科技情报中的多源数据融合方法研究综述

[研究目的]多源数据融合可通过交叉引证降低信息不一致和语义模糊等不确定因素,面对大数据和人工智能的普及导致的海量多源异构数据急剧增加,如何对其进行有效融合成为了科技情报领域研究的重难点之一。[研究方法]首先根据现有定义对多源数据的概念特征进行阐释;其次按照对文本中数据融合的深入程度,对多源数据融合方法进行系统梳理;最后分析了多源数据融合在不同科技情报场景中的应用和发挥的作用。[研究结论]从概念来看,多源数据融合具有内源性和外源性两种指向。从融合方法来看,现有常用方法主要包括三种:数据源的融合、结构关系融合以及语义融合,融合方法在实现从物理融合向化学融合转变的同时也在科技发展趋势研判、学术评价、需求探测等场景下得到广泛应用。未来研究需要通过实践操作细化异构加权的可行方法,以应用为导向加强对于融合方法的总结和归纳,探索形成可供复用的模型框架。

技术预见扫描方法及其在国防领域的应用

面向国防科技领域技术发展的需要,提出“数据服务+智能推荐+专家决策”技术预见分析手段,设计一套国防领域地平线扫描监测系统。该系统可以提供一站式数据采集、存储、挖掘、分析、可视化的功能,提供技术预见分析、数据可视化服务和情报产品推荐等应用服务,为科技管理提供准确、及时的信息支持,从而有效发现国防科技领域的新技术、新市场、新机会。在大国博弈背景下,国防科技领域前沿技术对我国国防科技的发展至关重要,从海量开源情报数据中挖掘潜在影响未来发展变化的萌芽技术,开展扫描监测,进行技术预见分析,对国防科技管理战略决策具有重要意义。

开源创新模式在概念验证活动中的应用与启示

[目的/意义]研究开源创新模式在概念验证活动中的作用和意义,探讨其效果及相关启示,为科技成果转化提供新的思路和方法。[方法/过程]分析开源创新模式在概念验证活动中的优势,并以OpenAI为例研究其发展进程与开源创新模式应用,分析开源创新模式在概念验证活动中的应用形式和实际效果。[结果/结论]开源创新模式可以在缩短创新里程、提升用户参与度、促进多元资源交互等方面提高概念验证活动的效率,促进创新的快速迭代和技术商业化的成功。

面向多源数据的开源三维GIS关键技术研究

自然资源调查监测、自然资源统一确权登记、实景三维中国建设等工作的开展带来了丰富、多样、大量的多源异构成果数据。研究如何以开源化的技术对这些多源数据进行管理和利用,对于发挥多源数据的信息价值以及降低三维应用系统的建设成本具有非常重要的实用价值和参考意义。本文面向多源异构多类型的自然资源成果数据,阐述了多源数据的开源化处理、二三维数据的存储方式、多维空间数据的服务发布方法以及开源三维GIS构建的知识体系等关键技术,并创新性地运用于自然资源可视化管理和城镇房屋信息化建设中,为开源技术和行业应用的发展提供了有益案例。

成渝绵“科技创新金三角”科学数据的可信流通研究--基于区块链与联邦学习的技术视角

基于区块链与联邦学习融合创新的技术赋能视角,构建了成渝绵“科技创新金三角”科学数据的共享系统,旨在为促进科学数据在三方之间的开放共享提供技术支撑,以适应科学研究智能化对多源异构数据的大规模需求;在厘清现有科学数据共享存在阻力的基础上,探讨了“区块链+联邦学习”赋能科学数据可信共享的技术机理,并从模型交换、数据计算和激励机制3个方面阐述了具体的实现路径;根据研究结果,指出该共享系统既具有区块链的可追溯、防篡改、去中心化等可信特征,又具有联邦学习“数据不动模型动”的隐私保护功能,还具有这两种技术融合创新后所衍生的新特点,可概括为安全可靠、隐私保护、可扩展性和自动化激励,从而允许各方所掌握的科学数据在“不出域”的情况下亦能参与大规模的协同计算,有助于调动利益相关者的积极性,为科学知识的共同生产提供支撑平台。

