大数据应用协同创新平台
知网大数据在农业中的应用和探索
PPT文档演模板
•文献调 研
•论文写 •成 作
•学术型研究成 果
•事实性资料 •技术型成果
•外文资料
•文献管理 •撰写方法 •排版投稿
知网大数据在农业中的应用和探索
•个人
•CNKI在科研中的应用——CNKI E-Study
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索
通俗、更科学、更实用，受众人群更加广泛
•管理型书屋：侧
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索对下级的管
•农业科技网络书屋整体介绍—页面展示
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索
•农业科技网络书屋整体介绍—功能模块
•能力提升： 在线考试，提 高水平。
•自由创建百余种模块： •学科文献馆、科研项目跟踪、年鉴阅览室、趋势搜索
*
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索
•CNKI在科研中的应用——动态追踪（学者圈
• 本人成果分 类管理、展 示
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索
PPT文档演模板
•目 录 / co
•0 1
•重识CNKI
•CNKI在科研中的应用——文献调研（学术型研
）
• 索
PPT文档演模板
•找到53条结果
•从高被引文献出发进 知网大数据在•农引业中用的应频用次和探高索 ，应用扩
•CNKI在科研中的应用——文献调研（学术型研
）
•知 节
•快速掌握高被引文献的成 •并学习一篇好文献是怎么
PPT文档演模板
知网大数据在农业中的应用和探索
➢ 同方知网数字出版集团，始创于1995年，是清华控 科技文化产业集群，由《中国学术期刊（光盘版）》电 同方知网（北京）技术有限公司、同方知网数字出版技 西同方知网数字出版技术有限公司和26多个省份分公司 ➢ 网址（中国知网），总部设在北京市
01-全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案
附件全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案党的十八大以来，我国数字经济蓬勃发展，对构建现代化经济体系、实现高质量发展的支撑作用不断凸显。
随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，迫切需要推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和互联互通，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，促进数据要素流通应用，实现数据中心绿色高质量发展。
根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》（发改高技〔2020〕1922号）部署要求，为加快建设全国一体化大数据中心算力枢纽体系，制定本方案。
一、总体要求（一）指导思想。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，深入落实习近平总书记关于建设全国一体化大数据中心的重要讲话精神，坚持新发展理念，坚持改革创新、先行先试，推动数据中心、云服务、数据流通与治理、数据应用、数据安全等统筹协调、一体1设计，加快打造一批算力高质量供给、数据高效率流通的大数据发展高地。
（二）基本原则。
加强统筹。
加强数据中心统筹规划和规范管理，开展数据中心、网络、土地、用能、水、电等方面的政策协同，促进全国范围数据中心合理布局、有序发展，避免一哄而上、供需失衡。
绿色集约。
推动数据中心绿色可持续发展，加快节能低碳技术的研发应用，提升能源利用效率，降低数据中心能耗。
加大对基础设施资源的整合调度，推动老旧基础设施转型升级。
自主创新。
以应用研究带动基础研究，加强对大数据关键软硬件产品的研发支持和大规模应用推广，尽快突破关键核心技术，提升大数据全产业链自主创新能力。
安全可靠。
加强对基础网络、数据中心、云平台、数据和应用的一体化安全保障，提高大数据安全可靠水平。
加强对个人隐私等敏感信息的保护，确保基础设施和数据的安全。
（三）发展思路。
大数据专业实习报告
大数据认知实习报告专业数据科学与大数据技术班级学号姓名完成日期2018-11-30在洛理的第13周，我们终于迎来了大数据的实习周。
我的内心满怀喜悦，终于能对大数据有个更直观的了解，也能更系统全面地认识大数据并了解它的发展前景与行业需求。
在周一，我们参观了学校的大数据实验室以及机房。
在潘老师的讲解下，通过几个曙光大数据系统了解了大数据的具体作用，怎样与产业结合以及怎样运作。
首先农业大数据，尤其是智能大棚，通过各种传感器采集大棚内的温度以及湿度等，再将采集到的数据进行可视化处理，使其更直观地呈现出来，以次来检测大棚内的温度和湿度是否达标，从而对大棚进行智能培养。
其次为智能汽车监控系统，它只要是通过大量的存储数据来确定汽车的行车轨迹。
