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中国地质大数据研究现状 总被引：4，自引：0，他引：4
地质大数据应用研究是国家大数据战略的组成部分。地质学属于数据密集型学科,与地球科学面临的问题息息相关。已经收集的和将要收集的大量数字国土相关数据,由于科学研究的需要,正在不断加以检验和扩充,并已更好地应用与服务于人类活动。重点介绍了国内外大数据研究现状及国家大数据战略,并从地质大数据的定义、特点、产生途径、技术架构等方面剖析国内外地质大数据的研究现状。将目前及未来地质大数据的发展研究方向分为地质大数据发现、地质大数据梳理、地质大数据存储、地质大数据分析、地质大数据应用5个方面。 相似文献
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在大数据时代,简单高效经济安全的数据存储成为信息技术化的地质工作发展的必然趋势。针对未来大数据访问和共享服务,以城市地质信息化建设为对象,分析了现有架构形式,阐述了城市地质信息化管理的IT基础架构规划和整体解决方案,以促进信息技术化的发展与应用。 相似文献
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地质资料是地质工作形成的重要成果资料,具有可被重复开发利用、能够长期提供服务的功能。然而,因地质资料的分散式管理,使得地质资料信息存储分散,“孤岛”式服务的现象普遍存在,缺乏资料信息共享、综合利用的机制和手段,制约着地质资料信息潜在价值的有效发挥。地质资料信息服务集群化旨在通过信息领域前沿技术,对地质资料进行集成集群和深度开发,将分散、孤立的地质资料进行分布式汇集,全方位多角度解读、展现、挖掘地质资料信息,充分发挥地质资料服务于经济社会发展的作用。长期的地质调查工作,已经形成了多专业、数据格式多样的海量地质资料,信息服务的集群化必将面临地质大数据相关的技术问题。介绍了地质资料信息服务集群化模式,分析了CitusDB软件的分布式大数据运行机理,探讨了基于CitusDB软件的地质资料集群和大数据服务架构,可为地质大数据与信息服务提供一定的参考。 相似文献
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地质调查大数据研究的主要问题分析 总被引：10，自引：4，他引：6
地质调查大数据包含地质调查工作中产生的多来源、多模态地质数据,以及公共服务与支撑管理产生的数据。一些与数据和计算有关的地质问题,限于当时的信息技术条件,没有得到很好的解决,解决这类地质问题及信息数据共享问题是地质调查大数据处理技术的基本目标。在地质调查大数据处理技术中,应当积极开展多类型地质数据采集器、新型非易失性存储技术、分布式计算、内存计算技术产品开发与应用,然后集中开展、深度分析与挖掘、可视分析技术产品开发与应用,最终形成地质调查大数据处理技术体系与产品线,以产品应用推动资源共享,提升地质调查信息化服务品质。 相似文献
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在大数据环境下的地质数据服务应改变传统服务模式,创新与变革服务理念和服务方式.通过构造基于数据的开放协同的研究与创新模式,搭建数据共享平台,使地质数据资源的积累存储、加工处理、研发服务一体化,进而实现数据的流通、共享和使用,提高地质数据服务能力. 相似文献
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大数据、人工智能、云计算、互联网+等前沿信息技术不断涌现,推动着传统的地质行业在新形势下进行战略转型升级.本文首先介绍了大数据和及地质大数据的基本含义和特征,其次指出了当下吉林省地质信息化建设中的现状和面临的问题,重点分析了吉林省地质大数据中心的建设需求,最后,对吉林省地质大数据中心的建设目标进行了展望. 相似文献
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基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测 总被引：4，自引：2，他引：2
在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法,以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路,以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘2条主线展开研究,实现了面向地质大数据的数据挖掘与矿产资源的定量预测评价。结合青海祁漫塔格铁铜多金属矿床、山东焦家金矿床、云南个旧锡铜多金属矿床等不同地区、不同成矿类型和矿种开展了应用研究,完成了找矿模型工作流的设计与实现,进行了有利成矿信息的挖掘,取得了较好的效果,为大数据时代数字地质研究提供了新的思路。 相似文献
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随着大数据时代的到来, 地质行业将大数据作为新兴增长点进行培育和挖掘, 以山东蒙阴金刚石矿集区为研究对象, 基于大数据实现地质工作和信息技术的深度融合, 通过数据统计、挖掘、洞察与预测等分析并集成融合与成矿系统相关的源、运、储、变、保等知识, 全面提取蒙阴地区多元地质信息, 建立西峪矿区金刚石矿多项指标的成矿地质信息模型, 开展三维可视化成矿预测, 进而圈定找矿远景区。探寻金刚石大数据管理、分析及成矿预测新技术方法, 促进成矿新认知与找矿新发现。 相似文献
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大数据背景下地质云的构建与应用 总被引：8，自引：3，他引：5
地质学属于数据密集型科学,并与地球科学面临的问题息息相关。已经收集的和将要收集的大量数字国土相关数据,由于科学研究的需要,正在不断加以检验和扩充。大数据时代背景下,中国国土资源数字化、信息化的战略行动具有深远意义,大数据的相关技术应用为实现地质工作的现代化和信息化提供了有效的支撑。重点介绍大数据背景下的"地质云"构建理念与方法,以及大数据在地学领域的应用。大数据为非结构化、半结构化的地质数据带来了新的处理方法与理念。地质云的构建旨在探索以需求带动的地质核心数据的应用,挖掘非结构化数据的新数据信息,以支撑国土资源管理决策。 相似文献
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基于大数据、云计算等现代信息技术与理念,结合地质调查工作实际,系统论述了建设地质大数据体系的总体框架和实现的技术途径。提出了地质大数据体系建设的5项任务组成: 建设地质数据采集体系,推进地质数据快速规范采集; 建设地质大数据汇聚体系,实现地质数据快速有效汇聚; 建设地质数据与信息服务产品体系,丰富地质数据与信息社会化服务产品; 建设地质数据与信息服务体系,推进地质数据与信息协同服务; 建设地质大数据支撑平台(“地质云”),提升地质数据与信息服务的能力和水平。论述了5项任务的主要内容及其面临的关键技术问题,并简要提出了建设地质大数据体系对其他相关工作的影响和要求。 相似文献
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大数据时代的到来对企业财务工作的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
如今,我们已经进入大数据时代,大数据时代带来的是什么呢?没错,是变革。像交易,核算这样的财务工作在大数据时代下会被注入新的生命力。像以前如预算管理这样本身具有难度的流程上需要收集相关信息、储存和分析的工作,大数据的出现可能会扫清财务工作遇到的的阻碍;发现富有有用价值内涵的投资的项目、改进企业管理的流程、节省运作的成本,在大数据技术的支持下更加便利高效。我们猜测,财务管理的理念和模式以及财务管理的方式方法都会发生翻天复地的巨大变化,这种变化是深远的,长久的,对现实是利大于弊。 相似文献
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大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 相似文献