意见（草案2019，上海）

随着以深度学习为代表的人工智能技术在消化内镜领域的探索和运用,作为人工智能学习材料的内镜影像,其数据质量逐渐受到关注。本共识聚焦于人工智能相关内镜数据的采集与标注,着力阐明数据采集、标注、存储、隐私保护、数据安全以及使用标准等关键问题,以期更好地服务于内镜人工智能模型的训练、调优与测评,进一步推动我国消化内镜人工智能平台的高质量发展。     

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.     

中医临床肝病大数据知识工程研究

为高效利用中医临床肝病海量的数据资源，秉持守正创新的精神，在中医基础理论指导下，遵循中医临床肝病发生、发展及演变规律，应用大数据知识工程理论和方法，进行真实世界中医临床肝病研究，设计了中医临床肝病大数据知识工程的标准操作流程，并对其5个主要环节做了说明，用以指导和推进该工程研究，服务于中医临床肝病现代化发展需求，提高中医临床肝病大数据治理能力现代化。     

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.     

移动大数据时代:无线网络的挑战与机遇

随着移动互联网、云计算、物联网、机器类型通信等新兴信息通信技术的飞速发展,信息社会进入了网络化的大数据时代.快速普及的智能化移动终端应用助推了全球移动数据流量的大幅度增长.在移动大数据时代,海量数据、业务类型演进、数据多样化、数据空-时域分布不均匀等特征给无线网络带来了严峻的挑战.为了应对挑战,一方面,无线网络从新频谱拓展、传输技术、智能立体化组网等多维度进行演进以满足大数据传输与应用的需求;另一方面,移动大数据作为一种新的生产要素改变着人们认知网络的方法,无线网络可以充分借鉴互联网数据挖掘的理论与方法,实现网络的灵活部署、无线资源的优化配置和低能耗绿色通信.     

生物医学大数据的现状与展望

生物医学是一门新兴的前沿交叉学科,它综合了医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来.近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来,生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术.大数据时代的来临对生物医学研究产生了重大影响.其中,一个重要发展趋势就是由假设驱动向数据驱动的转变.数十年来分子生物学水平上的实验目的是获得结论或者是提出一种新的假设,而现在基于海量生物医学大数据,可以对海量数据的研究来探索其中的规律,直接提出假设或得出可靠的结论.随着先进的生物分析技术的不断推出和更新,生物医学数据迅速积累.基于此类大数据一些以往不能解决的问题将有望解决,同时相关生物医学研究的新问题也层出不穷.生物医学相关的大数据技术和相关应用主要包括:基于高通量测序的个性化基因组、转录组和蛋白组研究,单细胞水平基因型和表型研究,人类健康相关微生物群落研究,生物医学图像研究等.相关生物医学大数据分析任务均具有着数据密集和计算密集的双密集性特点.要充分地利用这些大数据解决一系列生物医学问题,迫切需要高通量、高效率、高准确性的生物信息存储和分析策略.本文总结和回顾生物医学大数据的生成、管理和分析相关的一系列问题,其中重点讨论人体微生物群落、单细胞表型和基因型、生物医学图像等新近出现的生物医学大数据形式,以及相关数据分析和应用前景等.基于目前生物医学大数据的现状我们可以发现,生物医学大数据的研究正处于蓄势待发状态:适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成熟,制约着生物大数据的研究.然而一旦相关研究获得突破并有所优化和应用,将会全方位地支撑生物医学大数据的深入解构;进而有助于对医学现象的趋势分析和预测,服务于相关的遗传疾病研究、公共卫生监控、医疗与医药开发等广泛生物医学应用.     

全民健康及“互联网+医疗健康”背景下的体检大数据应用

体检大数据作为大医疗大健康的基础性、先导性工作,是“互联网+医疗健康”实施的必然选择。新形势下,为适应医疗行业发展和医疗复杂化的新要求,整合医疗资源和个人健康信息,通过构建体检大数据平台,利用大数据技术对体检数据进行采集、整理和分析,为全民健康提供多样化的更高质量的服务,是体检工作转型升级发展的必然趋势。     

回归"人"本身：大数据在医学研究中应用的反思

大数据作为一种新的思维方式和技术手段在各行业得到了广泛的应用。随着医疗数据的快速电子数字化,基于大数据的医学研究也开展的如火如荼。本文通过研究大数据的内涵、特征以及大数据应用于医学研究过程中存在的问题,分析大数据应用在医学研究中的作用及其局限性,得出大数据在医学研究中的应用策略及价值指向。     

阿晶的孤独（上）

这是根据三年前的一个真实咨询督导案例改编的。为什么要说改编？这样做是对患者隐私的保护，也是作为一名心理咨询师基本的职业操守。     

医疗健康大数据应用于老年神经认知功能障碍研究的机会与挑战

<正>2011年,第11届美国易安信公司(EMC)世界年度大会,大数据概念被正式提出~([1]),标志着人类进入大数据时代。目前比较认同的大数据定义有5V特征,即数据容量巨大(Volume)、生成速度极快(Velocity)、模态多样(Variety)、可变性大(Variability)和真伪难辨(Veracity)~([2]),此定义可能会进一步扩增,比如增加可视化(Visualisation)和科学价值(Value)~([3])。在满足大数据基本特征的前提下,与医疗健康服务目的、过程、结果相关的大数据可以称之为医疗健康大数据。2016年是我国医疗健康大数据元年:3月8日,国家启动精准医学研究重点专