973項目大數據

Ⅰ 北京航空航天大學的歷史沿革

1951年1月，中國政府代表團赴蘇聯，在與蘇聯談判援助中國建立航空工業時，就將發展中國的航空高等教育及聘請蘇聯專家事項作為重要內容。同年3月全國高等學校開始進行大規模的院系調整，對國內大學原有的航空工程系、科作了初步調整：清華大學、北洋大學、西北工學院和廈門大學的航空系合並成立清華大學航空工程學院；雲南大學航空系並入四川大學航空系；原中央工業專科學校航空科和華北大學航空系合並成立北京工業學院（即北京理工大學）航空系。1952年5月，根據周恩來總理要辦專門的航空高等學府的指示及中央軍委作出的決定，中央教育部又制定出全國高等學校院系調整計劃，作了進一步的調整。同年6月中央重工業部、中央教育部決定，並經國家財經委員會批准及中央軍委同意，正式籌建北京航空學院。
1952年10月25日，在清華大學和四川大學、北京工業學院（即北京理工大學）的基礎上，匯集了沈元，屠守鍔，王俊奎，林士諤，陸士嘉，伍榮林等一批高水平學者，成立了新中國第一所航空航天科技大學——北京航空學院。
1959年，中央《關於在高等學校中指定一批重點學校的決定》指定16所高等學校開始試招中國自己的研究生，其中包括北航。
1960年增設航空核動力、航空工藝和工程物理系，1961年又設立飛行器自動控制系。至此，北航已設立了10個系35 個專業。
1977年恢復全國高等學校統一招生，1978年又恢復研究生招生。
1978年7月成立計算機科學與工程系，11月恢復製造工程系的建制。
1984年，北航被列為全國「七五」期間重點建設的15所高等院校之一；同年，被國務院首批批准設立研究生院的全國22所大學之一。 科研機構 截止2013年，北京航空航天大學擁有1個國家實驗室、9個國家級重點實驗室、4個國家級工程研究中心、42個省部級重點實驗室、3個省部級工程中心和3個中關村開放實驗室。
國家實驗室
航空科學與技術國家實驗室
國家重點實驗室
虛擬現實新技術國家重點實驗室、軟體開發環境國家重點實驗室、國家計算流體力學實驗室、航空發動機氣動熱力國家科技重點實驗室、「863」高技術CIMS設計自動化工程實驗室、慣性技術國家級重點實驗室、可靠性與環境工程實驗室、飛行器控制一體化技術實驗室、國家空管新航行系統技術重點實驗室。
省部級重點實驗室
航空可靠性綜合航空科技重點實驗室、數字化設計與製造技術北京市重點實驗室、網路技術北京市重點實驗室、計算機新技術實驗室、材料力學實驗室、流體力學教育部重點實驗室、先進模擬技術航空科技重點實驗室、航空電子航空科技重點實驗室、特種功能材料與薄膜技術北京市重點實驗室、聚合物基復合材料北京市高技術實驗室、「復雜系統分析與管理決策」教育部重點實驗室、「城市運行應急保障模擬技術」北京市重點實驗室等。
研究所
航空探測研究所、 ATE技術研究所 、可靠性工程研究所 、外國語言研究所 、設備工程研究所 、管理系統工程研究所 、機器人研究所 、設計製造自動化研究所 、製造工程研究所 、軟體工程研究所 、計算科學與工程研究所 、飛行器人機環境系統工程研究所 、固體力學研究所 、飛行設計研究所 、飛行控制與模擬研究所 、熱動力研究所 、電子綜合系統研究所、流體力學研究所 、 無人駕駛飛行器設計研究所 、高等教育研究所 、測控技術研究所 、光電技術研究所 、空間法研究所、電磁兼容技術研究所。
研究中心
BUAA－CAST研發中心、微感測器技術中心、 直升機研究中心 、微電子研究中心 、GPS工程研究中心 、隱身與反隱身研究中心 、 風切變技術研究中心 、石化工程高新技術開發中心 、 飛行器計算機輔助設計中心 、測探技術研究中心 、空中交通管制研究中心 、螺旋槳研究與發展中心 、生物醫學工程研究中心 、 軟體科學研究中心 、無人駕駛飛行器研究中心 、 機器人研究中心 、復合材料研究中心 、微小型航行器研究中心 、計算機與信息研發中心、電磁兼容與電磁安全先進技術研究應用中心 。
國際交叉科學研究院
2012年，北京航空航天大學「國際交叉科學研究院」揭牌成立，四位國際頂尖科學家入駐北航。國際交叉科學研究院已成立五大研究中心，即由材料疲勞和斷裂領域國際頂級科學家、美國國家工程院院士、英國皇家工程院院士羅伯特·里奇教授擔任中心主任的自然材料模擬研究中心；由世界核物理學界的領軍人物、被譽為「放射性核束之父」的谷畑勇夫教授擔任中心
主任的宇宙核物理交叉研究中心；由國際著名資料庫專家、英國愛丁堡皇家學院、蘇格蘭皇家學院院士樊文飛教授擔任中心主任的大數據科學與工程國際研究中心；由清潔能源領域世界著名科學家約翰·溫德爾·福爾摩斯教授擔任中心主任的清潔能源系統與材料研究中心；由國際骨生物力學及骨科植入物領域的國際著名科學家鄭誠功教授擔任中心主任的國際介入醫療器械轉化研究中心。
學會
中國工程圖學學會、中國復合材料學會、中國系統模擬學會、中國航空學會動力專業分會、中國航空學會制導導航與控制分會、中國航空學會人體工程航醫救生專業分會、中國航空學會復合材料專業分會、中國航空學會可靠性專業分會、中國航空學會信號與信息處理分會、中國中文信息學會基礎理論專業委員會、中國高等教育學會、高等工程教育研究會、中國機械工程學會失效分析分會、中國計算機用戶協會圖像分會、中國空間科學學會生命專業委員會、中國航空教育學會外語教學專業委員會、中國系統模擬學會虛擬技術及應用專業委員會。 學校在尖端技術研究領域居於國內高校前列，有40多項科研成果具有開辟意義；該校研製發射成功的多種型號飛行器填補了國內多項空白，如中國第一架輕型旅客機「北京一號」、亞洲第一枚探空火箭「北京二號」、中國第一架無人駕駛飛機「北京五號」、「蜜蜂」系列飛機、共軸式雙旋翼無人駕駛直升機等。自2001年至2013年，北航共獲國家三大科技獎勵49項；特別在2005年至2013年，該校連續7年獲得7項國家級科技獎勵一等獎。
2013年學校科研經費到款23.23億元，6項成果獲得國家獎勵，3位教授及其團體獲國家自然科學二等獎，獲批5項973項目、12項自然科學基金重點項目，以及237項面上項目，重大工程項目進展順利並獲嘉獎。以「3D列印」為代表的技術創新取得重大進展，「月宮一號」實驗裝置取得實質進展，物理科學與核能工程學院參與的發現四誇克物質Zc(3900)被評為2013美國《物理》雜志年度研究熱點、生物與醫學工程學院兩篇文章分別名列ESI近兩年熱點論文和材料領域近十年高引用論文。
標志性成果
昆蟲飛行的空氣動力學和飛行力學
實時三維圖形平台BH－GRAPH
航空航天、先進製造等復雜工程系統
過渡金屬及其化合物納米材料的可控制備、微結構及特性研究
六方鐵磁體的穩定磁結構耦合及其可控磁功能特性 館藏資源 截至2010年底，館藏印刷型書刊資料累計達249萬冊，引進資料庫總量達65個，電子圖書總量達163.3萬種，外文電子期刊達1.2萬種；圖書館加入了北京市、工業和信息化部和全國范圍內的文獻保障體系，包括全國高校文獻保障系統（CALIS）、北京地區高校圖書館文獻資源保障體系（BALIS）、工信部七館聯席會、北京高校圖書館聯合體等，與國家圖書館、國家科技文獻中心、中科院文獻中心、北大、清華、人大、北師大等北京地區近80餘所圖書館以及全國100餘所高校圖書館實現了館際互借、資源共享。 學術期刊 《北京航空航天大學學報（社會科學版）》：《中國期刊全文資料庫（ CJFD ）》、《中國學術期刊中和評價資料庫》、《中文科技期刊資料庫》、《中國社會科學引文資料庫》、《中國科學引文資料庫》等多家資料庫的全文收錄期刊，RCCSE中國核心學術期刊。
《北京航空航天大學學報（自然科學版）》：Ei、CA、INSPEC、AJ、Aerospace（IAA、STAR）收錄期刊，中國自然科學技術核心期刊，是「中國科學引文資料庫」、「中國學術期刊綜合評價資料庫」、「中國導彈與航天文摘」、「中國數學文摘」、「中國物理文摘」等多家資料庫和檢索刊物的收錄刊源。
《單片機與嵌入式系統應用》
《復合材料學報》
《大學英語》
《航空知識》
《Propulsion and Power Research》
《Frontiers of Computer Science》