这其中也用到了数据可视化处理技术来形成更直观的轨迹路线，从而实现对一辆汽车的监控。
最后为反洗钱系统，它体现了大数据技术中数据挖掘和分析技术，系统先将你的历史交易信息抽取出来，然后对它进行分析，以此来检测你是否有高危交易信息。
通过这三个实例了解了大数据在各行各业中的应用并认识到大数据的核心技术是数据可视化处理和数据的挖倔和分析。
在中科曙光的19000大数据生态系统中分为三个模块，数据集，数据转换和数据上传，运行这三个模块需要大量的技术支持，主要有数据导入语预处理，分布式数据库原理与应用，数据分析于内存计算，数据可视化技术，数据挖掘与应用，Hadoop大数据技术等，这也是我们大学四年要掌握的技术与能力。
这也让我认识到数据的魅力，数据的价值。
而对于怎样去高效地学习这些技术并提高学生的实践能力，在“数据中国，百校工程”项目中具体列出了1个计划，2个实体，3个职能和1个超级平台。
1个计划是指数据中国—产教融合促进计划，即与百所高校联合办学培养大数据人才。
不得不说，与企业联合办学益处多多，通过企业的工程是我们了解了大数据行业的最新技术和发展方向。
2个实体为大数据学院，大数据应用创新中心，3个职能为人才培养，科研创新，应用服务，1个超级平台为大数据应用协同创新网络，此超级平台提供了600TB数据规模存储，共100个计算节点，提供3000核心的并行能力，搭载GPU具备9984核流处理能力，看到这几组数据真的感受到数据之大，之多。
福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知
福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知文章属性•【制定机关】福建省人民政府•【公布日期】2014.10.13•【字号】闽政[2014]52号•【施行日期】2014.10.13•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】机关工作正文福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知（闽政〔2014〕52号）各市、县（区）人民政府，平潭综合实验区管委会，省人民政府各部门、各直属机构，各大企业，各高等院校：为推动数字福建（长乐）产业园、中国国际信息技术（福建）产业园（以下简称园区）加快建设成为全省大数据产业重点园区和“数字福建”建设的重要承载基地，现提出如下措施：一、完善园区发展规划按照高端化、差异化、国际化的发展理念，科学编制实施园区产业规划和空间规划，突出发展政务、金融、电商、物流、影视及物联网、北斗卫星等大数据应用产业，建设高等级、大容量、高可靠的数据中心和应用平台，强化数据采集、应用策划、软件开发、安全服务、技能实训等配套服务功能，形成全产业链的大数据产品和服务供应体系。
相关市、县政府要切实提高园区建设管理水平，注重推广应用绿色节能技术，注重完善配套设施，坚决防止变相发展云地产、大数据地产，高起点、高标准建设生态环保示范园区、节约集约用地示范园区、信息化高端产业示范园区。
争取纳入国家规划布局，作为国家东南部大数据基地。
（责任单位：福州、泉州市政府，长乐市、安溪县政府）二、引进培育产业龙头通过市场开放、资源开发、技术采购、服务外包等方式，大力引进大企业、大行业、大平台，吸引国家部委、央企、电信运营商、金融机构、知名IT企业、互联网公司等入园建设新一代信息技术设计、研发、生产基地，发展一批行业性大数据云平台；吸引大数据产业链各个业务环节龙头企业入园，培育一批细分领域全国性领先的大数据服务提供商。
（责任单位：省发改委、数字办，福州、泉州市政府，长乐市、安溪县政府）支持省属大型电子信息企业作为政务信息服务外包重要提供商、政务信息开放开发特许经营重要主体，参与园区开发建设与招商运营，开展“三维”项目对接，建设位置服务、物联网等应用能力服务平台，以及交通、渔业、电商、教育等应用示范项目和信息惠民工程。
大数据平台与架构设计方案
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
“四基”数据服务平台建设思路与运行机制初探
“四基”数据服务平台建设思路与运行机制初探李晶莹【摘要】“四基”数据是工业大数据的核心,对企业自主创新能力发展、智能制造实施、质量管理控制、制造服务模式创新等起着至关重要的作用.本文分析了“四基”数据平台的建设意义,提出了广义范畴下的“四基”数据类型,提出了“四基”平台的建设思路及运行机制,对建立“四基”数据平台做了探索性的研究.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2018(031)001【总页数】3页(P1-3)【关键词】“四基”数据平台;“四基”数据内涵【作者】李晶莹【作者单位】中机生产力促进中心,北京 100044【正文语种】中文【中图分类】F2840 引言当前制造业正逐步转向数字化、网络化和智能化，信息技术指数级增长、数字化网络化智能化普及应用、系统集成创新形成了新一轮工业革命的三大驱动力。
随着人工智能技术与先进制造技术融合而形成的新一代智能制造技术的发展，工业大数据的效用挖掘与深度应用愈发体现出核心驱动作用。
