科技竞争力评估体系研究与实践

【目的】随着科学技术在社会生产中的地位日益提升,科技竞争力评估成为世界关注的领域。为综合评估我国科技发展现状,以中国科学技术最高学术机构中国科学院为研究对象,设计了表征中国科学院科技发展态势的指标体系与评估模型。【方法】从科技竞争力评价内涵出发,对国内外科技评估现状进行对比分析。通过梳理国际主流科技竞争力评价方法与评估体系,并充分结合我院科技发展中各方面因素,研究设计中国科学院科技态势感知指标体系与评估模型。【结果】本文从中科院整体宏观态势及各个研究所态势两个方面,设计了中国科学院科技态势感知指标体系与评估模型,为院内乃至全国科技发展态势评估提供决策参考。【结论】目前中国科学院科技态势感知指标体系已在科研管理态势感知系统中初步应用,辅助院领导进行院内科技态势发展评估。评估模型目前仍处于初步设计阶段,后续需根据数据验证情况进行模型指标与参数调整,以便更好地评估科技竞争力,推进科技评估工作发展。     

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

结合我国露天矿山的特点,给出了智慧露天矿山的定义。介绍了智慧露天矿山的总体网络架构、业务架构、协同流程:采用云、边、端的总体网络架构,通过接入多源异构数据,充分应用大数据、云计算等先进技术,实现露天矿山各个生产环节的协同关联;业务架构采用"5层+3体系"的模式,"5层"自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层,"3体系"分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系;智慧露天矿山协同自下而上要实现"基础+数据"支撑、矿山生产系统协同、灾害风险分析协同和经营决策协同。探讨了智慧露天矿山无人驾驶技术、数字孪生技术、大数据采集分析技术、风险监测及预警技术等关键技术。指出大数据、人工智能等技术将成为露天矿山智能化的核心驱动,平台化架构将成为未来智慧露天矿山系统的共性选择。     

耦合异构性的科学数据中心数据总量指标评价分析

【目的】数据总量指标是衡量科学数据中心资源整合与服务能力的重要指标,然而由于科学数据中心具有不同的学科、级别、隶属系统、建设时长等背景,直接通过比较数据中心间的数据总量大小来判别数据中心的数据资源整合能力明显有失公允。【方法】本研究基于科学数据中心统计的数据资源总量数据,借助“中国科技资源共享网”“中国科学院科学数据中心”等公共服务平台收集了相关科学数据中心的异构性因素数据,利用虚拟变量、相关性分析等方法实现了异构性因素的量化及其对数据总量的影响分析,采用假设检验、最小二乘虚拟变量法等统计方法构建了耦合科学数据中心异构性的数据总量面板数据模型。【结果】消除了数据总量指标由于科学数据中心异构性造成的差异,实现了多种类型科学数据中心间数据总量的横向差异化比较研究。【结论】本研究首次提出了针对科学数据中心数据资源总量的异构性平差方法,对于开展科学数据中心的系统性和科学性评价具有重要借鉴。     

数据与技术双轮驱动的生物医学信息学发展与展望

【目的】生物医学信息学是发展最快的代表性专业信息学之一。梳理生物医学信息学理论体系与最新进展,展望学科未来发展路径尤为重要。【方法】通过文献计量与调研,我们分析了生物医学信息学主要研究内容,并对数据资源体系、数据分析算法与模型、数据分析工具与软件等方面的最新进展进行了详细梳理。【结果】该领域逐渐形成了以大数据资源为基础、以技术为手段、以人才为核心、以应用为导向的学科发展路径,预计这一新的范式将有效支撑生物医学信息学的高速、深入发展。【局限】基于篇幅,一些生物医学数据资源与方法等的分析广度有限。【结论】数据与技术是生物医学信息学发展的两个关键环节,通过本文的梳理与展望,以期为我国生物医学信息学学科完善与发展提供参考。     

