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2025年1月
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目前，在我國(guó)高校的專(zhuān)業(yè)設(shè)置上與數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析以及人工智能相關(guān)的學(xué)科專(zhuān)業(yè)包括：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息管理與信息系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易、生物信息以及公共衛(wèi)生等。這些專(zhuān)業(yè)的在使用科研平臺(tái)時(shí)的側(cè)重點(diǎn)各不相同，使用人員層次水平也不相同，對(duì)算法的使用也不相同，因此，需要建設(shè)一個(gè)便利、操作簡(jiǎn)易、算法全面、可視化的科研服務(wù)平臺(tái)是非常有必要的。
大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能是以計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)為基。醞誥蛩惴ㄎ誦，緊密面向行業(yè)應(yīng)用的綜合性學(xué)科。曙光科研服務(wù)平臺(tái)以容器技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)為基。殺閿誆僮韉氖菘蒲杏τ孟低，可集成海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源、算法、可視化建模、數(shù)據(jù)展示等，能夠滿(mǎn)足平臺(tái)使用者在項(xiàng)目研究及算法研究的輔助工具的全部需要。
提供多種不同的科研數(shù)據(jù)便捷采集方式，包括數(shù)據(jù)庫(kù)采集、現(xiàn)有數(shù)據(jù)導(dǎo)入、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入、開(kāi)放數(shù)據(jù)獲取、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集等，并進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)資源管理。
輔助高校院所老師以及科研人員的研究工作，為其提供海量數(shù)據(jù)的處理分析工具以及處理環(huán)境。
為科研工作者提供算法與模型進(jìn)行科研，包括上百種機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及支持深度學(xué)習(xí)模型。
提供簡(jiǎn)單快捷的數(shù)據(jù)可視化工具，可以快速將科研結(jié)果進(jìn)行展示與分析，完美呈現(xiàn)科研成果
在系統(tǒng)架構(gòu)方面，曙光科研共享服務(wù)平臺(tái)利用先進(jìn)的容器技術(shù)充將硬件資源池化，充分調(diào)用、合理分配，在滿(mǎn)足多樣化科研環(huán)境需求的同時(shí)，可將科研資源充分利用起來(lái)。其架構(gòu)如下圖所示。
在同時(shí)，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、大數(shù)據(jù)科研環(huán)境、人工智能科研環(huán)境以及行業(yè)科學(xué)科研環(huán)境支撐，為各行業(yè)科研工作者提供一體化科研服務(wù)環(huán)境。
平臺(tái)整體可以分為基礎(chǔ)平臺(tái)、科研工具、科研數(shù)據(jù)、建？墑踴約霸宋芾淼炔糠幀；∑教òㄓ布資源利用、容器平臺(tái)、容器引擎、容器管理以及資源調(diào)度等？，為上次科研平臺(tái)提供基礎(chǔ)支撐環(huán)境。
科研工具包括數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、科研環(huán)境以及計(jì)算與檢索引擎。采集工具可以幫助科研用戶(hù)將各種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)采集到科研平臺(tái)，存儲(chǔ)平臺(tái)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理。曙光科研平臺(tái)可以提供包括大數(shù)據(jù)科研環(huán)境、機(jī)器學(xué)習(xí)科研環(huán)境、人工智能科研環(huán)境以及行業(yè)領(lǐng)域科研環(huán)境等的支持，同時(shí)輔以科研數(shù)據(jù)，科研工作者可以快速檢索科研數(shù)據(jù)、通過(guò)圖形化建模進(jìn)行算法和模型訓(xùn)練等大幅度提升科研效率和便利性?？蒲薪Y(jié)果可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化工具進(jìn)行結(jié)果呈現(xiàn)，更形象直觀(guān)的展現(xiàn)科研成果。
支撐海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽取、清洗、加載，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源整合匯聚，適配50多種主流數(shù)據(jù)源，并且可圖形化方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，具有高吞吐、低延遲的特點(diǎn)，可以大幅提升工作效率。
提供大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)以及行業(yè)應(yīng)用科研環(huán)境，提供便捷的科研工具，為科研工作者打造一站式科研服務(wù)。
為方便不同專(zhuān)業(yè)、不同層面的科研人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)，提供圖形化建：統(tǒng)絳蚪Ａ街中問(wèn)，科研工作者一方面可以通過(guò)圖形方式快速建模，另一方面可以通過(guò)程序的方式靈活自定義模型算法，其中包括統(tǒng)計(jì)模型、關(guān)聯(lián)算法、分類(lèi)、聚類(lèi)以及深度學(xué)習(xí)等主流算法模型。
科研結(jié)果需要好的形式進(jìn)行展示才能被人容易理解，曙光科研服務(wù)平臺(tái)提供了多種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，并可以根據(jù)用戶(hù)的喜好進(jìn)行大屏幕展示定制。
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