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清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。
清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。
目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。
无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。
无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。
无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学
2021-04-11
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学
2021-02-01
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10
数字乡村物联网大数据平台
浙江大学
2021-05-10
智慧城市数据即服务平台（BDaaS）
本成果面向交通运行监测、城市管理与民生服务，构建了大数据即服务（Big Data as a Service,BDaaS）平台。本成果通过建设的区域无线网络、区域综合交通感知系统、布设的高清视频、市民交互平台和智慧城市数据中心，动态关联城市路网信息、运营信息、生活信息等多种异类数据，利用海量信息处理和信物融合技术，为政府、企业和公众解决城乡一体化管理、安全和服务中的各种关键问题提供数据支撑，促进智慧城市的绿色、高效、协同发展。 智慧城市数据即服务平台（BDaaS）包括城市数据感知体系、智慧城市大数据平台、面向政府业务的智慧管理与服务平台、面向社会公众的服务平台、面向科研机构的数据共享服务平台、数据质量实时监测与评价系统共6个体系。本平台不仅应用于城市交通运行监测、公众出行信息服务、城市交通规划，特别的，还可面向研究的机构海量数据分析提供实时数据支撑。海量数据实时挖掘（综合数据处理时间<2s）
北京航空航天大学
2021-04-13
城市大数据的计算理论和方法
本项目围绕“城市场景的全息表达与复杂事件的临场分析理解”这一关键 科学问题展开研究，基于人机智能的有机结合、数据和知识的联合驱动以及多 模态数据的关联增强等学术思想，以城市场景的三维时空模型为载体，研究城 市的全息表达理论方法，探索多源感知信息的多层次关联、语义提取与融合分 析的机制和方法，形成城市场景的准全息计算模型，以提高机器对城市对象和 场景语义分析与理解的精准性；研究多源信息的视觉转换机制和自适应交互可 视化方法，探寻信息按需提取或采集的临场分析机制，推进人机智能的深度耦 合，提高对复杂事件分析和推理的能力。项目预期在城市场景的渐进式三维重 建、跨时空城市感知数据的关联学习和聚合分析、城市事件的交互式临场分析 等方面取得理论与方法的重要突破，培养一批优秀人才，使我国在城市信息化 和智能化方面的研究达到国际先进水平，产生重要的学术影响。
山东大学
2021-04-13
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学
2021-04-13
企业征信通大数据平台软件
南京理工大学与南京合众通数据技术有限公司合作研发的企业征信系列大数据平台，实现企业全面15大类100余项创新能力相关信息的精准跟踪和监测，产品已经加工成纵向、微向分析的深度征信产品，按照客户的需求种类制定DaaS策略，在目前征信报告的基础上，把服务和创新的意识运用于征信产品加工各个环节上。 基于该产品，受中央军委科技委委托，南京理工大学承担研发全球科技人才发现与跟踪平台的任务。 信用报告：提供企业信用报告服务为客户有偿提供目标企业详尽的信用信息数据以帮助客户制定商业运营
南京理工大学
2021-04-14
智慧政务的文本数据挖掘应用
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
学号
陈泳岐
计科院/计算机科学与技术
2019.9/2023.6
201931061097
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
杨云
计科院/软件工程
讲师
数据库应用
四、项目简介
本次研究主要是在“智慧政务”等网络留言平台的基础之上对大量留言数据进行分类、提取热度并对留言的回复情况进行质量评价，构建出基于机器学习的自然语言处理平台的一系列算法实现。主要包括三种算法，分别对应于政务留言中的三个痛点问题。留言分类算法主要是用来将不同留言进行分类和标签，再分别发送到对应部门，问题处理之后，留言回复质量评价算法将官方人员的回复质量进行采集与评价，判断单位人员对留言的处理情况。留言热点计算算法能够抽取每个留言的主题并生成相应的关键词展示给政务人员。
西南石油大学
2023-07-20
利用DNA存储还原数据信息的方法
1. 痛点问题
随着信息化时代的发展，生活中的一切都在数字化，对信息存储的要求也越来越高。据IBM统计，人类每天创造的数据已达到2.5百亿亿byte，大约相当于5亿部高清电影的下载。互联网数据中心（IDC）的研究显示，到2020年数据总量（包括结构化数据和非结构化数据）的年复合增长率达将达到42%，2010~2020十年间，世界上数据总量从1 ZB增长到50 ZB，共增长50倍。
面对巨大的数据量，传统存储介质的存储能力以及材料的消耗与信息存储需求间将会面临严重不平衡状态。人类工厂生产的可存储设备总存储容量与数据产生总量间差距越来越大，到2020年几乎达到两倍的差距。根据目前硅基存储的发展趋势推测，可用于信息存储的硅储量将在2040年被完全耗尽。因此，寻找硅基存储的替代物，开发高效稳定低成本的新型存储介质，实现低成本，高效稳定且长期的数据存储是目前信息时代社会发展亟待解决的关键问题之一。
2. 解决方案
DNA在近年来被认为是一种未来具有巨大应用前景的数字存储介质。首先，相比较于传统存储介质，在数据保存寿命和存储密度上都有着极大的优势。在自然界中，DNA长久以来作为是承载生物体遗传信息的主要物质，地球发现的最早古生物蓝细菌，DNA作为其遗传物质已经存在了几十亿年，且在极端条件下仍然可以保存。在存储密度方面，DNA数字存储理论上可以达到455 EB/克 （4.55 × 1011GB/克），大约 1018 bytes 或107 GB每mm3， 比传统存储介质提高了5-6个数量级。其次，在数据维护与备份成本方面，DNA数字存储所需要的占地，资源，能源均远远小于传统存储介质。
清华大学
2021-09-23