面向多维元数据模型构造的数据字典

针对应用系统数据采集和管理功能的需要，通过对数据库管理系统而设计的传统数据字典技术的改造并引入XML技术，提出面向Web应用系统设计过程的，能够跨平台实现集数据内容定义、表现形式定义、校验和统计定义等功能为一体，面向多维元数据模型构造的数据字典。     

深度学习认知计算综述

随着大数据和智能时代的到来,机器学习的研究重心已开始从感知领域转移到认知计算（Cognitive computing,CC）领域,如何提升对大规模数据的认知能力已成为智能科学与技术的一大研究热点,最近的深度学习有望开启大数据认知计算领域的研究新热潮.本文总结了近年来大数据环境下基于深度学习的认知计算研究进展,分别从深度学习数据表示、认知模型、深度学习并行计算及其应用等方面进行了前沿概况、比较和分析,对面向大数据的深度学习认知计算的挑战和发展趋势进行了总结、思考与展望.     

2020年CCF科学技术奖-技术发明奖获奖项目简介

2020年CCF科学技术奖技术发明一等奖(2个)项目名称:面向数字经济的可视化设计与开发关键技术及应用完成单位:浙江大学阿里巴巴集团控股有限公司主要完成人:陈为闻啸梅鸿辉关会华马瑞娴忻程烨获奖理由:该项目发明了面向复杂数据的特征增强的可视表达技术、基于视觉感知原理的高效能可视化技术、面向广域数据应用的低代码可视化设计技术、面向多源异构数据的敏捷可视查询与分析技术,研发可视化交互设计与开发软件平台,被应用于超过1万个用户、超十万个数据可视化应用及场景的构建,社会和经济效益显著。     

面向数据全生命周期的医疗数据隐私:威胁与保护

对医疗大数据背景下医疗数据开放共享过程中出现的隐私问题进行深度剖析，明晰目前隐私保护面临的威胁，探讨面向数据全生命周期的隐私保护框架与对策。通过国内外文献调查法，同时采用归纳、比较、综合等分析方法，基于系统工程理论，以数据全生命周期为主线，建立数据开放隐私保护框架，并分析医疗数据开放各个阶段的隐私保护方法。分析发现，隐私泄露风险存在于数据全生命周期的各个阶段，隐私保护面临极大挑战，需要从法律、技术和管理相结合的方法将隐私保护的设计理念贯穿数据全生命周期，包括制定科学的数据公开规范、完善隐私保护法律法规、加强行业自律、提升隐私保护技术措施、开展隐私风险影响评估、提高社会数据安全素养等内容，从数据安全治理的视角解决医疗数据隐私保护问题，推动我国医疗数据开放共享进程。     

海洋大气数据共享服务系统的设计与实现

针对海洋大气数据存储量大、数据异构和存储分散等问题，为促进海洋大气数据开放共享和高效利用，设计和开发一套海洋大气数据共享服务系统。基于面向服务的SOA结构，对数据服务系统THREDDS和图形数据引擎LAS进行深入研究，选用SSM架构进行系统开发，实现数据发布共享、数据查询、数据可视化和数据下载等功能。用户通过浏览器和常用的数据分析软件，无需下载数据就可以在线查看和分析海洋大气数据和数据图形产品。应用实例结果表明，该系统实现了海洋大气数据的集成与交互式数据服务，能够满足用户的数据服务要求。     

领域大数据应用开发与运行平台技术研究

随着大数据技术在不同领域的快速应用,构建大数据应用系统的开发与运行一体化平台,降低大数据技术在各行各业应用普及的门槛,为面向领域的大数据应用系统的快捷开发和高效运行提供方法、工具和平台支撑,成为大数据产业发展的迫切需求。由于大数据固有的复杂性、动态性、多样性及其价值独创性,目前尚未形成系统化的大数据软件开发方法,难以满足不同领域对大数据全生命周期处理的多样化需求。大数据时代的软件工程面临的挑战,体现在互为依赖的两方面：面向大数据全生命周期的集成设计开发环境和基于软件生命周期的系统运行分析工具。本文结合特定领域的实际需求,研究面向领域的大数据应用系统开发与运行一体化平台技术,覆盖大数据生命周期（获取、清洗、集成、分析、呈现）以及软件生命周期（设计、开发、运行、优化）,形成自管理、自适应、自优化的平台化解决方案。在此基础上,开展面向装备物联网及气象民生服务的大数据示范应用,以验证平台的有效性。     

基于深度学习的企业多源数据融合并行处理方法设计

为解决数据融合处理中的丢失问题，本文进行基于深度学习的企业多源数据融合并行处理方法设计研究。将获取的信息按照其来源与类型划分为多个类别，在计算机终端建立一个空白云存储终端，将所有数据录入云存储空间，使采集的数据在空间中呈现离散化分布状态，计算不同网格区域之间的相似性，按照规范完成对企业多源数据的预处理；引进深度学习算法，将数据录入卷积层，建立数据在深度学习网络中的反向传播训练损失函数，通过不断更新卷积层节点参数的方式，提取多源数据特征，在深度学习网络Sink节点，根据待处理数据的类型，在节点驱动数据的融合并行处理。设计对比实验证明：设计的处理方法在实际应用中的效果最佳，该方法可以有效控制企业多源数据融合并行处理过程中的丢失量，降低企业损失。     

面向烟草行业研发应用的大数据分析平台

烟草研发体系具有业务广泛、数据庞杂等特点,影响大数据分析技术在烟草研发领域的推广应用.构建面向烟草行业研发应用的大数据分析平台,遵循全局数据应用的整合思维,封装多源异构的烟草研发数据的采集与存储过程;采用应用场景驱动与数据分层融合策略,完成数据主题化规范化管理;设计并开发数据分析过程可视化编排器,简化数据资产价值挖掘过程.该平台能够让"非数据专家用户"更专注于烟草研发业务,有利于推动大数据分析技术在烟草研发体系中的应用.     

数据仓库方法论

数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，本文简要讨论有关数据仓库的主要设计技术与管理技术，包括数据模型，元数据，粒度，数据分割，数据集成以及分布式数据仓库等。     

大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建研究

大数据时代网络数据库存储内容与类型呈海量增长，数据库访问用户与访问量数以万亿、亿计。文章利用云计算等先进技术对网络数据库进行优化，基于云计算等技术重新设计一种面向大数据的网络数据库，实现平台操作设计、集群模块搭建以及数据整合与预处理等。基于云计算等技术对网络数据库进行优化，是实现网络数据库存储容量提升，全面优化大数据时代网络数据库并发性、提高海量数据状态下网络数据库利用率的重要举措。