新一代“生态网络云”大数据平台的设计与实现

【目的】构建高效的信息化云平台,是实现多源异构生态大数据仓储与开放共享的重要支撑手段。【方法】结合生态大数据的演变、国家科学数据政策的影响,按照科学数据全生命周期管理过程,分析了国家生态科学数据中心现有信息化平台面临的问题和挑战,尝试采用领域驱动设计方法,开展生态科学数据汇聚微服务拆分。【结果】基于“开放汇聚、协同管理、智慧服务”理念,提出了新一代“生态网络云”大数据平台（Eco-Cloud）的总体架构设计,结合当前需求从多源数据汇交、统一存储管理、数据加工与挖掘分析、服务与展现四个层次给出了主要系统组成及其应用场景。【结论】新平台有助于推动生态科学数据多源开放汇聚、资产化管理,提升生态科学数据分析能力与共享服务水平。     

科技基础条件平台空间信息服务的实现

空间信息服务节点应用在国家科技基础条件平台应用服务支撑系统中,为网络科技环境中的应用提供地图服务。文中从设计、总体架构、软件功能、实现、示范应用等方面对空间信息服务节点进行了阐述,并着莺对其中所用软件工具以及工作流程、兴趣点搜索的实现等重点进行了说明。经过近一年时间的测试运行,空间信息服务节点运行稳定,并在国家科技成果平台等系统中得到了应用。以空间信息服务方式提供地图功能,减少了数据重复采集的成本与一致性维护的复杂工作,并且能提供较好的访问效率,被证明是高效的实现方法。     

用于科技基础条件平台的服务合成研究与应用

Web服务之间的交互是面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA,也称为面向服务架构)中的关键问题.单个Web服务提供的功能往往不能完全满足用户的实际需求,将多个Web服务进行合成实现功能更为强大的服务是SOA必须要解决的问题之一.分析了Web服务合成的研究现状,介绍了Web服务合成方式的分类和商业流程执行语言BPEIAWS,给出了"科技基础条件平台应用服务支撑系统"项目中SOA的设计方案,描述了Web服务合成的关键步骤.该研究成果成功地应用于科技基础条件平台应用服务集成之中,并已通过科技部的前期验收.     

用于科技基础条件平台的服务合成研究与应用

Web服务之间的交互是面向服务的体系结构（Service-Oriented Archimcmre,SOA,也称为面向服务架构）中的关键问题。单个Web服务提供的功能往往不能完全满足用户的实际需求．将多个Web服务进行合成实现功能更为强大的服务是SOA必须要解决的问题之一。分析了Web服务合成的研究现状,介绍了Web服务合成方式的分类和商业流程执行语言BPEL4WS,给出了“科技基础条件平台应用服务支撑系统”项目中SOA的设计方案．描述了Web服务合成的关键步骤。该研究成果成功地应用于科技基础条件平台应用服务集成之中,并已通过科技部的前期验收     

运维驾驶舱大数据平台关键技术研究

电网自动化调度业务繁多,若存在数据遗漏,数据突变等数据准确率问题很难通过人工发现.本文通过阐述运维大数据、云计算和智能电网之间的关联,提出了基于智能电网的海南运维驾驶舱大数据平台总体框架.该平台的总体框架分为五个层,分别是应用程序层、数据源层、数据调度处理层、数据集成存储层以及数据分析层.本文对基于大数据的集成管理技术、索引技术、分析技术和数据挖掘技术进行了深入的探索和研究,以实现自动化驾驶舱大数据关键技术的突破.     

