跨域数据管理

随着数据成为新的生产要素和数字中国顶层战略的推进,跨域数据共享和流通对于实现数据要素价值最大化变得至关重要。国家通过布局全国一体化大数据中心体系、启动“东数西算”工程等一系列举措,为数据要素的跨域应用提供了基础设施。然而,传统的数据管理局限于单一域内,无法满足跨域场景下的数据管理需求。跨域数据管理面临通信层面的跨空间域挑战、数据建模层面的异构模型融合问题,以及数据访问层面的跨信任域挑战。从跨空间域、跨管辖域和跨信任域3个视角出发,探讨了跨域数据管理的内涵、研究挑战及关键技术,并展望了其未来发展趋势。

开放社区模式运营数据库虚拟教研室的实践经验

教研室是学校最基层的教学科研组织单位,虚拟教研室是信息化时代新型基层教学组织建设数字化转型的重要的探索。但这种新型组织跨学校、跨空间,如何激励参与者并维持和指导他们的参与行为,是虚拟教研室运行的关键难题。数据库课程虚拟教研室提出基于开放社区模式运营虚拟教研室的思路,提出了“开放、奉献、竞争、有序”的核心理念,建立了分层组织架构和工作组运行机制。经过2年的实践探索,形成了课程知识图谱、丰富的教学实验案例,开展了“共备一门”的系列特色教研方式,打造了“国产数据库进课堂”品牌活动,孵化出一批国家级、省部级一流课程和国家级、省部级教学成果奖,取得了丰硕的成果。

以“教学之道”御“教学之术”——以认知为目标的教学新范式

面对高校师生陷入“内卷”困境,以及AI等新技术的快速发展对当下教育教学提出的新挑战,本文汲取中华优秀传统文化中的哲学智慧,把“教学之道”作为真正有效教学的根基,基于布卢姆教育目标分类构建了适合我国的知识、能力和认知三维教育目标,并分析当下教育重心已由“知识+能力”向“能力+认知”偏移。在问题逻辑认知模式的成果导向教育(POT-OBE)基础上,提出了一种以提升“能力+认知”为目标的“5E”教学范式。教学实践表明,“5E”在提升学生的解决问题能力、创新意识和认知模式等方面效果明显,能够为师生摆脱教与学的内卷迷茫找到一个突破口,为AI冲击下的教育学科摆脱实质“停滞”提供一个思路。

雷达波形对抗技术发展预见

随着雷达、电子侦察等传感器技术的进步,对电磁空间的操控从能量、频率向更高维度的波形发展,雷达波形对抗应运而生。阐述雷达波形对抗技术产生的背景、概念内涵和发展现状,同时提出可利用博弈思维建立雷达波形“OODA”回路,通过对雷达波形进行伪装、扰乱和利用以达成制造战场迷雾、创造新质杀伤链的效果。此外,介绍实现雷达波形对抗的波形隐匿、波形重建与利用、波形捷变反侦察等关键技术及原理。从波形管控等3个方面提出雷达波形对抗制胜电磁空间的发展建议。

距离像先验引导的扩展目标检测方法

扩展目标检测通常采用距离像能量积累检测的方法,由于距离像信息掌握不完备,陷落损失会降低检测性能。本文提出一种距离像先验引导的扩展目标检测方法,通过利用距离像包络模先验,对信号进行积累以提升检测性能。该方法考虑了复距离像与复高斯白噪声的相干叠加与相位预测不准的因素,采用将观测数据取模的检测模型,基于似然比检测(Likelihood Ratio Test,LRT)理论推导了低信噪比下的特征平方匹配检测器。该检测器将目标复距离像的包络模与观测数据的包络模进行平方匹配,并通过门限判决来判断目标是否存在。包络模先验的获取是通过从ISAR图像提取二维散射中心,向对应姿态角下的雷达视线方向进行投影,来获得目标近似的一维散射中心模型,再由该模型进一步生成目标距离像的包络模先验。同时,本文从理论与实验两方面分析了能量检测器和特征平方匹配检测器之间的关系,通过散射中心模型重构与暗室测量的方法获取数据进行了实验验证。实验结果表明:在低信噪比下,距离像先验引导的特征平方匹配检测器能有效提升目标的检测性能,并且对先验模型失配的情况具有良好的适应性。

动态有权图上的随机游走概率计算

图上的随机游走概率计算是传统图论与现代数据挖掘领域普遍关注的问题之一.现有工作普遍关注静态图上的随机游走概率计算,却鲜少关注与实际应用场景更贴合的权重动态图.针对动态有权图上的随机游走概率计算问题,提出了一种基于硬币翻转采样的随机游走概率计算方法.相比于传统的基于权重采样的随机游走概率计算方法,所提方法可以在保证随机游走概率计算结果无偏的前提下,同时做到近似最优的随机游走概率计算复杂度和最优的采样结构更新复杂度.作为对比,现有方法或具有较大的计算时间复杂度,或依赖于复杂的索引结构而难以在动态图上即时更新.对所提方法做出了详细的理论分析,并在真实图数据集上进行模拟实验,实验结果证实了所提方法的有效性.

