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基于安全大数据的安全科学创新研究探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
为明晰大数据对安全科学发展的影响,从而把握大数据背景下的安全科学研究与发展方向,提出安全数据与安全大数据的概念。提炼基于安全大数据的安全科学研究的核心原理,分析安全大数据对安全科学研究的影响,构建并解析基于安全大数据的安全科学研究的基本范式体系。在此基础上,基于安全大数据对安全科学学科体系调整提出构想,提出安全大数据学的概念,并构建基于安全大数据的三维结构模型,指出安全大数据学的主要研究内容。结果表明:基于安全大数据非常有助于研究宏观安全规律,安全大数据学的产生是大势所趋,其主要研究内容包括安全大数据应用基础与安全大数据应用实践。 相似文献
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"大数据时代"的到来以及数据密集型知识发现方法论为科学研究提供了全新的机遇与挑战。基于此,国际科技数据委员会(CODATA)联合全球6个大型国际学术组织以及中科院遥感与数字地球所于2014年6月在北京举办了大数据与科学发现国际研讨会。本次研讨会对大数据及科学大数据的本质特征进行了分析,对大数据予大科学研究的知识发现开展了研讨,对大数据予大科学计划的应用提出了建议,并针对大数据服务科学计划使命提出了未来行动纲领。 相似文献
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互联网的发展加快了信息化向社会生活各个领域的渗透,催生出的海量数据正在开启一次重大的时代转型,对数据的深入挖掘和分析,甚至会对原有行业的知识体系进行解构与重组,引发了一场生活、工作与思维的大变革。在大数据时代,传统民间工艺产业体系如何应用大数据思维并依托大数据技术进行发展,是值得研究的课题。文章以土家族刺绣工艺产业为对象,从现阶段产业的问题入手,探讨大数据思维下土家刺绣工艺产业发展的新路径。 相似文献
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郭华东 陈润生 徐志伟 孙建军 毕军 王力哲 骆健俊 沈华伟 顾东晓 梁栋 沈文庆 张旭 Hans Wolfgang Spiess Thomas Lengauer 《中国科学院院刊》2016,31(6):707-716
大数据是知识经济时代的战略高地,是国家和全球的新型战略资源。作为思维的革命性创新,大数据为科学研究带来了新的方法论。第六届中德前沿探索圆桌会议以"自然科学与人文科学大数据"为主题,在"生物医药大数据"、"物理、化学与地球科学领域大数据"、"人文与社会科学领域大数据"和"大数据处理技术与方法"4个领域进行研讨,总结了大数据对于科学发现的重要作用、意义以及面临的重大问题,形成了关于发展科学大数据研究的相关建议。 相似文献
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大数据正在影响着人类生活,改变着人类认识和研究世界的思维方式。作为典型数据密集型学科的地质学,正面临着前所未有的挑战与机遇。为了应对这一挑战,地质学家不仅需要改进传统的研究方法,更重要的是要改变传统思维模式,拥抱大数据时代的到来。地质学与大数据的结合不仅极大拓展了地质学的认知空间,提升了获取地质学新知识的能力,同时为地质学支撑的能源矿产调查、环境资源合理利用以及防灾减灾等社会生产和公共服务提供了创新活力。在分析国内地质学大数据研究现状的基础上,文章阐述了我国地质学大数据研究的前沿科学问题,提出了地质学大数据发展战略目标,探讨了地质学大数据发展面临的主要问题和解决途径。大数据将改变地质学家的思维方式,数据驱动的科学发现模式将为地质学的发展带来全新的面貌,文章呼吁地质学界对大数据给予更多的关注和支持。 相似文献
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大数据时代的历史机遇:产业变革与数据科学 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国科技信息》2013,(19):101-101
大数据正以前所未有的速度,颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇:产业变革与数据科学》力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响.或许可以帮助大家澄清一些认知误区,有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分,第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素.并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整阐述“数据科学”的基础性价值,论述数据科学对科学研究、社会研究、产业发展的影响,并提出数据科学的教育体系。第三部分全景式的介绍重点国家、经济体、新兴企业在大数据领域取得的进展,展示一幅-真实的大数据图景.把判断留给读者,看谁拥有未来! 相似文献
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以大数据应用技术和能源-经济-环境协调发展理论为基础,融合大数据和能源-经济-环境三位一体两种思维,提出能源-经济-环境(3E)大数据平台的框架构想和运营模式,为大数据背景下分析能源、经济、环境复杂系统,挖掘大数据背后所隐藏的关联规则,将不规则、散乱的数据变成政府、企业、研究机构等各类组织的信息资源提供数据支撑、工具支撑、方法论支撑等研究平台。 相似文献