“四基”数据是工业大数据的核心，对企业自主创新能力发展、智能制造实施、质量管理控制、制造服务模式创新等起着至关重要的作用。
1“四基”数据平台内涵工业“四基”指基础材料、基础技术、基础工艺和基础零部件。
“四基”工业数据平台是指将大数据技术应用于工业“四基”领域，围绕个性化定制、柔性敏捷制造、远程运维等典型智能制造模式，以材料数据、工艺数据、零部件数据、产品数据、技术数据为核心，覆盖从设计、研发、采购、制造、销售、交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期的广义数据范畴，及相关数据应用系统。
本文中的“四基”数据包括生产经营宏数据、工具类标准化数据、可重用模块化数据、外部通用数据等广义范畴。
（1）生产经营宏数据。
生产经营宏数据主要来自传统企业信息化范畴，包括传统工业设计和制造类软件、ERP、MES、PLM、SCM、CRM、EMS等。
这些信息系统产生，积累了大量的产品研发数据、生产性数据、设备数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据、环境数据等。
高职院校大数据应用技术协同创新中心申报材料
高职院校大数据应用技术协同创新中心申报材料一、申报单位概况[此处简要介绍申报单位的基本情况，包括学校的办学历史、专业特色、科研实力等。
]二、申报中心的基础条件1. 硬件设施：本中心拥有先进的大数据应用技术硬件设施，包括高性能计算机集群、存储设备、网络设备等，能够满足大数据处理和分析的需求。
2. 软件资源：中心配备了丰富的大数据应用软件，如Hadoop、Spark、Elasticsearch等，覆盖了数据采集、存储、处理、分析等各个环节。
3. 人才队伍：中心拥有一支具备大数据应用技术研发和应用能力的人才队伍，包括多名教授、副教授和一批富有经验的研究人员。
4. 学科支撑：依托学校的计算机科学与技术、信息管理等专业，中心具备坚实的学科基础和学术积淀。
三、拟开展研究的主要方向和意义1. 主要方向：大数据存储与处理、数据挖掘与分析、大数据安全与隐私保护等。
2. 意义：随着大数据技术的快速发展，大数据应用已经成为各行各业的迫切需求。
本中心拟开展的研究方向符合国家战略需求和行业发展方向，具有重大的经济和社会意义。
四、已取得的研究成果及社会贡献[此处详细介绍申报单位在大数据应用技术领域已经取得的研究成果和社会贡献，包括科研项目、论文发表、专利申请、成果转化等情况。
]五、协同创新中心的人员构成及学术水平1. 人员构成：中心拥有由教授、副教授、研究人员等组成的高水平学术团队，团队成员具有丰富的研发经验和创新能力。
2. 学术水平：本中心在大数据应用技术领域具有较高的学术水平和影响力，研究成果多次获得国家和省级科技奖励。
六、协同创新中心的条件保障能力1. 政策支持：学校将为本中心的设立和发展提供政策支持，包括经费投入、人才引进、成果转化等方面的支持措施。
2. 资源整合：中心将整合校内外优势资源，建立跨学科、跨领域的大数据应用技术研发团队，推动相关领域的技术创新和产业升级。
3. 校企合作：中心将积极开展校企合作，与相关企业建立长期合作关系，共同推进大数据应用技术的研发和应用。
四部门发文加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系 强化大数据安全防护
工信部印发《电信和互联网行业数据安全标准体系建设指南》2020年12月17日，工业和信息化部印发《电信和互联网 行业数据安全标准体系建设指南》，指南强调，在基础共性标 准、关键技术标准、安全管理标准的基础上，结合新一代信息 通信技术发展情况，主要在5G、移动互联网、车联网、物联 网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等重点领域进行布局，结合重点领域自身发展情况和数据安全保护需求，制定相关数据安全标准。
其中，工业互联网安全重点关注控制系统、设备、网络、数据、平台、应用程序安全和安全管理等。
工业互联网领域的数据安全标准主要包括工业互联网数据安全保护、工业互联网数据分级技术等。
四部门发文：加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系强化大数据安全防护2020年12月23日，为进一步促进新型基础设施高质量发展，深化大数据协同创新，国家发展改革委、中央网信办、工 业和信息化部、国家能源局联合印发《关于加快构建全国一体 化大数据中心协同创新体系的指导意见》，意见提出要推动核心技术突破及应用，加快科技创新突破和安全可靠产品应用，强化大数据安全保障，加快构建贯穿基础网络、数据中心、云 平台、数据、应用等一体化协同安全保障体系，提高大数据安全可靠水平。
《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》印发2021年1月13日，工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，行动计划提出要制定分类分级系列安全标准规范，明确企业设备、控制、网络、平台、应用、数据等的安全防护基本要求，开展PLC等重点设备、SCADA等重要系统、工业互联网平台、工业A pp动态 安全检测评估。