Ⅱ 大學有大數據方向的研究生嗎

以下大學開設有大數據方向的專業：

1、北京航空航天大學

大數據技術與應用軟體工程（碩士層次專業），是國內首所開設大數據相關專業的高校。2013年起，北航計算機學院、北航軟體學院、工信部移動雲計算教育培訓中心聯合全國首開了大數據技術與應用專業碩士方向，同年面向在職人群開設大數據技術與應用高端項目，全方位培養未來的大數據人才。

2、清華大學

清華大學軟體學院以培養軟體系統應用、設計、開發、運維和服務的科學家與工程師為目標，努力培養學生具有良好的綜合素質、良好的職業道德、扎實的軟體理論和軟體工程專業基礎知識，具有良好的軟體設計與實現能力、良好的項目管理能力、良好的交流與組織協調能力，全力探索優秀軟體人才的培養模式。

3、復旦大學

復旦大學應大數據發展的蓬勃之勢，於2015年4月，與中植企業集團、上海市虹口區政府簽訂戰略合作協議，合作建設大數據學院與大數據研究院；同年10月8日，復旦大學大數據學院、大數據研究院正式成立。這是百年復旦在建設世界一流大學和一流學科征程中，瞄準國際科技前沿、聚焦國家創新發展、激發學科動能的重要戰略舉措。

4、浙江大學

浙江大學數據科學研究中心」成立於2017年5月18日，是以統計學、應用數學、計算機科學和管理學為核心支撐學科，以大數據理論、應用研究和人才培養為主的校級學術創新研究機構。研究中心強調與經濟學、醫學、生命科學、社會學、工學等眾多學科領域的交叉融合，在獲取基礎研究的碩果同時，注重於科研技術成果的轉化。

5、華南理工大學

機器學習與數據挖掘實驗室是華南理工大學計算機科學與工程學院的下屬實驗室，有教授2人（博士導師2人）、副教授3人，具有博士學位5人，博士生5人，碩士生20餘人。實驗室主要從事認知科學與情感計算、知識庫、神經網路、半監督學習、聚類集成等演算法和模型構造，在此方面積累了較豐富的經驗，具備了較好研究基礎。

