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大数据云计算课题申报参考

分类:课题研究 发表时间:2020-02-29 02:18 浏览量:

  为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要)》,以及国务院《关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等提出的任务,国家重点研发计划启动实施“云计算和大数据”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署,大家可根据大数据云计算课题申报参考,选择申报适合的课题,下面一起跟平台小编看看吧。

大数据云计算课题申报参考

  本重点专项按照云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互等4个创新链(技术方向),共部署20个重点研究任务。专项实施周期为5年(2016—2020)。

  一、云计算和大数据基础设施

  1、面向图计算的通用计算机技术与系统

  研究内容:图计算众核处理器和异构图计算机体系结构;支撑异构图计算机的系统软件;面向异构图计算机系统的分布式处理技术;基于异构图计算机的数据管理与分析系统;基于异构图计算机的通用计算机系统,开展应用示范。

  2、1.6 数据驱动的云数据中心智能管理技术与平台

  研究内容:研究基于计算智能的云计算运行能效评价与预测技术,实现数据驱动的云平台运行精准化评估与预测;数据驱动的大规模云资源智能调度与管理技术,显著提升能效,提高计算资源的利用率;大规模云计算网络资源的智能虚拟化技术,突破云网络资源的利用效率瓶颈;面向大数据应用的智能云工作流管理与调度技术,提供高能效、高服务质量的大数据工作流应用服务;基于云计算的分布式计算智能方法与技术集成,实现大规模的数据管理与智能处理;基于以上技术突破,研发云计算的智能部署、运维管理与服务能力保障技术,搭建云智能管理平台并开展示范应用。

  二、 基于云模式和数据驱动的新型软件

  1、面向智能制造的流程管控软件平台

  研究内容:研究面向智能制造中企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务、供应商管理和客户服务等多种流程的企业内外部系统基础数据获取及加密传输和存储技术、面向关键制造流程的知识建模技术、制造流程大数据实时分析技术、深度网络挖掘和决策技术、实时工业系统闭环控制技术、大规模企业流程并行技术等基于云模式和大数据的新型软件应用关键技术,研制面向智能制造的流程管控软件平台,并进行示范应用。

  2、云计算和大数据开源社区生态系统

  研究内容:研究开源社区的运作模式和商业模式,研制安全可控的开源项目支撑系统,建立国内外开源项目和社区的按需同步机制,支持企业主导创建开源软硬件项目并建设相应的生态系统;研究基于众包的软件在线开发方法,建立软件开发知识库和软件工程云;研究开发一批面向云计算资源虚拟化、分布式管理与调度、存储与计算、监控与运维、云应用开发与部署等方面的开源软件;研究开发一批涉及大数据采集、存储、传输、分析、计算与应用相关的开源软件,促进大数据技术的完善及在各个领域中的大规模应用;建设有一定影响力的云计算和大数据开源社区,吸引一批云计算和大数据的技术人员参与和互动;培养一批高素质的人才队伍。

  三、大数据分析应用与类人智能

  1、互联网智慧教育关键技术与示范应用

  研究内容:研究教育知识图谱构建与导航学习关键技术;面向用户的个性化教育资源融合关键技术;在线学习助手关键技术;基于大数据的精准化教育评价技术;虚实融合教学场景构建和人机交互关键技术。集成上述技术,构建出互联网智慧教育平台,针对基础教育、职业培训等开放学习群体以及有组织学习群体开展互联网智慧教育示范应用。

  2、 高时效、可扩展计算模型和优化技术

  研究内容:研究新型分布式大数据组织与存储系统,增强系统的自适应性和可扩展性,可针对不同计算模式和任务负载特征进行自适应优化和调整;研究基于众核加速器的大数据计算模型、分布式处理框架、易用的编程环境,开发高效、可扩展的大数据计算系统;研究大数据分析意图理解,以及分析意图、分析方法及数据集合的智能匹配理论与技术,研究快速推荐数据分析途径、形成智能式交互向导的方法与系统技术,研究弹性资源管理、高效任务调度、以及执行优化技术;研究各类大数据机器学习算法的高效并行策略,设计通用的编程模型和接口,研制高效、可扩展、可兼容的大数据机器学习系统;面向连续流式大数据应用,研究具有极高吞吐量的流数据计算引擎;开发融合了内存计算、流计算、深度计算、以及经典机器学习的综合示范应用。

  通过以上对大数据云计算课题申报参考的介绍,正在准备申报大数据云计算课题用户,可通过网上申报,网上填报。请各申报单位按要求通过国家科技管理信息系统公共服务平台进行网上填报。项目管理专业机构将以网上填报的申报书作为后续形式审查、项目评审的依据。预申报书格式在国家科技管理信息系统公共服务平台相关专栏下载。

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文章名称:大数据云计算课题申报参考

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