强化企业自身防护，鼓励支持重点企业建设集中化安全态势感知和综合防护系统，提升网络和数据安全技术能力。
公安部：发布公共安全行业标准（2019年度），17个安全标准在列2020年4月，公安部发布242项公共安全行业标准，其中包含信息安全技术工业控制系统软件脆弱性扫描产品安全技术要序号标准缠号标准名称实旃日期代替标准号216G A/T 1542-2019息安全技术*丨-IP V6的高性络入«防_系统产品安全技术要求2019/01/09217G A H" 1543-2019倍息安全技术M烙设备倍息探测产品安全技术罾求2019/01/13218G A^T913-2019<•1息安全技术a*串安全审计产品安全技术麥求2019^)1/13G A/T913-20I0 219G V T 1544-2019饴息安全技术M格及安全设备K H检奔产t t安全技术要求2019/03/04220G A H" 1545-2019位息安全技术杆能密码玥匙安全技术要求2019/03/04221G A/T 1546-2019位息安全技术t«W I F丨信号f i*产品安令技术罾承2019«3/08222C iA/T IS47-20I9饴患安令技术移动W能终端用户a*存銪安全技术赛求和《试评价方法2019«3/08223G A^ 1550-2019估f i安全技术W站安全》测产品安全技术饗求2019/03/13224G A^-1549-2019安全技术t t幘U S期卡安全技术赛求2019«3/19求、信息安全技术工业控制系统主机安全防护与审计监控产品安全技术要求等17项安全标准。
大数据与人工智能的协同应用和创新
大数据与人工智能的协同应用和创新随着科技的不断发展，大数据和人工智能已经成为了当前最为热门的研究领域之一。
而这两者的结合则是未来的趋势。
大数据和人工智能的协同应用和创新，将会对我们的生活和工作带来巨大的影响。
一、大数据和人工智能的概念大数据指的是数据集的规模非常大，传统的数据管理工具无法处理的数据集。
而人工智能则是通过机器学习、自动推理和识别等技术来模拟人类的智能。
大数据和人工智能的结合可以通过计算机程序来对大量数据进行分析，从而提取出有用的信息和知识。
二、大数据和人工智能的协同应用大数据和人工智能的协同应用可以有很多。
首先，可以通过人工智能技术对大数据进行分析和挖掘，从而提高数据的价值，为企业和个人带来更多的商业机会和利润。
其次，可以通过深度学习、神经网络等技术，让机器自动进行数据的分类和识别，从而提高数据处理的效率和准确率。
再者，大数据和人工智能的结合可以应用于医疗、金融等领域。
通过数据分析和机器学习技术，可以提高医学诊断的准确率和精度，帮助金融机构进行风险管理和预警等。
三、大数据和人工智能的协同创新大数据和人工智能的协同创新，不仅在技术领域有巨大的创新潜力，也将催生新的商业模式和市场机会。
大数据和人工智能的结合，将会给各行各业带来新的变革和发展机遇。
例如，在智能家居领域，通过大数据和人工智能的协同应用，可以实现智能家居设备的自动控制和智能化，提高家庭生活的便利性和舒适度。
又例如，在智慧城市的建设中，人工智能和大数据技术可以被应用于城市交通、安防监控以及环境治理等方面，提高城市的智能化水平和管理效率。
四、大数据和人工智能的挑战与机遇如今，大数据和人工智能的应用已经深入到了各行各业的发展中，并为其注入了新的活力和机遇。
然而，随着技术的不断进步，还存在一些挑战和风险。
例如，在数据隐私、数据安全和数据伦理等方面，需要加强管理和规定，从而保证数据的安全和利用的合理性。
另外，需要优化人工智能技术的算法和模型，提高其准确性和针对性，以更好地服务于人类的需求。
国家大数据战略与实践研究
国家大数据战略与实践研究随着互联网的迅速发展和物联网、人工智能等新技术的不断涌现，大数据时代已经来临。
大数据不仅是信息化时代的新特征，也是经济社会发展的新动力。
在这样的背景下，各个国家都在积极布局大数据产业，推动大数据的发展和应用。
本文将重点探讨我国的国家大数据战略与实践研究。
一、国家大数据战略1.国家层面中国国家发展改革委员会于2015年发布了《国家大数据战略》文件，强调“大力推进大数据开发和利用，积极培育大数据产业，实现大数据与国家经济社会发展深度融合，推进我国发展成为大数据时代的强国。
具体而言，国家大数据战略主要包括以下几个方面：（1）建设国家大数据中心。
国家大数据中心是互联网基础设施的重要组成部分，可提供大数据的存储、云计算、网络互联等一系列技术支撑，是实体经济和数字经济良性互动的桥梁。
（2）推进政务数据共享。
政府数据共享是大数据时代实现智慧城市、数字政府的重要途径。
政务数据共享需要通过信息化手段，建立覆盖全国的政务数据共享平台，打通数据孤岛，实现政务领域全面信息共享。
（3）加强数据安全保障。
大数据时代数据变得更加重要，因此数据安全的重要性也愈发显著。
国家要建立大数据安全保障制度，强化大数据的安全防护和风险分析，把握数据安全的主动权。
2.地方层面国家大数据战略提供了框架和方向，地方也有着不同的地理位置、资源条件和经济结构，可以根据自身发展情况展开具体的行动。
近年来，各省市纷纷出台相关的大数据战略。
以上海为例，上海市委提出“打造国际科技创新中心”，推出了一系列大数据产业发展支持政策。