(2)973項目大數據擴展閱讀：

大數據專業主要課程有：C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。

Ⅲ 基於大數據的視覺搜索應用與組織模式研究

基於大數據的視覺搜索應用與組織模式研究
當前視覺搜索已成為信息科學領域的前沿課題，主要用於分析和研究現實世界實體屬性、行為、事件與視覺大數據資源之間的發展規律，針對視覺大數據資源的獲取、組織、描述與利用問題，研究視覺資源及其時空關聯信息之間的價值發現與資源整合的內在機理
當前視覺搜索已成為信息科學領域的前沿課題，主要用於分析和研究現實世界實體屬性、行為、事件與視覺大數據資源之間的發展規律，針對視覺大數據資源的獲取、組織、描述與利用問題，研究視覺資源及其時空關聯信息之間的價值發現與資源整合的內在機理，解決其多維關聯與協同融合問題，進而實現視覺大數據資源的有效整合、知識發現與實時交互。
基於此，本研究從宏觀與中觀角度，從信息科學視角下視覺搜索研究的起源著手，對其發展歷程、概念與特點進行描述，圍繞其理論與應用研究的幾個關鍵問題展開討論，並簡要探討其最新研究進展及應用。
1、大數據環境下視覺搜索的發展歷程及特點
1.1 問題的提出
視覺搜索不是一個新名詞，它最早出現於心理學與生理學領域，用於描述人們通過視覺通道在特定區域內檢測某特定目標是否出現或出現後確定其位置的行為。如在地圖上找某大學所處位置、在食堂內點菜、在書架上找書或在圖書館內找人等。在現實世界中，人們經常需要利用視覺搜索在復雜物理環境中獲取有價值的信息，來決定接下來的語言和行為。因此，視覺搜索理論受到心理學家和人因(HumanFactors)學家的廣泛關注，大量研究集中在對人類視覺認知、生理反饋機理的理解與表達上，並總結出了許多應用型和理論型知識。正是由於視覺搜索的可用性和有效性，使得許多工作、行業、領域都離不開這一生理行為。
相關基礎理論和關鍵技術的不斷發展與完善，促使傳統視覺搜索應用不斷向信息化、技術化和網路化方向發展，如何將傳統視覺搜索行為轉換成「所見即所知」式視覺搜索模式，這一難題逐漸擺在了人們面前。與此同時，網路環境、信息技術、計算性能、存儲空間、數據規模與軟硬體設施等方面的飛速提升，也為客觀物理世界與虛擬網路空間之間建立起密不可分的關聯關系，使視覺搜索技術的實現成為可能。人們可以方便快捷地採集客觀物理世界中的視覺對象，從互聯網中獲取與之相關的關聯信息。
1.2 視覺搜索發展歷程及發展趨勢
近幾年來，隨著大數據環境的逐步完善和大數據技術的迅速發展，關於視覺資源整合與視覺搜索研究的呼聲越來越大。Nature和Science分別於2008年、2011年出版了大數據專題研究，提出圖像、視頻與用戶交互信息是未來大數據的重要組成部分。2009年，Stanford University的Griod、Chandrasekhar等學者將視覺搜索理論引入到信息檢索領域，提出Visual Search、Mobile Visual Search等概念，舉辦了第一屆移動視覺搜索研討會，並對其體系結構、應用與服務模式等問題進行了探討。2010年，Google技術研究部前主管Norvig在Nature上發表的專題論文2020Visions中指出，「文本、圖像和視頻等視覺資源及用戶交互信息、感測信息的有機融合，會給搜索引擎帶來巨大挑戰，如何對視覺搜索結果進行資源深度整合將會成為Google未來10年面臨的最大挑戰。」同年，北京大學高文、黃鐵軍與段凌宇等將其引入國內，舉辦了第二屆移動視覺搜索研討會，並圍繞其關鍵技術、體系結構、視覺資源組織與描述方法、視覺資源標准化與視覺知識庫建設等問題展開了研討。2012年，這一理論與技術迅速被中國計算機學會所接受，認為將視覺搜索與增強現實技術相結合的信息檢索模式，將是繼搜索引擎之後的新一代互聯網服務範式。隨後，張興旺、朱慶華等嘗試將其引入數字圖書館領域，並圍繞相關理論與應用模式展開了研究。
根據視覺搜索研究的發展軌跡來看，國內關於視覺搜索研究總體仍處於探索與嘗試階段，研究軌跡已基本跨過早期理論性嘗試過程，正步入中期技術性和應用性探索階段。尤其是在我國科學技術部於2011年啟動國家重點基礎研究發展計劃(「973」計劃)「面向公共安全的跨媒體計算理論與方法」，對跨媒體視覺資源的統一表示和建模方法、關聯推理和深度挖掘、綜合搜索和內容合成等關鍵科學問題進行研究之後，國內相關研究步入快速發展階段。自2015年以來，視覺搜索理論與應用研究的重要性和必要性更加凸顯，國務院2015年9月印發的《促進大數據發展行動綱要》提出，要充分利用大數據，提升領域數據資源的獲取和利用能力，推動各類數據融合和資源整合。國務院2015年7月印發的《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》提出「構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數據的海量訓練資源庫，加強人工智慧基礎資源和公共服務等創新平台建設」。國家自然科學重大研究計劃「大數據驅動的管理與決策研究」認為「大數據價值的產生機理和轉換規律具有高度的應用領域依賴性」。科技部2016年發布的《關於發布國家重點研發計劃精準醫學研究等重點專項2016年度項目申報指南的通知》的「雲計算和大數據重點專項」中更是明確將「面向大范圍場景透徹感知的視覺大數據智能分析關鍵技術」列為重點研究內容之一，要求對視覺語義建模、視覺對象的時空定位與搜索、跨場景數據關聯技術等展開研究。
1.3 視覺搜索研究對象及視覺大數據資源特點
視覺搜索的研究已逐漸發展成為信息檢索領域的主要研究趨勢，到目前為止，關於視覺搜索的定義尚未形成統一的認識，但從信息檢索角度來看，大家對它的普遍理解是指將客觀物理世界中的視覺資源作為檢索對象，通過互聯網去獲取關聯信息的一種信息檢索方式。它是以視覺大數據資源及其關聯信息為研究對象，以視覺大數據資源的獲取、分析、組織、理解和表達方法為主要研究內容，以信息技術與方法為主要研究手段，以發現視覺大數據資源蘊含的知識價值和拓展其利用能力為主要研究目標的一種綜合性的應用型前沿領域。它主要針對的是當前大數據環境下海量、多元異構、動態無序和高速進化的視覺資源的分析和利用問題，重點研究的是如何充分利用當前飛速發展的信息技術來解決視覺大數據資源的理解和表達，如何有效地實現視覺搜索，如何利用視覺搜索技術來從海量視覺大數據資源中發現新的知識。
毫無疑問，未來是一個智慧(或稱之為「互聯網+」)的時代。智慧地球、智慧城市、智慧圖書館等理論與應用的迅速發展，給視覺搜索理論與應用研究提供了「沃土」。「互聯網+」時代所衍生的數據規模的劇增，文本、圖像、音視頻、用戶交互信息與各種感測信息會成為「數據海洋」的主流，而這些數據來源中超過80%來自於人類視覺通道，現階段把握「互聯網+」時代信息檢索和知識服務未來發展脈絡的最重要手段可能是視覺搜索。
視覺大數據資源因其包含文本、圖像、音視頻與用戶觀看記錄等復雜無序、動態變化的時空信息，使其成為數字圖書館中內容最豐富的信息載體，並將會成為「互聯網+」時代最為重要的信息表達和信息傳播媒介。而以視覺大數據資源為研究對象的視覺搜索，由於前者所處知識空間的知識實體與知識價值在時間、空間和屬性三個方面的自有特性，使得視覺搜索也呈現出復雜無序、動態變化和時空語義關聯等特性，同時也需要對視覺大數據資源的形式化表達、系統化組織、結構化描述與時空關聯關系分析方法等進行研究。由此可得知視覺大數據資源主要具有以下特徵：
視覺大數據資源包含文本、圖像、視頻、用戶觀看信息及用戶交互信息等時空信息，並且它所包含的視覺對象、事物內容、事件過程在時間、空間、語義等方面具有時序或時空關聯關系。
視覺大數據資源具有時空語義關聯、動態變化、數據規模大和結構復雜等特點，這些基於視覺對象、事物內容、事件過程的動態變化可以用時空語義關聯進行表達和描述，其獲取、組織和描述過程可以用機器語言來進行表達，通過視覺對象、事物內容、事件過程之間的語義關聯映射，建立視覺大數據資源的時空語義關聯關系。
視覺大數據資源具有數據規模大、結構復雜、類型多元、多維尺度關聯和縱深緯度高等特性，可根據視覺大數據資源的時空語義關系建立對應的尺度關聯機制。針對不同尺度、縱深緯度的視覺大數據資源的時空關聯關系，可實現視覺對象、事物內容、事件過程之間的多維尺度轉換和重置，進而實現視覺大數據資源的語義關聯關系分析。
視覺大數據資源能提供基於視覺資源內容來理解視覺對象行為，根據視覺對象的時空語義關聯關系建立起發展趨勢模型，並根據有效組織、理解和描述來預測某特定事物在某特定階段將可能發生的行為態勢。
可針對視覺大數據資源的獲取、組織、理解和描述問題，來實現用戶與視覺大數據資源之間的實時交互、反饋和視覺對象知識庫的構建。根據視覺對象的相似行為特徵、時空關聯關系和實時交互結果，來幫助人們製作、生產、運營和消費新的視覺資源，滿足數字圖書館用戶的多元化知識服務需求。
2、大數據環境下視覺搜索的應用與組織模式
視覺大數據資源經過組織、分析、處理和整合，並建立基於特定領域的數字圖書館視覺搜索平台之後，才能為用戶提供大數據知識服務。不同學科、領域的視覺搜索模式對視覺大數據資源的獲取、組織、處理與整合模式會有所不同。正因如此，當前大部分應用是從知識服務與信息檢索角度，建立起領域導向的視覺大數據資源整合平台，通過視覺搜索來對視覺大數據資源進行有效管理與利用，並按照特定學科、專業和領域的知識服務需求來提供服務，從而滿足各類大數據知識服務需求。
2.1 基於深度學習的視覺搜索工業應用模式
傳統視覺搜索研究主要是先採用人工標注方法對視覺資源的底層特徵進行標注後，再採用機器學習方法來解決視覺資源之間的語義鴻溝、異構鴻溝與語義關聯之間的問題。基於人工標注的視覺大數據資源整合與利用方法，需要標注者擁有豐富的專業領域知識和工業應用經驗，需耗費大量的時間和人力成本，且精確性低。與對視覺資源特徵進行人工標注方法不同的是，深度學習一般都是通過對視覺資源特徵進行多層神經網路訓練後，進行視覺特徵學習，進而獲取到特徵提取更合理、區分性更強的視覺特徵理解和描述。大量研究證明通過深度分析方法所提取到的視覺特徵在圖像分類與識別、視覺場景識別、智能監控、語音識別、知識圖譜構建等應用領域都獲得過成功。視覺資源的顯著性特徵提取和分割方法，能夠採用模擬人類視覺系統和生理認知體系來提取視覺資源中顯著性特徵區域。目前，性能相對最好的視覺資源特徵提取方法在公開的視覺大數據資源數據集中的顯著性特徵檢測准確率在95%左右，視覺資源前景特徵分割准確率將近92%，這一比例在近幾年全球性各類大規模視覺資源分析與識別比賽中，仍然在不斷增加。比如，Google研究組在大規模視覺識別挑戰賽(ILSVRC)中，採用改進的深度卷積網路Google Net將圖像識別准確率提升到93%;Google小組在微軟圖像標題生成挑戰賽(MS COCO ICC)中，採用基於深度分析的圖像特徵提取方法獲得冠軍;悉尼科技大學與卡耐基梅隆大學、微軟亞洲研究院和浙江大學在THUMOS比賽中，均將深度分析方法與視覺對象運動特徵結合起來對視覺資源進行動作識別，分別獲得前三名。