数据挖掘技术在软件工程中的应用

阐述数据挖掘技术的特点,包括数据选择、预处理、挖掘、数据吸收使用。探讨软件工程中的数据挖掘技术在开源软件开发、软件工程管理、软件故障检测中的应用。

我国科学数据开放共享生态系统建设实践及其优化对策

我国科学数据开放共享模式在系统性构建方面仍然存在部分薄弱环节,对各类科技计划产生的科学数据开放共享工作造成阻碍,且目前学界对科学数据共享生态系统的研究尚较为匮乏。因此,从生态系统视角出发,分析科学数据开放共享生态系统的具体内涵,根据相关机构、相关人员、政策法规、数据对象和基础设施等系统要素构成,分析我国科学数据开放共享生态系统特征,发现其呈现全要素整体性、全流程协同性、全时空开放性和全制度调控性的特征;并通过梳理发达国家有关研究资助机构对科学数据管理与开放共享的主要政策和经验做法,分析指出我国科学数据开放共享生态系统仍未全面开展真正意义上的科学数据汇交工作,各有关机构尚未制定符合自身要求和特点的、专门的科学数据管理与开放共享办法,也尚未全面建立数据管理计划提交制度,此外还存在未全面开展科学数据的可信认证工作等问题。基于研究发现,提出优化我国科学数据开放共享生态系统对策,包括强化全面开展科学数据汇交、制定和完善相关政策、加强前端控制以及构建自主可控的科学数据可信认证标准等。

科技前沿识别体系中的机器学习应用问题

当前科技前沿识别研究方法难以得到更细粒度的分析结果,同时传统计量方法已不能够满足对当前来自网络的开源信息的情报挖掘需求,而机器学习方法可以实现数据细粒度的知识挖掘,因此成为解决科技前沿识别问题的重要手段。对2013—2021年中国知网和Web of Science(WoS)数据库收录的机器学习相关文献,在运用文献计量统计方法进行时间分布、研究主题及热点分析基础上,构建包含数据感知与处理层、情报计算和感知层、情报产品刻画层的开源情报环境下的科技前沿识别体系延伸架构,解读机器学习方法在各层次上的应用问题及关联关系,并提出不同层次需求发展的意见和建议;进而以7 944篇从WoS核心期刊库采集到的“深度学习”主题相关文献作为实验对象,主要针对数据处理中的知识单元构建进行论证。实证结果显示:从应用场景来看,多媒体信息处理的主题热度变化不大,智能机器人的主题热度逐年增高;从机器学习任务来看,目标检测和追踪的主题热度逐年降低,特征工程和数据分类则呈增长趋势。案例分析证明了所提出理论框架的科学性。

基于多源数据的长三角地区农艺学领域科技态势与科研竞争力分析

通过对长三角地区农艺学领域的科技态势与科研竞争力进行分析,为长三角地区农艺学领域的科技创新、管理决策提供数据参考和情报支撑。基于论文、专利等多源数据,利用文献计量、专利计量、知识图谱等方法对长三角地区农艺学领域的研究重点、研究前沿、三省一市及主要农业研究机构的科研竞争力等进行深入研究和可视化展示。结果表明:(1)长三角地区农艺学领域分为栽培与营养管理技术、生理生化与基因调控技术、植物保护技术、田间管理机械研发与利用4个研究方向。(2)栽培技术与栽培模式等5个研究内容是研究前沿。(3)江苏省的综合科研竞争力最强,其次是浙江省,再次是上海市和安徽省,各省市的研究优势各有侧重。(4)南京农业大学的综合科研竞争力最强,其次是中国农业科学院、中国科学院和江苏省农业科学院,4个机构的研究优势各有侧重。今后应从加强组织领导、强化财政支持,加强区域合作、促进协同创新,瞄准研究前沿、攻坚关键技术等多个方面推动长三角地区农艺学领域的科技创新发展。

开源技术在地球科学数据中心中的应用

开源技术在近年得到了极大的发展,地理空间开源软件也被广泛应用。针对地球科学数据中心的特点,介绍开源软件许可及可用于地球科学数据中心的四大类开源地理空间软件:服务器端应用、空间数据库、元数据应用和客户端应用,提出利用开源地理空间软件构建地球科学数据中心共享门户系统,并以中国西部环境与生态科学数据中心为实例介绍了如何利用开源地理空间软件构建空间数据共享门户。

开源情报环境下的科技前沿识别体系研究

[目的/意义]随着信息技术和网络技术的飞速发展,开源情报的重要性与日俱增。当今国家之间的竞争更多的是科技力量的竞争,掌握科技前沿技术是取得科技竞争胜利的关键,是情报工作为国家科技战略服务的核心任务之一。[方法/过程]文章提出和阐述科技前沿的概念和内涵,结合科技前沿识别的科技情报服务需求及情报研究工作的处理模式,构建出开源情报环境下的科技前沿识别体系。[结果/结论]设计的科技前沿识别体系的四层结构模型包括开源情报数据层、开源情报数据感知与处理层、开源情报计算与感知层和开源情报产品刻画层,并对各层级的功能设计和技术框架进行重点阐述。