从金融、交通、制造等领域出发，鼓励广泛开发大数据应用场景；鼓励建立产业协同创新平台，支持企业间数据共享，促进创新；以及建立大数据人才培养、推广服务体系。
二、大数据产业规模我国大数据产业发展步入较快的轨道，具有广阔的发展前景。
一方面，政府提出了大数据强国战略，逐步推出相关产业支持政策，各大公司也积极投入。
另一方面，我国的技术领先优势、人才储备、人工智能应用等优势也成为大数据产业发展的支撑。
建全国一体化大数据中心协同创新体系的基本原则
建全国一体化大数据中心协同创新体系的基本原则建全国一体化大数据中心协同创新体系的基本原则随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动经济社会发展的重要引擎。
为了促进大数据产业的创新与发展，建立全国一体化大数据中心协同创新体系具有非常重要的意义。
下面，我们将从生动、全面、有指导意义的角度，介绍建立全国一体化大数据中心协同创新体系的基本原则。
一、开放共享，合作共赢在构建全国一体化大数据中心协同创新体系的过程中，必须坚持开放共享的原则。
各个数据中心应该共同分享数据资源，建立开放的数据标准和共享机制，为各方提供均等的数据服务。
同时，各方应该加强合作，形成良性循环，实现合作共赢的局面。
二、信息安全，保障隐私在建立全国一体化大数据中心协同创新体系的过程中，信息安全是至关重要的一项原则。
各个数据中心应该建立完善的信息安全机制，确保数据的存储、传输和使用过程安全可靠。
同时，保护用户的隐私是非常重要的，必须建立相关的法律法规和技术手段来保障用户的个人信息安全。
三、技术创新，培育人才在全国一体化大数据中心协同创新体系的建设过程中，技术创新是推动发展的重要驱动力。
各个数据中心应该加强技术研发，推动新技术的应用和创新成果的转化。
同时，培育大数据领域的专业人才也是非常重要的，必须加大人才培养的力度，建立相应的培训机制和人才引进政策，为整个产业链的发展提供稳定的人才支持。
四、政策引导，产业融合建立全国一体化大数据中心协同创新体系离不开政策的引导和支持。
政府应该制定相关的政策和法规，为大数据行业的发展提供有力的支持和引导。
同时，推动不同行业之间的融合也是非常重要的，只有通过产业融合，才能实现大数据的价值最大化。
五、教育宣传，推动应用建立全国一体化大数据中心协同创新体系需要全社会的共同努力。
教育宣传是推动大数据的应用和发展的重要手段。
应该加强对大数据知识的普及和宣传，提高全民的大数据意识和应用能力。
同时，政府和企业也应该发挥示范引领作用，加大大数据应用的力度，推动创新成果的转化和推广应用。
大数据分析下的高校创新创业信息共享平台构建
Jul. 2021 Vol. 44 No. 14
81
大数据分析下的高州大学华软软件学院，广东 广州 510990）
摘 要：文中在大数据分析下构建一个高校创新创业信息共享平台，提升信息数据挖掘、处理、调度能力的同时实现平
台信息共享。该平台在来源层确认大数据采集目标，通过开放获取机制确认所得大数据范围及内容，经数据采集器传输所
挖掘、数据处理以及数据调度能力，可以实时、有效实现高校创新创业信息共享。
关键词：高校；创新创业信息；共享平台；大数据分析；大数据整合；信息共享；数据挖掘
中图分类号：TN919⁃34；TP311.5
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2021）14⁃0081⁃05
Construction of university innovation and entrepreneurship information sharing platform based on big data analysis
0引言
高 校 是 培 养 人 才 的 摇 篮[1]，它 具 有 丰 富 的 创 新 创 业 项目和信息，这些资源不断积累并与其他相关信息混杂 在一起，生成海量的高校创新创业大数据。大数据分析 是通过分析大规模的数据 ，在 [2⁃4] 其研究过程中搜索有效 信 息 ，使 需 求 者 适 应 变 化 ，从 而 做 出 正 确 决 策 。 大 数 据
互联网时代下的创新协同与开放共享
互联网时代下的创新协同与开放共享在互联网时代，信息的交流和传播变得更加便利快捷。
通过互联网，我们可以与世界各地的人进行实时交流，获取海量资源和知识。
互联网的普及和发展，催生了一种新的协作和分享模式——创新协同和开放共享模式。
一、开放共享为创新提供了更大的想象空间在互联网时代，信息的开放和共享成为了一种全新的文化。
开放共享文化不仅推动了知识经济的发展，更为科技创新提供了更大的想象空间。
开源、开放、共享已经成为现代科技和文化的重要标志。
开放共享模式可以为创新提供更多的机会，使得不同领域的专业人士互相启发，提高了各个领域的创新能力。
比如，开放共享的软件开发模式，允许来自全世界的开发者可以自由地贡献他们的代码，从而构建更加完整和丰富的软件生态。
二、创新协同的优势显著创新协同的本质是将来自不同背景的人员、组织和资金协同起来，共同实现创新目标。
互联网时代下，创新协同的优势显著，因为它能够激发更广泛的合作和产生更多的社会效益。
通过共同的努力和合作，创新协同可以带来更好的效果。