傳統學術研究的理論成果往往需要很長一段時間發展，才能逐漸走向成熟，並進入到實際的工業應用中去。但無論是深度學習，還是視覺搜索，它們都擁有著極強的工程理論模型。一方面，它們在被學術界關注和研究的同時，也被工業領域所密切關注和嘗試;另一方面，由於工業領域(如Google、網路、微軟等)早就擁有著大規模的視覺大數據資源，且一直活躍在諸多信息科學領域的研究前沿，在很多領域，它們相較於學術界更有優勢。如Google的知識圖譜Knowledge Graph，Google Now與Google街景地圖，微軟的語音助手Cortana，愛奇藝的愛奇藝大腦，Facebook的Graph Search等均屬於工業界視覺搜索較為經典的應用案例。事實上，國外工業界各大公司，如Google，Facebook，Microsoft等對視覺搜索不僅僅只是開展大量的研究，甚至還在內部成立了專門研究機構，國內的網路、華為、騰訊和阿里巴巴也不例外。
2.2 基於知識計算的視覺搜索知識服務模式
數字圖書館領域對視覺搜索理論與應用展開研究的一個重要目的，就是為高校和科研機構的研究人員提供嵌入式協作化的知識服務，而數字圖書館視覺搜索平台是將海量視覺大數據資源與平台提供的視覺大數據資源的組織、分析和處理功能嵌入到知識服務過程中。
視覺大數據資源整合與利用是當前國內外人工智慧、信息檢索領域的研究熱點，擁有非常廣泛的應用與研究前景。事實上，圖像搜索作為視覺搜索的一個研究分支方向，近幾年來，國內已有很多個人(如中國科學院高科、北京大學高文與黃鐵軍、南京大學朱慶華)、機構(如浙江大學、清華大學、北京大學、中國科學院計算所等)、企業(如愛奇藝、網路、騰訊、360、搜狗等)正在做與之相關的研究，並且很多已經推出了基於內容的圖像搜索平台，為用戶提供圖像搜索服務。而美國的麻省理工學院、加州大學伯克利分校、伊利諾伊大學和英國的牛津大學等相關研究工作開始得更早，也研發出了相應的基於圖像內容的圖像搜索系統。
在以上所有相關研究中，它們都具有一個典型的研究特徵：研究目的是為了解決視覺搜索的應用問題，而對應的視覺搜索模式大部分是基於知識計算。由於視覺搜索需要組織、分析和處理的對象主要包括文本、圖像、視頻等各類蘊含大量價值的視覺資源，因此，如何從視覺大數據資源中獲取有價值的知識，就成為國外學術界和工業界一直以來的研究熱點。以發掘視覺大數據資源中蘊含的豐富的、復雜關聯的知識為目的的知識庫稱之為視覺對象知識庫。目前，全球基於文本、圖像、音視頻等視覺資源的各類知識庫有不少於60種，而基於這些視覺對象知識庫的具體應用案例和系統平台也有幾百種。其中，比較有代表性的應用案例有維基網路的DBpedia(2014版中包含8.7萬部電影、12.3萬張唱片、45萬個物件等)、Google的知識圖譜Knowledge Graph(包括地標、城市、人名、建築、電影、藝術作品等5億個搜索結果實體與350億條關聯知識條目)、Facebook的Graph Search(包含10億名用戶、2400億張圖像、10000億次頁面訪問量等)等。
藉助視覺搜索的相關理論與技術，開展對海量、異構、多元的視覺大數據資源的研究，不僅可豐富信息檢索的外延和內涵，而且可以有效地解決當前數字圖書館所面臨的「大數據、小知識、小服務」的瓶頸，具有一定的應用價值和現實意義。
2.3 基於語義分析的視覺內容關聯組織模式
從已有研究來看，視覺搜索的研究對象大部分集中在文本與圖像上，其中圖像搜索是學者們著力解決的重點方向。視覺搜索研究可分為3個階段：一是20世紀70年代末期開始的基於文本/元數據的圖像搜索。這一方式主要通過人工標注元數據對圖像進行描述，來實現對圖像的信息檢索功能，缺點是元數據標注費時費力，描述標准與反饋內容不完整，且容易有太多主觀色彩。二是20世紀90年代開始提出基於視覺內容的圖像搜索方法。這一方式其本質是採用人工構造圖像底層視覺特徵的方式來進行圖像相似性比較，進而實現圖像搜索，缺點是對圖像底層特徵和高層語義之間存在的語義鴻溝問題沒有得到較好解決。三是21世紀初期提出的基於深度學習的圖像搜索方法。社交網路與用戶生成內容成為網路數據的主要來源，利用用戶標簽對圖像語義進行組織、表達和理解成為研究主流，深度學習方法由此融入到相關領域。
與圖像搜索相比，視頻表達和分析則是視覺搜索領域相對較新的研究領域。視頻由大量圖像幀組成，且圖像幀之間有較為緊密的時空與語義關聯關系，這對視覺搜索技術要求更高。但由於深度學習在文本與圖像搜索領域所取得的成功，學者們開始藉助於深度學習框架，對視頻進行組織、理解和描述，尤其是在視頻特徵提取這一關鍵環節採取了以下幾種方法：一是視頻靜態關鍵幀特徵描述。由於視頻是由大量圖像幀按時序與語義關聯組成，故可採用深度學習方法對靜態視頻幀(即圖像關鍵幀)進行特徵學習。在具體應用中，一旦確定合理的靜態關鍵幀提取和編碼方式，也能形成較好的視頻描述效果。二是動態視頻時序特徵描述。有學者曾提出密集軌跡方法對視頻進行分析，取得了不錯效果。三是前面兩種方法的有機結合。牛津大學的Simonyan等提出採用時間和空間深度神經網路來對視頻進行分析，時間軸輸入的原始視頻，用於對視頻中的視覺對象進行識別，空間軸輸入的時序關聯場，用於對視頻中視覺對象的動作及其軌跡進行識別。
目前國內外也有大量針對視覺內容分析與表達方面的競賽，比如2013年美國佛羅里達大學組織開展的THUMOS比賽，就對海量視覺數據集中異構無序的視覺資源進行分析和理解，該項賽事隨後每年都會開展相關研究。國內外許多高校、科研機構都積極參與到該項賽事中，如清華大學、浙江大學、香港中文大學、卡耐基梅隆大學、悉尼科技大學等。美國國家標准與技術研究所2011年組織開展的TRECVID比賽，針對大規模視覺數據集中復雜視覺資源中事件監測問題展開研究。近幾年來，該項賽事也一直在圍繞著這個主題開展相關研究，國內許多高校，如復旦大學、浙江大學、北京理工大學與同濟大學等，在這項賽事中也獲得了一定成績。
目前雖然在視覺大數據資源的組織、分析、理解和利用方法上有很多研究成果，但這些成果最終目的是應用於視覺搜索。近年來一系列研究對於視覺搜索及其在各行業、領域的應用與推廣工作起到了積極作用，這對於數字圖書館領域而言，是一個積極信號。
3 大數據環境下視覺搜索研究的5個核心問題
盡管視覺搜索已經獲得了工業界和學術界(包括數字圖書館領域在內)的高度關注，但目前在國內並未得到廣泛應用及推廣，主要原因是由於相關技術與應用產品尚未完全成熟，存在著視覺搜索性能不夠理想或不夠穩定、用戶體驗質量不佳、應用局限性較強等問題，圍繞這些問題，就需要從視覺搜索研究基礎理論與技術角度來解決。從數字圖書館視覺搜索模式構建流程[1]來看，視覺搜索研究主要包括5個核心問題，分別描述如下。
視覺大數據資源的獲取與組織方法。互聯網環境下視覺大數據資源的存在形式是動態無序和異構離散的，視覺資源的生產和發布是動態變化的。視覺資源所蘊含的信息內容都包含多個異構、復雜的信息主題，彼此之間存在語義時空關聯關系。而傳統基於人工標注的視覺資源標注方法往往不夠精確，因此，如何快速獲取到所需視覺資源，是視覺搜索應用的關鍵問題。而對與待搜索視覺對象無關的視覺資源的清洗過濾，以及視覺大數據資源的有效組織是視覺搜索應用的核心問題。
視覺大數據資源的理解與表達方法。為了在海量視覺大數據資源中找到與待搜索對象一致的視覺資源，就需要從符合待搜索視覺資源的特徵分析與理解出發，對其視覺內容進行多元化、結構化、多層次的深度理解和表達。
視覺大數據資源整合與交互方法。視覺搜索作為一種信息檢索模式，其服務對象是用戶。對視覺大數據資源的獲取與組織、理解與表達的目的是為了給用戶提供智慧化、人性化的知識服務。因此，如何圍繞視覺大數據資源整合全生命周期進行多維度分析，從而滿足用戶對視覺大數據資源的多元化知識服務需求，也是視覺搜索研究能否成為現實的核心問題。
視覺對象知識庫建設及標准化問題。視覺搜索依賴於視覺對象知識庫的建設。基於高質量的視覺對象知識庫，用戶可快速將待搜索視覺對象與虛擬信息空間中的視覺大數據資源進行有效關聯，從而享受到數字圖書館提供的視覺搜索知識服務。同時，標准化問題也是視覺搜索應用能否順利應用和推廣的關鍵所在。
視覺搜索體系的安全與可靠性理論。無論在任何時候，網路安全及系統可靠性問題是永遠無法迴避的難題，視覺搜索亦不例外。在視覺搜索體系中，數據安全性與知識產權、用戶隱私權、系統可用性與可靠性等問題亦是視覺搜索能否得到有效推廣與應用的核心問題。
4 總結與展望
在「互聯網+」時代，信息服務正越來越廣泛地深入到用戶智慧化、個性化和嵌入式的知識服務需求中去，數字圖書館領域開始呼喚新型的殺手級信息檢索模式。視覺搜索是當前信息檢索領域發展的一個重要前沿和創新突破口，在充分汲取國內外信息科學領域先進研究成果的基礎上，開展數字圖書館視覺搜索基礎理論與應用研究，不僅有望從理論上豐富數字圖書館知識服務研究思想與未來發展框架，也有利於揭示數字圖書館中視覺大數據資源價值的產生機理與轉換規律。
毫無疑問，人類正在向「『互聯網+』時代」邁進，作為一種技術與理念創新，視覺搜索必然符合一般信息技術生存、發展與成熟基本規律，需要經歷技術誕生的萌芽期、飛速進步的發展期、迅速膨脹的高峰期、去泡沫化的低谷期、穩步發展的光明期和實際應用的高峰期6個階段。目前來看，國內外已有視覺搜索研究正處於發展期，存在著理論與技術交叉之後學科間的不平衡這一問題。當前視覺搜索的理論、方法與技術研究主要集中在商業型視覺搜索應用上，對於產生視覺大數據資源的學術領域則關注較少。實際上，以科學研究、學科服務等學術領域為代表的視覺大數據資源，具有異於商業型應用的豐富內涵與獨特特徵，只有全面掌握商業應用與學術領域的相關研究，才有助於建立更加科學、系統、合理的視覺搜索理論體系和應用框架。