以“思辨、勤奋、鼓励”为要点的本科生科研创新能力培养

分析本科生创新能力培养现状及存在的问题,提出以“思辨、勤奋、鼓励”为要点的本科生科研创新能力培养方案,以实验室为例介绍创新能力培养实践,最后说明培养效果并从学生和学校两个维度对激励和提高本科生科研和创新能力给出建议。

大数据治理的理论与技术专题前言

数字经济时代,数据已成为新型生产要素,大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎.然而,近年来大数据使用中普遍存在着“重采集轻管理、重规模轻质量、重利用轻安全”的现象.科学而有效地进行大数据治理将有助于提升数据质量、降低管理成本、增强决策能力.本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战,面向数据的全生命周期,不仅研究劣质数据的清洗与修复等数据治理技术,也讨论隐私安全与开放共享等内容,还研究利用区块链、联邦学习、知识图谱、数据定价等新技术形成大数据治理的新理论与新方法同时关注大数据治理在各应用领域的最新成果.

数据要素安全高效流通的关键技术专刊序言

数据作为第五大生产要素已经成为国家重要战略资源,在社会进步、经济发展、国家安全等方面发挥的作用日益突出。2022年12月,中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,高度重视数据要素产业发展,强调要加强基础理论研究和关键技术突破。

对数据要素的几点认识

2023年3月10日,十四届全国人大一次会议表决批准了《国务院机构改革方案》(以下简称《改革方案》),其中组建国家数据局令人瞩目,也是这次机构职责优化调整的重点领域之一。新组建的国家数据局将负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。

大数据技术前瞻

世界主要国家高度重视大数据发展,我国也将发展大数据作为国家战略,发展大数据技术具有重要意义。大数据技术涉及从采集、传输到管理、处理、分析、应用的全生命周期以及生命周期各阶段的数据治理。选取数据生命周期中的管理、处理和分析技术以及大数据治理技术来梳理国内外技术发展现状,特别是研判我国大数据技术发展与国际先进技术之间的差距。另外,在大数据应用需求的驱动下,计算技术体系正面临重构,从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型,在新的计算技术体系下,一系列基础理论和核心技术问题亟待破解,新型大数据系统技术成为重要发展方向。在计算体系重构的背景下,提出大数据技术发展的四大技术挑战和十大发展趋势。

培养具备创新能力人才,夯实中国数据库产业发展之基

《求是》杂志2023年第15期发表习近平总书记2023年2月21日在二十届中央政治局第三次集体学习时的讲话,题为《加强基础研究实现高水平科技自立自强》。习近平总书记强调:"当前,新一轮科技革命和产业变革深入发展,学科交叉融合不断推进,科学研究范式发生深刻变革。

基于机器学习的岩芯渗透率及裂缝开度预测

应力敏感是致密砂岩气藏损害的主要原因之一,预测应力敏感损害下岩芯渗透率和裂缝开度的变化规律一直是致密砂岩储层保护领域的重点。以塔里木盆地克拉苏构造带岩样为研究对象,基于应力敏感实验及调研数据,采用机器学习多元线性回归算法,耦合了围压渗透率关系模型和K−p函数参数预测模型,建立了岩芯渗透率预测模型和裂缝开度预测模型,并通过决定系数、均方根误差和相对误差检验模型精度。结果表明,围压渗透率关系模型在裂缝性岩芯和非裂缝性岩芯中预测结果决定系数平均值均大于0.960;K−p函数参数预测模型在裂缝性岩芯中的均方根误差高于非裂缝性岩芯,但裂缝性岩芯的相对误差要低于非裂缝性岩芯,综合来看岩芯渗透率预测模型更适用于裂缝性岩芯;裂缝开度预测模型与实测值决定系数0.978,预测精度较高。建立的渗透率预测模型和裂缝开度预测模型可为致密砂岩储层的开采与保护提供指导。

“101计划”数据库课程的改革探索与实践

针对“101计划”中数据库课程的改革探索,通过分析调研数据,以数据库课程改革的起因和目标为切入点,从课程内容、教材和实践平台建设3方面,阐述如何从“用数据库”到“造数据库”,以知识图谱为顶层设计,以课程建设和教材建设为核心内容,以实践平台为亮点成果介绍改革的方法与过程。

专栏寄语

经多方努力,“智能基座”专栏终于要和读者见面了。“智能基座”专栏由“智能基座”虚拟教研室学科协作组和《实验室科学》编辑部联合设立;专栏编委会由部分“智能基座”虚拟教研室负责人组成。借此机会,我想谈谈对“智能基座”虚拟教研室的使命以及“智能基座”专栏预期目标的思考,希望对办好本专栏有所裨益。“智能基座”产教融合协同育人基地由教育部与华为公司于2020年联合发起,首批已有72所高校参与,旨在深化信息技术领域人才培养模式改革和协同创新,构建以信息技术领域关键核心技术为基础的产业与人才生态,特别是以华为鲲鹏、昇腾和华为云为技术底座.