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大数据背景下,高校图书馆如何充分利用自身海量的数据资源提升教师的数据素养水平,是该领域面临的挑战性问题。首先综述了数据素养研究现状,结合大数据特征讨论“大数据素养”的内涵并给出其定义;接着依据高校教师的特点,提出以图书馆大数据平台为依托,在大数据意识培养、大数据能力提高和大数据伦理内化三个层面上对应开展教育培训,实践服务和虚拟互动三方面服务的“大数据素养”教育策略。基于图书馆大数据平台的方案能够有效地将大数据技术深入融合到数据素养教育中,帮助高校教师尽快适应当前大数据技术变革的要求。 相似文献
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[目的/意义]科研大数据治理在促进科学发展中起着重要推动作用,是提高治理能力与增强核心竞争力的关键途径,而突变是科研过程中广泛存在的现象。研究突变状态下的科研大数据治理过程有助于解决系统封闭、数据壁垒等问题。[方法/过程]借鉴突变理论中的尖点型突变理论,以科研大数据治理系统内生域科研大数据为状态变量,系统内生域科研大数据引起的熵增和系统外生域要素引起的负熵为控制变量,构建科研大数据治理模型(GM-SRBD),并对其机理进行解构。[结果/结论]研究表明,科研大数据治理过程可看作一个以突变性、随机性为特性,以模型上叶"无序态科研大数据治理系统"为基础,以实现模型下叶"有序态科研大数据治理系统"为目标,以"预备阶—逐进阶—临界阶—突变阶"四阶段为治理过程,以"环境融合策略(E)—网络梳理策略(I)—文化多元策略(C)—规制完善策略(R)—技术促进策略(T)"(EICRT)为五位一体治理策略体系,从而促进科研大数据治理系统内外交融,并使科研大数据由无序趋于有序的动态治理过程。 相似文献
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近年来,大数据引起了产业界、学术界以及政府部门的高度关注。高校作为我国科研创新的重要基地,科研信息化水平极大影响到高校创新事业的发展。目前我国高校科技管理信息化存在数据共享度比较低,科技产出数据零散不系统,数据的质量不理想,信息化数据的利用率低等问题。论文简要阐述了大数据的概念以及传统模式下的科研管理的挑战,并提出了基于大数据技术的科研管理信息化集成解决方案。 相似文献
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在当今大数据的时代背景下, 数据已经成为各个科研领域不可缺少的元素之一, 而科学数据元数据是信息资源的核心。科学数据元数据的开放与共享是各个领域都急需面对的问题, 关乎国家的发展, 社会经济的进步, 关乎科技领域的深度。本文就大数据时代科学数据元数据的开放共享问题进行探究, 为我国科学数据元数据相关的工作提供进一步的参考。 相似文献
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Surabhi Verma Som Sekhar Bhattacharyya Saurav Kumar 《Information processing & management》2018,54(5):791-806
Research on the adoption of systems for big data analytics has drawn enormous attention in Information Systems research. This study extends big data analytics adoption research by examining the effects of system characteristics on the attitude of managers towards the usage of big data analytics systems. A research model has been proposed in this study based on an extensive review of literature pertaining to the Technology Acceptance Model, with further validation by a survey of 150 big data analytics users. Results of this survey confirm that characteristics of the big data analytics system have significant direct and indirect effects on belief in the benefits of big data analytics systems and perceived usefulness, attitude and adoption. Moreover, there are mediation effects that exist among the system characteristics, benefits of big data analytics systems, perceived usefulness and the attitude towards using big data analytics system. This study expands the existing body of knowledge on the adoption of big data analytics systems, and benefits big data analytics providers and vendors while helping in the formulation of their business models. 相似文献