Ⅳ 國家衛星氣象中心的人員概況：

國家衛星氣象中心現有職工405人,其中研究員、正研級高級工程師30人，副研究員、高級工程師98人。
許健民董超華 蔡 斌 盧乃錳 黃 簽錢建梅 師春香 施進明 楊 軍 楊忠東張鳳英 張其松 趙立成 趙風生
許健民，正研級高級工程師，中國工程院院士，博士生導師,風雲二號靜止氣象衛星地面應用系統總設計師
1965年畢業於南京氣象學院。自參加工作以來，一直從事氣象科研、業務及衛星氣象的應用服務工作。他非常重視氣象事業現代化建設中的基礎工作。
許健民院士在長期工作中，為了解決大量的氣象資料存儲難的問題，提出並實施完成了 「實時氣象資料庫」和「氣象專用程序庫」。為此，他撰寫出版了「用磁帶交換資料的技術」一書，對氣象人員使用國外資料起了積極作用；為適應我國遠程導彈試驗的氣象保障任務，他提出在常規氣象資料十分匱乏的熱帶太平洋地區利用非常規資料進行天氣分析，並在中央氣象台創建了我國熱帶天氣分析業務系統；在1987年東北大興安嶺森林火災期間，他主持了森林火災實時監測服務，及時提出並採取一系列有效的技術和服務措施，及時准確地為中央領導和公眾提供了大量有用的火情信息，為滅火做出了重要貢獻，受到國務院的表揚；1991年夏季江淮流域發生嚴重洪澇災害，他提出了用氣象衛星資料客觀有效地監測洪澇，得出了87個縣淹沒情況和受災嚴重程度的比較表，為國務院和民政部提供了准確的水情信息，受到國家防洪指揮部表揚；在風雲一號極軌氣象衛星和風雲二號靜止氣象衛星應用系統工程建設中，解決了風雲二號氣象衛星雲圖高精度定位的難題，使風雲二號氣象衛星圖像的定位精度達到了像元級，全面實現了實時、全自動、高精度，為風雲二號衛星觀測資料的應用做出了貢獻。在2001年10月召開的國際氣象衛星協調組織第29屆會議上，該項工作受到高度評價；他提出了衛星雲導風產品快速演算法和雲高度指定中區分薄卷雲和低雲的新演算法，分別受到了氣象衛星協調組織會議和國際雲導風會議的高度評價。
許健民院士被世界氣象組織聘任為衛星專家工作組成員，在促進氣象科技的國際合作與交流，擴大我國衛星氣象工作在國際上的影響做出了貢獻。在國際會議上發表論文18篇；國家級學術刊物上發表論文10篇；在國內重要科技刊物上發表論文11篇；撰寫出版著作2本；翻譯出版和審核出版譯著5本。
研究方向：氣象衛星產品的應用
董超華 研究員,碩士生導師,風雲三號氣象衛星地面應用系統總設計師。
1969年畢業於南京氣象學院，曾任國家衛星氣象中心副主任、主任，現任國家衛星氣象中心科技委主任。
主要從事衛星大氣探測遙感理論、反演方法和應用研究。曾主持國家衛星應用技術重點項目：雲對衛星原始資料質量的影響、國家「八五」台風暴雨攻關和國家「863」項目有關遙感資料處理和應用等方面的課題。在科技刊物上發表論文50餘篇，主編氣象衛星業務產品釋用手冊一本，譯文十多篇。獲國家科技進步獎一等1項，部級科技進步獎二等2項，司局級自然科學獎一等1項和科技進步獎三等1項；被國家人事部授予「國家有突出貢獻的中青年科技專家」稱號，享受政府特殊津貼。
目前承擔的項目和課題：FY-3氣象衛星地面應用系統工程建設技術負責；國防科工委民用航天重點科研項目「風雲三號(FY-3)衛星高光譜解析度紅外大氣探測儀性能指標和模擬試驗研究」等。
研究方向：氣象衛星遙感反演理論、反演方法和資料應用研究。
蔡斌，正研級高級工程師，風雲三號應用系統工程副總設計師
1970年於南京工學院無線電系。自工作以來一直從事我國衛星氣象的業務、科研技術工作。曾在北京大學、北京工學院進修，作為訪問學者曾赴美國NOAA工作。
70年代，氣象衛星、衛星遙感是國際前沿課題。急國家所需，廣泛調研，深入探索，為我國第一顆氣象衛星、衛星遙感儀器確定技術方案進行了開創性工作。提出、落實衛星技術要求，進行儀器機載飛行試驗，多次參加氣象衛星發射，提出地面系統總體方案，參加地面應用系統的總體設計和工程建設。
先後擔任極軌衛星總體室主任，FY-1衛星應用系統總體主任設計師，2001年被中國氣象局任命為氣象衛星應用系統副總設計師。目前正從事我國第二代極軌氣象衛星FY-3衛星及遙感儀器的需求分析與技術評估工作；紫外、可見、紅外、微波星載儀器的定標工作;FY-3應用系統的總體設計工作。
涉及的領域和專業包括衛星總體技術、衛星遙感、遙感儀器及定標、應用系統總體設計、衛星數據接收與地面系統運行控制。
曾參加過多次國際會議，發表科學技術論文十多篇，聯合撰寫出版著作二本。
盧乃錳，正研級高工，碩士生導師
南京氣象學院畢業,學士學位。1993-1994年在美國國家環境衛星資料和信息服務局工作，2001年被中國氣象局正研級專業技術職務評審委員會評為正研級高級工程師。現任國家衛星氣象中心副主任，國家衛星氣象中心科技委副主任，中國氣象局沙塵暴專家委員會委員，國際降水工作組（IPWG）成員。
獨立提出了「多通道協和降水反演」和「風雲一號氣象衛星藍通道植被指數」的概念。開發了國家衛星氣象中心降水估計業務系統和靜止氣象衛星沙塵暴業務系統；在國內外刊物和會議上發表論文20餘篇；主持了「中國遙感衛星微波輻射校正場預先研究」、「利用微波和光學遙感數據共同反演雲系內部微物理結構和降水場參數」等一系列國家級、省部級項目和課題的研究工作。
目前在研的課題包括國家自然科學基金西部專項「西部生態環境20年要素演變的衛星遙感研究」、國家973項目中「新型衛星遙感資料的紅外和微波降水估計方法研究」專題等。
研究方向：大氣參數反演，微波輻射校正
黃 簽 研究員，碩士生導師
1982年華中師范大學地理系畢業,同年進入中科院研究生院/中科院遙感所攻讀碩士研究生，1985年研究生畢業，獲中科院理學碩士學位。1985-1994年在中國地質大學（武漢）遙感研究室工作，現在中國氣象局國家衛星氣象中心工作，任學科負責人。
曾主持完成兩項國家自然科學基金項目，其中「NOAA衛星中國小比例尺假彩色影像地圖的制圖試驗」課題成功研製完成了中國第一幅結合數字影像處理和地圖制圖學、符合國家地圖規范的中國小比例尺衛星影像地圖，作為國家地圖產品由測繪出版社發行。分別獲國際攝影測量與遙感學會(ISPRS)最佳展示成果獎和地礦部科技成果三等獎，為該產品著作權人。1996年承擔科技部九五攻關重中之重項目(3S技術綜合應用)第一課題，負責「國家級基本資源環境與遙感動態服務體系」中極軌氣象衛星深加工產品運行子系統的研製和運行，提供以季度為周期的全國最低雲量影像數據基底和植被指數系列產品。1999年參加海洋863-818-11-02「大洋漁業遙感」項目，負責多種氣象衛星海表溫度反演產品系統的設計和建設。
主要代表性論著和作品有：「A Photomap of China with NOAA AVHRR Data」和「Small Scale Cartography from Space – Application of NOAA Satellite to map China」（英文、國際會議文獻）、「中國衛星影像地圖」（測繪出版社、著作權人）、《風雲縱覽 -- 風雲一號C星圖集》（氣象出版社、編委、圖像美工處理）、《神舟三號中解析度成像光譜儀影像圖》（北京科技周）等。
目前主要從事遙感圖像處理，制圖應用和環境遙感應用分析工作。現階段承擔的研究項目主要包括：國家十五863信息技術領域-信息獲取與處理技術主題「EOS/MODIS中國1/100萬影像地圖系列產品化」課題、國家十五863資源與環境領域-海洋監測主題「大洋漁場環境信息獲取和應用技術」子課題、國家自然科學基金重大研究計劃-中國西部環境和生態科學，「西部生態環境20年要素演變衛星遙感研究」項目子課題。
錢建梅 正研級高級工程師
1978年畢業於南京工學院。一直從事氣象衛星地面應用系統工程建設和應用軟體研發工作。先後參與多個氣象衛星地面系統的應用工程設計和實施，包括國家重點引進項目NOAA系列氣象衛星資料接收處理系統、國家重點工程風雲二號、風雲二號（02）批、風雲一號（02）批、風雲三號應用系統，主要負責數據存檔管理、實時業務調度與控制、數據分發、衛星高速數據接收與圖象處理等多個應用軟體系統的設計開發。在FY-1（02）批氣象衛星存檔管理系統建設中，在國內首次使用大型自動磁帶庫實現氣象衛星數據自動存檔和下載服務業務系統，並提出結構化數據和非結構化數據分層管理方法，提出以資料庫為紐帶，元數據為核心，從主機到存儲進行端到端數據管理的設計思路，解決此前衛星資料存取的老大難問題，大大提高了衛星數據的使用效率。