基于能源分析模型的可再生能源与建筑集成平台的研究*

为了研究可再生能源在建筑中替代常规能源的效果,在采集、分析全国5个气候区23幢示范建筑物的不同种类可再生能源使用数据的基础上,提出适用于我国建筑行业范围内的可再生能源与建筑集成的能源分析多层次模型。该模型由总体概念层、公共层、基础模型层组成,分别实现对总体问题的描述、公共模型方法的建立以及具体能源模型的创建,并以此能源分析模型为基础,进一步设计实现了具有能源使用预测功能的可再生能源与建筑集成数据分析平台。     

基于ASP的智能故障诊断系统结构

本文在介绍了ASP(Application Service Provide,应用服务提供商)基本概念的基础上,分析了基于ASP的故障诊断模式的优势.提出了基于ASP服务模式的设备故障诊断系统模型与体系结构.该模型逻辑结构由底层支撑数据库及其网络运行环境、基础平台层、应用服务层和系统用户接口层等几部分组成,通过B/S的四层结构来实现.     

教育公共服务平台基础数据的采集与应用

基础数据是教育管理公共服务平台的核心与基础。提高基础数据的应用服务能力,数据采集是基础、数据整合是关键、数据安全是保障、智能分析是需要。结合云计算的应用,分析教育基础数据的组成、基础数据采集与应用中存在的问题与困难,探讨在教育云环境下,教育基础数据的采集与存储、交换与共享、应用与服务等过程中的挑战及其解决方案。     

国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台

【目的】本文对国家高能物理科学数据中心分布式数据平台进行系统全面介绍,为高能物理及相关领域大科学实验的数据处理提供参考。【方法】文章介绍了国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台的总体构成、运行模式和智能运维等方面的关键技术。通过分析高能物理实验数据处理的计算特点与实际需求,介绍了数据中心“一平台多中心”的数据处理平台建设思想,阐述了平台为高能物理实验提供的跨地域资源共享、高性能海量数据访问以及用户实时交互服务等技术方案设计与实现。【结果】文章列举了数据中心分布式数据处理平台对两个高能物理实验的支持实例,助力科学研究成果获取。【结论】国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台已经成为高能物理学科的重要基础设施和组成,是学科融合、开展新研究方法的主要场所,满足了粒子物理、理论物理、空间天文、射线学科、加速器设计等科研领域的数据处理需求。     

互联网OS花落谁家？

互联网OS对于中国互联网企业来说,无疑是机遇。未来哪家企业最有可能成为中国的互联网OS?在基础技术支撑平台、基础业务支撑平台和应用服务支撑平台三个层面,都有可能在未来出现"一统天下"的互联网操作系统。其中基础技术支撑层的电信运营商、云操作系统CloudWare、UCWEB,基础业务支撑层的奇虎360和支付宝,应用服务支撑层的腾讯QQ、阿里巴巴、百度、新浪微博等均是未来互联网OS的"后备军"。     

基于区块链的数据要素可信流通技术综述

【背景】数据已然成为经济发展的基础性战略资源。要充分发挥数据要素作用,需要建立数据可信流通体系。【目的】区块链作为新型可信数据管理平台,能够实现数据可信流通的基本需求。因此,本文将探讨基于区块链的数据要素可信流通技术。【方法】从建立数据可信流通体系的角度出发,本文首先分析了构建数据要素可信流通体系的基本要求,然后分析了基于区块链实现数据可信流通的技术要点,总结了目前区块链研究领域中可用于实现上述目标的研究工作,并对未来的研究方向提出展望。【结果】着眼于增强数据可用、可信、可流通、可追溯4个方面,本文对现有区块链系统研究中的存储模型、系统性能扩展方式、数据验证、跨链技术、溯源技术等方面进行总结分析。【结论】现有研究成果能够基本实现数据要素可信流通体系,但在数据隐私、数据使用和数据表示方面仍存在诸多未解决的问题。     

科学数据语义关联技术研究与应用

【目的】在数据密集型和融合科学新范式下,迫切需要传统的数据共享服务向数据知识化服务转化,使用语义关联技术在海量科学数据间进行知识组织、关联、发现正是解决这个问题的核心路径。【方法】本文对国内外数据关联技术总体现状、领域应用研究进展进行了广泛调研,对结构化数据关联发布、长文本语义挖掘和数据关联融合服务等关键技术进行了深入研究,初步实现了领域科学数据的关联化组织发布和语义化融合服务。【结果】在化学、植物及微生物数据中心展开应用实践,验证了科学数据语义关联融合技术是实现数据知识化服务的可行且重要手段。【结论】未来由各领域数据中心建立起来的科学数据关联融合网络将成为服务科研新范式需求的重要数据基础设施。     