企业之间的创新协作是一种极为重要的模式，通过企业间的协作，可以让所有的成员充分发挥他们的特长，通过协同获取所需要的资源进行产品的研发。
而企业之间的协作不仅仅可以提升产业的竞争力，更能够协调企业之间的利益和发展，并推动整个产业的进步和发展。
三、云计算和大数据对于协同创新的推动云计算和大数据的出现，为协同创新提供了有力的支持。
通过云计算的技术，可以更方便地将数据和信息进行共享，同时为不同的企业和组织提供了更加灵活的信息技术支持。
而大数据的技术则可以从庞大的数据集中发现和识别出有价值的信息和知识，从而更好地支持企业的创新活动。
同时，云计算和大数据也推动着不同领域之间的协同创新，不同学科、不同领域之间的创新活动并不是孤立的，更有必要进行融合和整合，进行相互促进和协同创新，为各个领域的发展注入新的动力。
四、需要建立开放、透明和公正的知识分享平台在互联网时代下的创新协同与开放共享模式，需要建立具有开放性、透明性和公正性的知识分享平台，这个平台应该具有完善的创新机制、完善的知识产权保护机制和完善的信息公开和记录机制。
加快辽宁省大数据产业发展的政策建议
加快辽宁省大数据产业发展的政策建议作者：吴英慧来源：《辽宁经济》2020年第09期〔内容提要〕大数据是数字经济的核心发展要素，是应对后新冠疫情时代以数字转型为特征新常态下的发展新动能。
本文分析了辽宁省大数据产业发展现状及其存在的问题，提出应重视辽宁大数据产业定位与布局，推动数据开放与共享，促进大数据与实体经济深度融合，增强数据企业创新能力，培育多层次数据专业人才，设立企业孵化器扶持数据初创企业等发展政策建议。
〔关键词〕辽宁大数据产业实体经济大数据是促进经济增长与创新的重要生产要素和新动能，是区块链、人工智能等新兴战略产业的底层核心技术。
在供给侧结构性改革后，辽宁省需要新动能支撑新时期发展。
特别是在新冠疫情引发世界范围的数字化转型加速背景下，国内经济发展遭遇前所未有的下行压力。
在“十四五”期间，辽宁实现高质量发展，必须推动大数据产业健康快速发展，为辽宁经济增长赋能，助力实现国家老工业基地振兴发展先行区的奋斗目标。
一、辽宁省大数据产业发展现状大数据产业高速增长，产业集聚显著。
辽宁省大数据产业发展相对滞后于全国发达地区，但已进入高速增长阶段，对地区经济发展贡献率不断提升。
2018年，辽宁省大数据市场规模约133亿元，同比增长率为71.11%，2019年达到225亿元。
新设大数据企业年均增长150家，辽宁省大数据产业呈现主副中心环带发展格局，即沈阳市为大数据产业主中心，大连为副中心，营口、抚顺、鞍山、朝阳构成大数据半环发展带。
以主副中心带动周边城市大数据产业发展，共同构成辽宁省大数据产业空间布局。
79.83%的大数据企业归属于服务行业，产业硬件生产份额比较少。
企业规模不大，多为注册资本500万元以下、雇员少于50人的中小企业。
企业创新能力不强，仅14.51%的企业拥有自主知识产权。
二、辽宁省大数据产业现存问题1.全社会范围的数据共享与开放仍需推进。
海量数据是大数据产业发展的基础。
目前，辽宁省尚未形成社会范围的数据开放与共享机制。
当前中国产业互联网的几种典型类型
中国目前的产业互联网涵盖了多个行业和领域，根据不同的服务模式、技术应用以及对传统产业价值链的重塑方式，可以归纳出以下几种典型类型：1. B2B交易平台型运作模式：B2B交易平台通过构建线上市场，将供应商与采购商连接起来。
例如，阿里巴巴1688平台上的商家发布产品信息，采购商则可以通过搜索、比价等功能进行选购并下单。
平台在此过程中起到撮合交易、确保交易安全、提供支付结算等服务，同时运用大数据分析，实现供需双方的精准匹配，提高产业链上下游资源对接效率。
2. 供应链协同与服务型运作模式：这类平台利用物联网、云计算等技术，实现实时跟踪物流、库存、订单等信息，并提供供应链金融、智能仓储、配送优化等增值服务。
例如，京东物流通过整合供应商、仓库、物流公司的信息系统，实时同步库存数据，提前预警缺货或滞销风险，依据预测数据指导生产计划及物流策略，从而提升整个供应链的运行效率。
3. 生产制造智能化运作模式：依托工业互联网技术和智能制造解决方案，企业能够实现设备联网、数据采集、远程监控、故障诊断及生产过程优化。
如海尔COSMOPlat平台基于用户需求驱动的大规模定制化生产模式，从设计、采购、制造到服务全生命周期的数据共享，有效提高生产效率和产品质量。
4. 垂直行业服务平台运作模式：针对特定行业特点，搭建覆盖原材料采购、产品研发、生产加工、销售推广至售后服务的一站式在线服务平台。
比如，在农业领域，农分期为农户提供农机具租赁、农业生产资料采购融资等金融服务，同时结合农业技术培训和农产品销售渠道拓展，全方位赋能农业经营者。
5. 共享经济与协同创新平台运作模式：通过创建在线平台，整合社会闲置资源（如车辆、空间、人力资源等），快速实现供需匹配。
滴滴出行就是通过连接乘客与司机，形成车辆资源共享；而猪八戒网则是通过众包模式，使企业能迅速在全球范围内找到合适的服务提供商完成项目任务。
6. 金融科技赋能型运作模式：借助大数据风控、区块链、人工智能等金融科技工具，为企业尤其是实体企业提供便捷高效的金融服务，包括信贷、保险、支付、理财等。
协同创新平台主报告ppt课件
16
.