曾在國內重要科技刊物上發表論文7篇；主持編寫或參加編寫30多篇/冊氣象衛星應用系統項目建議書、工程設計技術報告。
研究方向：數據存檔與管理、系統集成。
師春香，研究員
1990年於中國氣象科學研究院大氣探測專業碩士畢業，之後在國家衛星氣象中心研究所工作，主要從事靜止和極軌衛星資料處理和應用相關的研究工作。主要成就和從事的領域包括：在國家重點基礎研究973「中國之暴雨」項目中擔任子課題負責人；參加了GEWEX/GAME/ HUBEX項目、國家863項目、國家重點自然科學基金項目。主持開發了FY-1C/D和FY-1C/1D全球SST、FY-2C大氣可降水業務產品、雲濕度廓線、高雲檢測業務產品。研究了衛星雲圖神經網路客觀雲分類方法、衛星雲圖雲系自動提取方法，衛星雲圖面降水估計神經網路方法等。利用衛星數據對98年夏季青藏高原中小尺度系統進行了研究；對98年夏季長江流域中小尺度對流雲團活動規律進行了研究;對98年武漢特大暴雨進行了研究；用MODIS和GMS5雲分類數據分析2001年上海特大暴雨等。在FY3地面應用系統中任「產品質量檢驗系統主任設計師」，負責「應用示範系統」陸面數據同化系統的初步設計。參加了三部論著的翻譯和編寫，發表論文20餘篇。作為「暴雨系統的衛星遙感理論和方法」課題的主要參加人員獲得2005年中國氣象局科技進步一等獎。
施進明 正研級高級工程師,碩士生導師
現擔任全國氣象行業標准化技術委員會委員，中國電子學會委員，氣象電子學會委員，氣象網路全書分編委，國家衛星氣象中心高科技企業星地通公司總經理。1978年畢業於成都電訊工程學院計算機科學專業，同年分配到航天部17所，從事軟體研發工作。1985年因建設我國第一顆氣象衛星地面應用系統的需要，調到中國氣象局衛星氣象中心至今。多年來擔任我國風雲系列氣象衛星地面應用系統計算機網路系統主任設計師，負責設計國家級遙感衛星地面應用計算機、網路和數據存儲系統，並主持軟體工程實施工作。
主要成就：主持完成「總裝備部衛星資料存檔與檢索」等多個科研課題，負責編寫《航天遙感數據編目檢索方法》國家軍用標准，擔任科技部國家MODIS共享平台建設技術組成員，目前負責嫦娥工程運行控制系統建設。曾獲國家科技進步二等獎一次，中國氣象局科技進步一等獎和國家衛星氣象中心科技進步一等獎、二等獎、三等獎多次，曾獲中國氣象局通令嘉獎、立功、全國氣象先進工作者多次。
論文論著：《氣象衛星資料處理軟體再工程的戰略規劃及實施》氣象通信與信息技術2004.09（第一作者）；《氣象衛星資料處理業務中的並行計算技術》氣象通信與信息技術2005.09（獨著）；《高可用業務系統的設計和實現》氣象儀器裝備2000.3（第一作者）;《新一代靜止氣象衛星微機接收處理系統-開發應用與發展》氣象儀器裝備2000.3（第一作者）;《航天遙感數據編目檢索方法》總裝軍標出版社2002/4/24（主編著）;《Internet氣象衛星資料服務中的應用》計算機科學2002Vol.29No.8 (第二作者)等。
工作領域：氣象通信與信息技術；構建大型計算機、網路和存儲系統。
楊軍 正研級高工，碩士生導師
1988年中國氣象科學研究院大氣探測專業碩士生畢業，並獲碩士學位，現任國家衛星氣象中心主任。
從事氣象衛星資料的接收處理工作，在計算機軟、硬體開發、通訊、圖形圖象處理、遙感資料處理等方面有一定科研工作基礎。參加了我國FY-1、FY-2氣象衛星地面系統的科研及建設工作，任運行控制系統主任設計師。參與日本GMS展寬資料微機處理系統研製、一體化氣象衛星數據攝入卡研製、靜止氣象衛星中規模利用站系統研製等工作。參與中國輻射校正場科研工作以及95重點攻關項目35課題。此外還參與多個業務系統開發研製工作。在國內外學術刊物上發表論文十餘篇，曾獲得省部級二等獎一次、三等獎二次及司局級一、二等獎多次。
國家高技術項目：「863-308-20-02星載對地觀測輕小型感測器及衛星數據處理技術」項目負責人之一。中國輻射校正場：「資料庫檢索與存檔系統研製」子專題負責人。
研究方向：衛星遙感信息處理技術。
楊忠東，研究員，理學博士，碩士生導師，風雲三號氣象衛星應用系統副總設計師，國家衛星氣象中心系統發展室副主任。
從事氣象衛星遙感數據處理和信息產品開發方面的科研和應用系統工程建設工作，曾參加和主持完成多項國家科研課題。國家高技術研究發展計劃「863-308-14-05」課題（1999年-2001年）「MODIS資料處理及其環境和災害應用技術研究」的負責人之一。財政部項目（Y0101）「西北地區土壤水分、沙塵暴監測預測研究」下屬專題（Y0101-01-03）（2001年-2003年）「利用新型遙感衛星資料監測西部地區地表參數和動態變化」負責人，項目專家組成員。國家高技術研究發展計劃(863計劃)2001AA135060課題（2001年11月-2003年12月）「氣象衛星對地觀測數據綜合處理原型系統」負責人。2000年9月至2001年9月期間在美國威斯康星大學空間科學工程中心下屬的氣象衛星合作研究所做訪問學者，從事MODIS數據處理與遙感信息產品開發研究工作。參加IMAPP軟體包開發研製工作，合作完成MODIS雲分類研究工作，獨立完成「應用小波變換方法剔除MODIS數據條帶雜訊」研究工作。近年來，在國內外學術期刊上發表了20餘篇科研論文，完成專著一本、工程技術報告3份。
國家衛星氣象中心
地址：中關村南大街46號國家衛星氣象中心
郵政編碼：100081
2011年10月8日， 北京 ——微軟(中國)有限公司與中國氣象局國家衛星氣象中心正式簽署戰略合作備忘錄，宣布將建立聯合實驗室，攜手研發基於雲計算平台的大數據、高性能並發處理技術，從而為全國各級氣象衛星機構和用戶提供更先進的衛星數據與產品應用和服務。
作為承擔國家級氣象衛星資料在天氣預報、氣候變化、生態環境監測等應用的權威機構，中國氣象局國家氣象衛星中心一直致力於拓展氣象衛星數據的應用服務領域。通過建立「中國氣象局國家衛星氣象中心—微軟公司聯合實驗室「，微軟中國雲計算創新中心將協同微軟亞太研發集團的相關團隊與國家衛星氣象中心攜手，共同在雲計算、大數據(Big Data)、高性能計算(High-Performance Computing)、海量並行處理(Massively Parallel Processing)等前沿領域開展合作研究，為國家氣象衛星中心未來的技術方向、總體系統架構規劃和設計提供具有前瞻性、建設性的技術平台、解決方案及參考數據，為下一代衛星數據處理系統構建堅實的IT基礎架構。
「雲計算正在深刻改變所有行業。「執掌商用平台雲服務部門的微軟全球副總裁Tom Casey在其演講中表示，」隨著氣象衛星數據觀測技術的進步，海量衛星數據的處理、存儲與利用給IT帶來了全新需求與挑戰。與此同時，微軟一直在雲平台上對高性能並行處理及非結構化數據的管理應用進行重點投入，我們已為幫助中國氣象局建立未來的IT技術儲備做好准備。」
微軟和中國氣象局的合作肇始於2005年的風雲三號氣象衛星工程建設，雙方在海量空間資料庫應用、大規模並行運算等領域深入合作，進一步提高了氣象衛星工程系統的技術水平和衛星應用效益。微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席張亞勤表示：「中國正在成為全球雲計算、高性能計算的研發中心和重要新興市場，很高興看到我們與夥伴們共同致力於中國公共服務事業的長期可持續性發展，這也是我們多年來成長的重要動力。「
中國氣象局國家衛星氣象中心副主任魏彩英女士出席了戰略合作備忘錄簽約儀式，對國家衛星氣象中心與微軟聯合打造戰略合作研發平台表示祝賀，」在過去的六年裡，我們與微軟亞太研發集團在研究海量數據存儲、並行處理等方面開展了卓有成效的工作。通過共建聯合實驗室，我們將共同推進氣象衛星大規模並行計算、海量數據管理、空間數據發布和服務等領域的先進IT架構和技術發展，使氣象衛星在國家氣象防災減災、應對全球氣候變化等方面更好地發揮效益。 「
至此，微軟與中國政府在雲計算領域的協作已全面扎實地展開，其中包括：超過70%的微軟亞太研發集團工程師參與全球雲計算產品、技術和服務開發；2010年9月在上海成立了助力中國政府、客戶和合作夥伴實現雲計算潛力的微軟雲計算創新中心；與上海、成都、無錫、濟南等地方政府和企業在雲計算領域緊密合作以提升信息化水平、實現產業升級；以及今天助力中國氣象衛星事業發展的 「中國氣象局國家衛星氣象中心—微軟公司聯合實驗室」。

