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面向大数据异构系统的神威并行存储系统

随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入,传统面向高性能计算的并行存储系统 面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射 机制来减轻I/O负载。在转发服务层,调整I/O转发策略,均衡I/O负载。在后端存储层,对系统高可用功能进行 调整,解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应 了异构众核架构,使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。

  • 2021-06-21
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教育大数据隐私保护机制与技术研究

随着大数据技术在教育领域应用的不断深入,教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全,对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征,重点阐明了教育大数据的隐私内涵,围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求,提出了教育大数据隐私保护框架,并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系,以期为教育大数据各个应用环节提供支撑,推动教育大数据的规范有序发展。

  • 2021-06-21
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基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践

数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑 战出发,从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段,提出运用迭代思维推进平台建设、 坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路,从 技术视角分析了平台的整体框架与核心关键技术,从应用视角提出了平台应用的推进路径、着力点及推进方 式,并给出典型实践案例,为相关领域的磺究者与实践者提供借鉴。

  • 2021-06-21
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大数据可视分析在海洋领域的应用

随着海洋观测技术和数值仿真技术的发展,人们能获取到规模更大、分辨率更高的海洋数据,这为复杂多元 海洋环境要素及结构现象的分析带来了机遇,同时也给传统的分析方法带来了挑战。因此,将大数据可视分析 方法引入了海洋数据分析,并探索了其在多元海洋时空数据分析、海洋重要结构的时空特征和演化分析等方 面的应用价值,开发了多个可视分析系统,并通过全球和我国周边一些海域数据分析的案例研究,提出了海洋 数据可视分析的基本框架,展示了可视分析是大数据时代海洋复杂数据分析方面一种很有前途的技术。

  • 2021-06-21
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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大数据抗疫下对个人信息侵权的反思及应对

于民法所保护的个人信息与涉及公共利益的医疗信息等应当有所区分。在疫情期间,我国率 先构建起数字化抗疫体系,有效控制了疫情。但由于涉及个人信息的法律规范在适用上存在冲突、政府对个人 信息保护不周等因素的影响,公民的个人信息权在抗疫过程中受到不同程度的侵害。因此,要在法律上明确个 人信息权的保护界限,规范各主体对个人信息的收集利用,同时还要注重缓解民众的恐惧心理,加强对网络和 媒体的监督,通过规范商业机构对于个人信息的利用,以使疫情防控和公民的个人信息权保护保持适当平衡。

  • 2021-06-21
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云环境下大规模分布式计算数据感知的调度系统

介绍了新的调度系统,包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性,节约网络I/O开销;通过优化点对点大数据量读取的资源调度, 解决网络风暴造成的影响;通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。

  • 2021-06-21
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高职大数据技术与应用专业教学标准开发探索

专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点,以国家专业教学标准框架为出发点,参考职业技能等级证书标准,深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题,设计专业教学实施标准,探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析,建设课程体系,开发教 学资源并实施教学,反馈并修正专业教学标准,实现人才动态培养,提高人才培养质量。

  • 2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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