科学数据中心基础软件栈架构研究与设计

【背景】众多学科领域的数据资源均在爆炸性增长,科学研究范式正在发生深刻变革,科学数据中心已成为学科领域数据应用的重要载体。科学数据中心基础软件栈是当前科学数据中心建设的重中之重。【方法】本文通过对国内外典型科学数据中心的软件栈架构进行剖析,指出了当前主流软件栈架构在多源异构存储、管理、共享、分析等方面的不足。【结果】提出了一套科学数据中心基础软件栈参考架构及其原型实现,具备标准化存储、异构数据融合管理、大数据流处理、在线交互式分析等功能,可为我国科学数据中心体系建设提供技术路线参考。     

智慧社保大数据分析平台构建

针对社保业务数据分散、大数据分析能力较低等问题，采用“云结构、积木式架构、容器技术、多级权限设计”构建智慧社保大数据分析平台的整体架构。该平台包含数据交换平台、基础计算平台、流程调度平台、管理分析平台和实时分析平台。采用OGG接口技术获取源系统中的增量数据，通过流程调度服务实现对各层数据和业务工作流的调用和管理。该平台已包括1960万人的基本信息，集成了社保的各项业务和服务，为“最多跑一次”助力。     

面向人工智能和大数据的高效能计算

【目的】本文主要分析人工智能和大数据应用随着迅速增大的数据规模,给计算机系统带来的主要挑战,并针对计算机系统的发展趋势给出了一些面向人工智能和大数据亟待解决的高效能计算的若干研究方向。【文献范围】本文广泛查阅国内外在超级计算和高性能计算平台进行大数据和人工智能计算的最新研究成果及解决的挑战性问题。【方法】大数据既为人工智能提供了日益丰富的训练数据集合,但也给计算机系统的算力提出了更高的要求。近年来我国超级计算机处于世界的前列,为大数据和人工智能的大规模应用提供了强有力的计算平台支撑。【结果】而目前以超级计算机为代表的高性能计算平台大多采用CPU+加速器构成的异构并行计算系统,其数量众多的计算核心能够为人工智能和大数据应用提供强大的计算能力。【局限性】由于体系结构复杂,在充分发挥计算能力和提高计算效率方面存在较大挑战。尤其针对有别于科学计算的人工智能和大数据领域,其并行计算效率的提升更为困难。【结论】因此需要从底层的资源管理、任务调度、以及基础算法设计、通信优化,到上层的模型并行化和并行编程等方面展开高效能计算的研究,全面提升人工智能和大数据应用在高性能计算平台上的计算能效。     

ESDRec:一种面向地球大数据平台的数据?推荐模型

【应用背景】地球大数据共享服务系统是中国科学院“地球大数据科学工程”战略性先导科技专项的数据门户窗口,为全球用户提供了一个数据、计算与服务为一体的数据共享系统,推动形成地球科学数据共享新模式。【目的】随着数据资源的持续汇交发布,用户仅通过筛选、检索等方式来获取数据资源的难度也将随之增加,如何利用推荐技术帮助用户更加高效地获取科学数据是一个值得研究的问题。【方法】因此,本文设计了一个地球科学数据推荐模型ESDRec,该模型使用双向长短时记忆网络与注意力机制对用户兴趣偏好进行建模,并对地球科学数据的元数据特征属性关联度进行计算。本文将地球科学数据的领域特征融入到推荐模型中,实现了更加准确的推荐。【结论】通过在平台真实数据集上进行对比实验,本文验证了ESDRec模型的有效性。