利用大数据分析技术的智能化网络故障诊断系统

随着网络技术的快速发展以及各种新网络业务的出现,网络的规模日益扩大和复杂。同时,各种网络服务对于网络可靠性的要求也逐渐提高,这就对网络的维护提出了更高的要求。在这种情况下,传统的网络维护模式逐渐不能适应现代网络发展的需求。针对现代大型网络的故障诊断问题,利用大数据分析技术,设计并完成了一套整体的智能化故障诊断系统。在此系统中,针对不同的故障类型,利用能够获取到的数据类型,针对性地设计了相关的故障诊断模块和算法。系统整体基于开源的数据处理平台构建,具备良好的可扩展性。通过实际案例数据的验证,结果表明此系统具备良好的处理实际网络故障的能力,将大数据分析技术应用于网络故障诊断领域也具备较强的可行性。

科学数据集成体系及最新进展研究

[目的/意义]调研国内外科学数据集成的最新研究和实践进展,为促进我国科学数据共享的进一步发展提供参考。[方法/过程]将科学数据集成体系划分为5个分支:科学数据集成理论、科学数据集成方法、科学数据集成技术工具、科学数据集成模型、科学数据集成平台,深入评析每个分支的最新进展。[结果/结论]为了提高科学数据集成效率,应大力推进科学数据的标准化工作,制定体现科学数据共享特点的、完善的标准体系,推动实现科学数据全生命周期管理的规范化。为了科学评价科学数据集成的成效,需要推进科学数据集成评估研究。

大数据环境下的政务智能:框架与流程

大数据正在迅速渗透到经济、社会和生活的各个方面,并将导致政府管理模式的深刻变革。在大数据时代,如何利用大数据优化政府服务、辅助政府决策、降低决策成本,挑战与机遇并存。鉴于此,论文提出了大数据环境下政务智能的框架模型,该模型由大数据来源层、整合层、应用层、展现层以及相应的管理机制和安全机制组成,还推荐了大数据环境下政务智能所需的一些开源技术,分析了大数据环境下政务智能模型的数据流程、目标与潜在效益。

科学数据权益分析的基本框架

科研数据是科学发展的一个重要部分,而且作为一种知识资产,它也是图书馆知识管理的一项新兴挑战。科研数据权益是进行科研数据管理的关键,它的基本框架包括:利益相关方的权益、不同学科的管理方式、不同层级的管理政策、使用与引用的权益、存储与传播的权益、公共共享的权益等。在考虑现阶段我国科研数据管理与服务的需求后,最终提出面向科研工作流程的科研数据权益管理的未来工作。

科技数据资源的开放共享机制研究

为全面阐述目前我国科技数据资源在开放共享领域的建设及其机制研究现状,通过分析国内外科技文献资料,深入探究国内外科技数据资源的开放共享情况,从科技数据资源分布、政策法规建立健全等方面剖析当前我国在科技数据开放共享利用中存在的主要问题。最后,从共享平台建设的整体规划、法律法规健全、共享理念倡导等方面提出对未来我国科技数据资源开放共享建设研究的建议对策。

处理流程视角下的大数据技术发展现状与趋势

随着大数据研究的蓬勃发展,其相关技术产品也日趋多样复杂。本文首先归纳了由数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与数据展示构成的大数据一般处理流程,进而从流程中各阶段角度梳理了现有大数据技术,对主要技术产品进行归类与分析,并对各阶段所面临的问题与未来的发展趋势进行讨论与总结,以建立处理流程视角下的大数据技术全景视图,为大数据技术的研究与应用发展提供指导。

基于开源情报的情报处理系统模型构建

从开源信息与情报处理的理念、框架和技术体系出发。强调现代科技情报工作的态势解析与决策服务应借鉴大数据研究的最新进展,加快变革科技信息的采集、获取、挖掘、分析及影响方式,及时和变革性地提升科技知识的产生,使其更为直接地辅助科技决策。基于现代科技情报处理业务流程的需求模式,构建出面向大数据的科技情报处理分层体系,并对各层级功能设计、技术框架进行了重点阐述。

利用开源软件设计实现科研统计分析系统

利用基于J2EE架构的SSH(Struts,Spring,Hibernate)开源软件技术和AJAX技术以及数据库技术设计实现了一种轻量级的科研统计分析系统,该系统具有科研成果录入、各种分配参数设置、统计分析、报表输出打印等功能,而且具备数据处理速度快、操作方便等优点。重点分析该系统的设计方案、技术实现和系统实现,以有助提高科研管理的效率。

基于开源信息的科技情报服务风险问题研究

[目的/意义]随着网络技术和信息技术的快速发展,开源信息逐渐成为科技情报研究和服务的主要信息来源,科技情报服务的手段和产出日益多元化,同时也会蕴含新的服务风险问题。[方法/过程]针对基于开源信息的科技情报服务所面临的风险问题以及已有研究存在的问题,从科学研究和国家科技发展战略两个不同的科技情报服务层面,对相关服务的风险问题进行解析,揭示主要科技情报风险问题的产生原因和影响。[结果/结论]提出面向科学研究和国家科技发展战略的科技情报服务风险管理措施和建议,并基于技术尽职调查的理念提出风险防范的技术体系框架。