计算机视觉与深度学习在猪只识别中的研究进展

探索人工智能领域新技术与生猪养殖相结合,是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中,如何自动地识别猪只个体身份与行为,是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。为推动计算机视觉和深度学习技术在猪只健康状态智能化监测方面的应用,本文先分析了基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的研究进展,然后对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结,并指出已有方法中存在的问题,最后提出了下一步的重点研究方向:(1)在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下,准确提取其身份及行为特征的方法研究;(2)针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究;(3)能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究;(4)适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究;(5)基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。

分布式数据库多级一致性统一建模理论研究

分布式数据库系统出现了支持多协调器和多副本存储的新架构,这给事务调度的正确性带来了新的挑战,包括缺少中心协调器带来的新数据异常以及多副本机制带来的读取数据一致性等问题.基于事务隔离级别和分布式系统一致性协议的定义,为多协调器多副本分布式数据库的事务多级一致性构建了一个混合依赖图模型.该形式化模型为事务的正确调度提供具有鲁棒性的评价标准,可以方便地对数据库事务调度情况进行动态或静态分析检验.

基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现

为解决羊群疾病检索过程中出现的大量冗余数据及检索后仍需人工挑选准确答案造成的资源浪费,本研究通过以下3个步骤构建基于知识图谱的羊群疾病问答系统:(1)通过爬虫获取数据,人工提取部分信息,再进行自动化信息抽取,在命名实体识别任务中使用双向长短期记忆循环神经网络Bi-LSTM模型,并添加注意力机制提高识别效率,然后使用BIO规则进行实体标注,完成信息抽取,将数据融合后存储在Neo4j图数据库中,构建羊群疾病知识图谱。(2)针对属性映射,构建Bert-softmax模型;根据用户提问,采用Bert模型计算问句和属性的语义相似度,并通过softmax算法进行归一化处理,返回合适答案给用户,实现羊群疾病问答系统算法设计。(3)构建羊群疾病诊断平台,使用Bootstrap、Echarts、Vue组件实现羊群疾病问答系统的可视化,利用Python语言包含的flask框架搭建后台,封装疾病信息,通过web前端呈现给用户,并于后端建立连接,实现数据之间的交互。试验结果显示,基于Bi-LSTM+Attention+CRF模型实体识别的F1值为83.16%,构建的知识图谱包含实体4 576个,实体关系超13 000条;问答系统添加了预训练模型Bert,对问题识别的F1值为85.24%。结果表明,该系统实现了对羊群疾病的防治措施等多类问题进行快速检索和精准回答,可以辅助养殖人员在面临羊群疾病时进行生产决策。

面向列语义识别的共现属性交互模型构建与优化

政务数据治理正在经历从“物理数据汇聚”到“逻辑语义汇通”的新阶段.逻辑语义汇通是指针对各孤岛政务系统因长期“自治”而形成的元数据缺失、元数据同名不同义以及同义不同名等问题,在不重建或修改原系统代码以及不物理汇聚各政务数据的前提下,通过技术手段,统一各孤岛信息系统元数据的语义表达,实现元数据的语义互联互通.该工作是将各孤岛信息系统的元数据语义对齐到已有的标准元数据上,具体地,将标准元数据名称看作语义标签,对孤岛关系数据的列投影进行语义识别,从而建立列名和标准元数据的语义对齐,实现孤岛元数据标准化治理.已有基于列投影的语义识别技术无法捕捉到关系数据的列顺序无关性特征以及属性语义标签之间的相关性特征,针对这一问题,提出了基于预测阶段和纠错阶段的两阶段模型:在预测阶段,提出了共现属性交互的CAI模型(co-occurrence-attribute-interactionmodel),利用并行化的自注意力机制保证列顺序无关的共现属性交互;在纠错阶段,结合语义标签之间的共现性,通过引入纠错机制(correction mechanism),优化CAI模型预测结果.在政务基准数据和Magellan等多组公开英文数据集上进行了实验,结果表明,引入纠错机制的两阶段模型,在宏平均和加权平均两个指标上,比已有最优模型最多可分别提高20.03%, 13.36%.

面向两段锁并发控制的RDMA优化技术

分布式事务的性能优化是学术界和工业界的研究热点之一。基于两段锁的并发控制技术可以保证并发事务调度的正确性,目前广泛应用于主流的商用和开源分布式数据库中。然而,现有的研究结果表明,基于传统TCP/IP协议以及Share-Nothing架构的分布式事务处理技术,受制于事务调度器的CPU低利用率、事务调度器与存取节点的网络高延迟,分布式事务的性能瓶颈明显。针对上述两个问题,提出基于远程直接数据存取(RDMA)的两段锁(2PL)并发控制优化技术,利用RDMA的高带宽、低延时以及内核旁路(消除了TCP/IP协议栈所带来的CPU开销)特性,提升分布式事务的性能。主要贡献包括基于RDMA的网络通信算子重写与优化,利用RDMA单边施加、释放读写锁时的原子性保障。基于YCSB测试基准的实验结果表明:单边排他锁算法和单边读写锁算法分别在低、高冲突负载下具有相对优越性;引入RDMA的2PL并发控制,在高冲突负载下,NO WAIT和WAIT DIE两种模式最高可分别实现5.3倍和10.6倍的吞吐量提升。