Ⅳ 朱文武是什麼意思

朱文武，清華大學計算機科學與技術系教授，信息科學與技術國家研究中心副主任，大數據演算法與分析國家工程實驗室副主任，清華大學人工智慧研究院大數據智能研究中心主任, 國家973項目首席科學家, 國家基金委重大項目負責人。現擔任 IEEE Transactions on Multimedia指導委員會主席，曾任IEEE Transactions on Multimedia主編。AAAS Fellow、IEEE Fellow、SPIE Fellow、歐洲科學院外籍院士。[1]

Ⅵ 南京郵電大學，西安郵電大學，重慶郵電大學那個比較好，給個三者的比較

重慶郵電大學相對較好，下面從多角度對比進行分析：

一、師資力量

1、南京郵電大學：截至2020年8月31日，學校有教職工2600餘人，其中博士生、碩士生導師984人，專任教師中具有高級專業技術職務的比例為60.67%，具有博士、碩士學位的比例為95.70%。

2、西安郵電大學：據2021年1月學校官網顯示，學校有教職工1600餘人，具有高級職稱者560餘人。教師隊伍中有國家有突出貢獻中青年專家、教育部新世紀優秀人才支持計劃人選、陝西省三五人才工程人選、陝西省青年科技新星、二三級教授、全國優秀教師、省級教學名師等人才項目和榮譽獲得者100餘人次。有雙聘院士4人，客座教授150餘人；國家級教學團隊1個和省級教學團隊13個。