科研协同创新成趋势
中国社科类期刊的合作研究情况和科技类期刊相比，虽然有较大 差别，但合著论文也超过三成。而从产出物质量角度分析，社科类论 文也基本符合“合著人数越多的论文篇均被引次数越高”的趋势。
中中国国社社科科期期刊刊多论作文者篇合均著被论引文频统次计分（析2（01220-1230）14）
创业型大学蓬勃发展，形成了两个著名的创新轴心：一个是 以斯坦福大学为核心的硅谷， 另一个是以麻省理工学院和哈佛 大学为核心的波士顿地区的高科技产业集聚区。 值得注意的是 ，美国创业型大学中既有像麻省理工学院、 斯坦福大学这样注 重科研成果产业化的世界一流大学， 也有仁斯里尔理工学院、 华盛顿州立大学、百森商学院等各级各类高校，这样就构建了 一个完整的、多样化的、开放的创业型大学的生态系统。
终端交互服务 资源发现系统
微博 微信
真人图书馆
翻转课堂 二维码
9
MOOC 3D打印 RFID.
信息服务提供到何种程度才算好？
“以用目户前为信中息心服务”的的现服状务理念不会变
目主前动各信息服务商信息服个务性的模化式， 推主要送还服是务提供用户自助式定获题取为服主务。
但用户自身检索能力有限，自助式信
2000-2014年诺贝尔经济学获奖者合作人数比例分布图
15
.
科研协同创新成趋势
中国的科技类期刊，以2012-2014年发表的文章来统计，3-5人合
著论文成为常态，6-10人合著的比重也逐渐上升。而从产出物质量
角度分析，结合统计发现：合著人数越多的论文篇均被引次数越高
。
中国科技期刊多作者合著论文统计（2012-2014）
20
.
基于文献内容的分析，不难发现：
创新创业双创大数据平台解决方案
创新创业双创大数据平台解决方案概述：随着创新创业浪潮的兴起，大数据技术在支持创新创业过程中起着重要的作用。
创新创业双创大数据平台是一个集成了大数据分析、数据可视化、智能决策等功能的综合平台，旨在帮助创新创业者更好地利用数据资源，提高创新创业的成功率和效率。
解决方案：1. 数据采集与清洗：创新创业双创大数据平台通过各种数据采集技术，如网络爬虫、传感器等，获取各类创新创业相关数据。
同时，对采集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理：平台提供强大的数据存储和管理功能，支持多种数据库和分布式存储技术，确保数据的安全性和高效性。
同时，平台提供数据备份和恢复功能，保障数据的可靠性。
3. 数据分析与挖掘：平台利用大数据分析算法和机器学习技术，对采集到的数据进行深度挖掘和分析。
通过数据挖掘，可以发现创新创业的趋势、规律和机会，为创新创业者提供决策支持。
4. 数据可视化与展示：平台提供丰富的数据可视化工具和图表库，将分析结果以直观的方式展示出来。
通过可视化，创新创业者可以更直观地了解数据的含义和趋势，从而更好地制定创新创业策略。
5. 智能决策与推荐：平台基于大数据分析和机器学习技术，可以对创新创业者的需求和问题进行智能决策和推荐。
通过分析历史数据和行业规律，平台可以给出创新创业者的决策建议，提高决策的准确性和效率。
6. 专家资源与合作机会：平台整合了丰富的专家资源和合作机会，为创新创业者提供专业的咨询和指导。
创新创业者可以通过平台找到合适的专家合作伙伴，共同推动创新创业项目的发展。
7. 安全与隐私保护：平台注重用户数据的安全和隐私保护。
采用多层次的安全措施，确保用户数据的安全性和私密性。
同时，平台遵守相关法律法规，保护用户的合法权益。
8. 开放性与可扩展性：平台具有良好的开放性和可扩展性，支持与其他系统的集成和扩展。
创新创业者可以根据自身需求，定制开发特定功能，并与其他系统进行无缝对接，提高整体创新创业效能。
中国企业数字化转型对创新的影响机制及实证
中国企业数字化转型对创新的影响机制及实证一、数字化转型的动因1.技术推动：随着信息技术的飞速进步，数字化转型成为企业实现创新和进步的必定选择。
云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用和成熟，使得企业能够更好地得到、分析和利用数据，实现创新的能力得到显著提升。
2.市场需求：随着消费者需求的变化和竞争日益激烈，企业需要加快创新步伐以适应市场变化。
数字化转型可以提高企业运营效率、优化产品和服务，满足消费者个性化需求，增强竞争力。
3.政策支持：中国政府乐观推动数字化转型，发布一系列政策举措以增进科技创新和产业升级。
以“互联网+”为核心的进步战略，为企业提供了政策红利和进步机遇，推动了企业数字化转型。
二、数字化转型对创新的影响机制1.数据驱动创新：数字化转型使得企业能够更好地得到和分析大量的数据，通过对数据的深度开掘，可以发掘新的商业机会、洞察市场需求，并优化产品和服务，实现创新。
2.协同创新：数字化转型为企业提供了协同工作的平台和工具，使得企业内部各个部门能够更好地协同合作，充分发挥各自的优势，加速创新的过程。
同时，数字化转型还可以增进企业与外部合作伙伴的协同创新，形成创新生态系统。