3、重慶郵電大學：截至2016年3月，重慶郵電大學共有在職教職工1700餘人，其中教授等正高級職稱 230餘人，副教授等副高職稱460餘人，博士生導師和碩士生導師700餘位；學校外聘了中國科學院、中國工程院和英國、加拿大、美國、波蘭、印度等國30餘名院士及150餘位知名專家學者為該校兼職教授或名譽教授。

二、院系專業

1、南京郵電大學：通信工程、電子信息工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、信息安全、自動化、工商管理。

2、西安郵電大學：通信工程、信息工程、廣播電視工程、電子信息科學與技術、物聯網工程、電信工程及管理、計算機科學與技術、軟體工程、網路工程、數據科學與大數據技術。

3、重慶郵電大學：截至2020年6月，重慶郵電大學共有通信與信息工程學院、計算機科學與技術學院、自動化學院、先進製造工程學院、光電工程學院（重慶國際半導體學院）、軟體工程學院、生物信息學院、理學院。

三、科研成果

1、南京郵電大學：2011年到2014年，承擔國家「973計劃」、「863計劃」、國家科技重大專項、國家科技支撐計劃和國家自然科學基金項目、國家社科基金項目等各類科研課題2473項，發表學術論文7915篇，其中3389篇被SCI、EI、ISTP收錄，獲國家自然科學獎二等獎1項，高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）一等獎1項。

2、西安郵電大學：據2019年12月學校官網顯示，學校兩項成果榮獲國家科學技術進步二等獎，「虎符TePA」成為在信息安全基礎共性技術領域我國提交並獲通過的第一個國際標准。研發的GPU晶元已通過省級鑒定，填補了國內空白，被列為陝西省「十三五」重大產業化項目。

3、重慶郵電大學：截至2020年6月，近年來，學校承擔了包括國家科技重大專項、973、863項目、國家自然科學基金重點項目、國家社會科學基金重點項目等國家級項目500餘項，承擔省部級項目近2000項，獲得省部級以上獎勵100餘項，其中包括了國家級獎勵3項，省部級一等獎26項，授權專利近1500項，其中授權發明專利1300餘項。

以上參考來源網路——南京郵電大學

以上參考來源網路——西安郵電大學

以上參考來源網路——重慶郵電大學

Ⅶ 馬上研究生報考了，但出現了計算機技術專業碩士（085211）的情況，我想了解一下相關信息。

1、計算機技術專業碩士是否與學術性碩士都是要參加一月份的統考的；專業碩士在8月份還有一次招生。

招考時間：（非全日制專業學位碩士）每年7月份報名10月份考試；（全日制專業學位碩士）每年11月份報名1月份考試；（全日制學術學位碩士)每年11月份報名1月份考試。

2、計算機技術專業碩士的分數線是按照往年的國家線看的，考試成績需要達到國家線或超出國家線。

3、學術性的會比較容易考，大多數考生都會選擇報考學術性的，學術性的專業課是報考院校出的，如果報考的是一般的學校，水分還是比較大的。專業碩士的專業課是全國統一的，水分比較小。

4、計算機技術專業碩士是自費的，有獎學金，不過比較少，助學金也比較少。

5、專業碩士是以後考研的一個大的方向，是培養復合型人才的需要，但是真正導師是喜歡學術性學生的，出來專業碩士的學生的本科階段專業和他的研究方向有很大的關系。

(7)973項目大數據擴展閱讀：

一、學科專業簡介

本專業領域為依託計算機科學與技術一級學科碩士點的專業學位碩士點。研究方向涉及計算機監控技術、計算機網路及其應用、資料庫及其數據挖掘、嵌入式系統、智能計算、物聯網工程、計算機圖形學、雲計算等。重點研究雲計算、雲存儲、大數據和互聯網+及其應用以及物聯網工程系統開發與設計等。

本專業領域擁有一支年齡結構、知識結構和專業技術職務結構合理的教師隊伍，目前有教授、副教授等高職稱人員20餘名，碩士生導師19人。

近5年來承擔國家自然科學基金、國家「973」項目、安徽省自然科學基金、安徽省科技廳重大項目、安徽省教育廳重點項目等20多項。同時還承擔30多項企業委託開發項目，取得了可觀的經濟效益和社會效益。在國內外重要學術期刊和學術會議上發表論文300餘篇。

二、培養目標

本專業領域培養的研究生具有良好的科學素養，扎實的計算機技術基礎理論，熟悉現代計算機軟硬體平台和互聯網+應用開發環境，掌握計算機系統和軟體工程等相關理論。能夠通過與其他學科的交叉，運用雲計算、雲存儲、大數據解決多種研究和應用課題。

具備較強的獨立從事科學研究和以團隊形式進行系統應用項目開發的實際能力以及較強的外語文獻的閱讀與分析能力、嚴謹的科學態度與求實的科研作風。

能創造性地研究和解決與本學科有關的理論和實際問題，具有一定的獨立從事科學研究和管理工作的能力，至少掌握一門外國語，能熟練地閱讀專業文獻資料和進行國際學術交流能力。

三、主要研究方向簡介

1、計算機監控技術：主要針對計算機技術與應用和網路技術、檢測技術、控制理論、信息處理在礦山監控、安全監控和過程監控等領域從事系統分析、設計、運行、開發等方面研究。

2、計算機網路及其應用：主要針對計算機網路體系結構、網路管理、網路安全、高速計算機網路、網路服務質量、網路互聯、協議測試、計算機支持的協同工作理論與實現技術，以及這些理論與實現技術在有線和無線區域網、遠程網中的應用研究。

3、大數據和數據挖掘：本研究方向主要指大數據的分析能力、管理大數據的能力、以及具有大數據思維和創新能力。數據挖掘是一個從大量的數據中抽取出未知的、有價值規律或知識的過程，它包括數據清洗、數據集成、數據轉換、數據挖掘、模式評估和知識表示等部分。

4、嵌入式系統：主要是用來控制或者監視機器、裝置、工廠等大規模設備的系統。利用主流的嵌入式系統開發平台完成嵌入式產品的開發、測試、維護、技術支持等工作的研究。

5、雲計算：主要從事雲計算架構、服務端技術以及各類移動終端技術，包括雲存儲理論及技術、雲安全理論及技術、雲終端應用技術以及移動雲計算安全與隱私、虛擬化雲計算、移動雲計算服務端技術等方面研究。

6、物聯網工程：主要從事物聯網數據感知、數據傳輸以及智能處理理論及技術，熟練解決包括無線感測網、RFID網路節點的嵌入式設計、拓撲結構、通信協議、數據採集傳輸、數據融合、數據挖掘與智能處理等理論和應用技術等方面的研究。

7、計算機圖形學：主要從事計算機圖形學主要研究圖像壓縮、圖像數據傳輸、圖像分割、圖像識別、三維圖像重建、計算機輔助設計、虛擬現實技術等方面研究。

Ⅷ 重慶大學大數據與軟體學院有什麼專業設置

學院下設：軟體工程系、數據科學系、智能科學系和教學實驗中心。現設軟體工程、數據科學與大數據技術、人工智慧3個本科專業。
學院建有信息物理社會可信服務計算教育部重點實驗室、重慶市農業大數據產業技術協同創新中心等省部級教學科研平台。與微軟、IBM、阿里巴巴、華為等國內外著名IT企業和研究機構合作創建了國家Linux推廣應用與培訓中心、微軟創新中心、IBM Power系統教育中心、華為ICT學院創新人才中心、重慶市信息安全中心等10多個專業實驗室和研究中心，極大促進了學生工程實踐能力的提高。
近年來，學院承擔國家973計劃、國家重點研發計劃、國家核高基項目、國家自然基金等一系列國家和地方政府科研項目以及企業技術研發項目。發表高水平論文500餘篇，連續幾年ESI高倍引中國學者榜單；發明專利獲權50多項，獲省部級技術發明一等獎、科技進步二等獎等10餘項。