3.创新文化：数字化转型改变了传统企业的组织结构和工作方式，要求企业具备开放、宽容、创新的文化氛围。
数字化转型激励着企业员工的创新思维和创新能力的培育，增进企业形成创新的文化。
三、数字化转型对创新的实证案例1.电商行业：中国电商行业是数字化转型的典型代表，数字化技术的应用使得电商企业能够更好地了解消费者需求、优化供应链管理、提升客户体验。
例如，通过大数据分析和个性化推举算法，京东、淘宝等电商平台能够为消费者提供更精准、个性化的产品推举，提升购物体验。
2.制造业：中国制造业正在乐观推行数字化转型，通过引入工业互联网、智能制造等技术，实现生产过程的数字化、智能化。
例如，华为、海尔等企业通过数字化转型，将传统制造业升级为智能制造业，实现了生产效率的提升和产品创新的加速。
《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》政策解读及信
《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》政策解读及信任评析【全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案】政策解读及信任评析随着信息时代的到来，数据的规模和复杂程度急剧增加，各行各业对于数据处理和分析的需求也越来越高。
为了满足这一需求，我国提出了建设全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽的实施方案。
本文将对该方案进行政策解读，并对其带来的信任评价进行分析。
1. 总体背景全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案是我国政府为了推动数字经济发展、提升数据处理能力制定的一项重要举措。
随着云计算、人工智能等技术的迅猛发展，大数据处理能力的需求日益迫切。
传统的数据中心已经无法满足海量数据处理的要求，因此建设一体化的大数据中心成为必然选择。
2. 政策解读全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案主要包括以下几个方面的政策：2.1 数据中心整合实施方案将推动现有的各级数据中心进行整合，实现资源的高效利用和协同创新。
通过整合，可以避免数据孤岛的问题，并提升数据处理的效率和质量。
2.2 技术创新支持方案鼓励数据中心进行技术创新，引入云计算、人工智能等前沿技术，提升数据处理和分析的能力。
政府将提供相应的支持和奖励，吸引更多的科技企业参与到数据中心建设和运营中来。
2.3 数据安全保障方案要求数据中心在处理数据时要确保数据的安全和隐私。
政府将加强对数据中心的监管，提供相应的法律和政策支持，加强数据安全保护和治理。
2.4 跨部门合作方案强调跨部门的合作和协同创新，通过搭建数据共享平台和开放接口，促进不同领域的数据融合和互联互通。
这将更好地满足各行各业的数据需求，推动产业协同发展。
3. 信任评析全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案的出台，对于我国的数字经济发展具有重要意义。
它将有效推动数据处理和分析能力的提升，为我国经济转型升级提供有力的支撑。
同时，该方案还注重数据的安全和隐私保护，这将有助于建立公众对于数据处理的信任。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
成都大学 杨晋浩
宗旨和愿景
宗旨
创建大数据应用（产业）导向的产学研协 同创新模式
愿景
让“大数据”落地 消化利用开源资源，形成自主的技术体系 整合人力资源，创建协同创新工作体系 应用驱动科研，需求引导教学
工作目标
定期举办研讨班，组织大家共同学习、研 究大数据应用相关技术； 搜集大数据应用的相关问题； 建设资源共享系统； 基于项目任务分解的子课题集的协同任务 发布体系； 建设大数据应用开源工具包系统； 建设大数据应用展示平台
主题讲座引导的系列活动
两类主题
工具及方法导向的主题（学习和消化） 如：开源工具R、WEKA， 文本挖掘技术等等 应用问题导向的主题（提出和发现问题） 如：淘宝客户行为指标体系及应用 基于客观数据的淘宝店KPI体系等
主题讲座引导的系列活动
工具及方法导向的主题
研讨班主题讲座 学习小组或讨论组 资源消化和转化 共享资源建设 通用模块，技术规范，使用文档，教 学项目等等
谢谢！
主题讲座引导的系列活动
应用问题导向Biblioteka 主题协同工作组 项目分解及技术规范 任务发布 流程管理 成果管理 项目集成，论文，教学案例，应用展示
工作平台
QQ群 360共享群 淘宝开放平台：API，聚石塔（云服务） 其他可能的平台
当前要点：规范化
资源清单模版：资源库规范化 项目管理模版 项目分解模版 分类任务模版 任务流程管理模版 开源系统程序规范 其他规范化模版