大數據研究的案例
大鍛件大數據系統架構的研究
結束語
本文給出以下主要結論：①大數據是根本性解決大鍛件質量不穩定問題的一種必要選擇，是實現大鍛件智能制造的必由出路；②大鍛件工藝參數化方法和工藝細化軟件是增加有價值的大鍛件數據實現大數據目標的源頭，本文給出了基本方法和軟件雛形；③給出了采集存儲工藝數據、設備中數據和質量數據并加以集成應用的建議方法和數據庫雛形；④給出了創新的大鍛件統計分析方法，智能報告方法和大數據系統架構。
本研究對穩定我國大鍛件的產品質量、支持大鍛件企業管理決策、實現大鍛件大數據目標、智能制造以及企業的轉型升級有一定的參考價值。
——摘自《鍛造與沖壓》2016年第3期
展開 （轉載）分布計算 | 大數據機器學習系統研究進展
要實現高效的大數據機器學習，需要構建一個能同時支持機器學習算法設計和大規模數據處理的一體化大數據機器學習系統。研究設計高效、可擴展且易于使用的大數據機器學習系統面臨諸多技術挑戰。近年來，大數據浪潮的興起，推動了大數據機器學習的迅猛發展，使大數據機器學習系統成為大數據領域的一個熱點研究問題。介紹了國內外大數據機器學習系統的基本概念、基本研究問題、技術特征、系統分類以及典型系統；在此基礎上，進一步介紹了本實驗室研究設計的一個跨平臺統一大數據機器學習系統——Octopus（大章魚）。
關鍵詞：大數據；機器學習；分布并行計算；大數據處理平臺
1 大數據機器學習系統研究背景
近年來，大數據技術在全球發展迅猛，掀起了巨大的研究熱潮，引起全球業界、學術界和各國政府的高度關注。隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數PB規模的行業/企業大數據已經遠遠超出了傳統計算技術和信息系統的處理能力。與此同時，大數據往往隱含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值，大數據智能化分析挖掘將為行業/企業帶來巨大的商業價值，實現多種高附加值的增值服務，從而提升行業/企業生產管理決策水平和經濟效益。
大數據分析挖掘處理主要分為簡單分析和智能化復雜分析兩大類。簡單分析主要采用類似于傳統數據庫OLAP的處理技術和方法，用SQL完成各種常規的查詢統計分析；而大數據的深度價值僅通過簡單分析是難以發現的，通常需要使用基于機器學習和數據挖掘的智能化復雜分析才能實現。
機器學習和數據分析是將大數據轉換成有用知識的關鍵技術，并且有研究表明，在很多情況下，處理的數據規模越大，機器學習模型的效果會越好[1~3]。
展開 “互聯網與大數據環境下高端裝備制造工程管理理論與方法研究”重大項目指南
在研究工作中，以若干典型高端裝備領域（例如，航空裝備、航天裝備、工程機械、交通裝備等）為背景開展研究，為互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期管理與創新研制任務集成管理、網絡協同與運營優化等工程實踐發揮指導作用，以提升我國在高端裝備領域中的核心競爭力，推動高端裝備制造業的健康快速發展，建設一支有國際影響力、學科交叉的高水平研究隊伍。
二、研究內容
（一）互聯網與大數據環境下高端裝備制造工程管理的基礎理論（申請代碼1選擇G0110）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造的系統演變與服務化、系統組織與智能運作、信息管理與智能決策。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下高端裝備制造生態系統的演變與重構，高端裝備制造過程服務管理，高端裝備制造服務組織方式，高端裝備制造單元的自組織與集成方式，高端裝備制造智能運作模式創新，面向高端裝備制造的信息服務標準和開放結構、智能決策方法等。
（二）互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期管理（申請代碼1選擇G0112）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期業務過程管理、數據協同、信息質量管理。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下面向高端裝備制造的跨生命周期業務過程集成與優化，跨生命周期數據集成與溯源，外部信息資源發現與融合，高端裝備運維服務數據質量控制等。
（三）互聯網與大數據環境下高端裝備制造網絡協同管理（申請代碼1選擇G0103）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造供應鏈協同優化、服務鏈協同調度、價值網絡分析。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下面向高端裝備制造的供應鏈協議模型構建與效用評估，供應鏈協同優化，服務能力評估與服務鏈構建，服務鏈協同與自適應調度，價值網絡構建、評估、預測、動態演化等。
展開 社招｜三一集團高薪招聘研發、大數據、CAE仿真等人才，研究院副院長所長等重要崗位空缺誠聘！
三一集團社招專場，三一集團數字孿生研究院大量社招職位放送，
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建模與仿真，物聯網，大數據，云計算，CAE軟件二次開發，能源裝備研發等
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招聘詳情：
公司簡介：
三一集團有限公司
創建一流企業，造就一流人才，做出一流貢獻
創始于1989年，自成立以來，始終秉持公司愿景，打造了知名的“三一”品牌。
成為全球領先的裝備制造企業。三一同時也是中國“智能制造”首批試點示范企業。
三一主營業務是以“工程”為主題的裝備制造業，主導產品為 : 混凝土機械、挖掘機械、起重機械、筑路機械、樁工機械、風電設備、港口機械、石油裝備、煤炭裝備、裝配式建筑 PC 機械等全系列產品。目前，三一混凝土機械穩居世界第一品牌，大噸位起重機械、履帶起重機械、樁工機械、掘進機械、港口機械穩居中國第一。
在立足裝備制造主營業務基礎上，三一集團正大力發展新能源、金融保險、住宅產業化、工業互聯網、軍工、消防、環保等新業務。目前，三一已成為國內風電成套解決方案和可再生清潔能源的提供者，同時也是中國成熟的PC成套裝配提供商。
展開 
大數據智能決策.
通過以上有關大數據決策特點的總結,我們不難發現大數據決策有著相較于傳統基于小數據分析決策的諸多不同之處.更進一步,大數據決策的特點反應了當前大數據智能決策的研究重點與需求.大數據決策的不確定性、動態性、全局性以及向相關性分析的轉變,決定了面向大數據的關聯分析、不確定性分析、對增量與多源數據的有效利用都將是大數據智能決策研究中的關鍵內容.
2 大數據智能決策研究現狀分析
從靜態決策到動態決策、從單人決策到群體決策、從基于小規模數據分析的決策到基于大數據知識發現的決策,決策理論與方法已經發生了巨大的變化[21],基于大數據的智能決策逐漸成為新時代決策應用及研究的新生力量.大數據智能決策就是用智能計算方法對大數據進行智能化分析與處理,從中抽取結構化的知識,進而對問題進行求解或對未來做出最優判斷的過程.該過程需要滿足大數據決策在不確定性、動態性、全局性以及關聯性上的分析需求.
展開 大數據建模、分析、挖掘技術
6.掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
7.掌握常見的機器學習算法。
三、培訓專家
來自中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事機器學習、數據挖掘、大數據分析等領域的教學與研究工作。
四、參會對象：
各省市、自治區從事大數據分析、數據挖掘、數據處理、數據建模等領域相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生等相關人員，以及大數據研究廣大愛好者。
五、費用標準：
5680元/人（含報名費、培訓費、資料費、證書費）。住宿可統一安排，費用自理。
1、培訓費由組織培訓班的施教機構負責收取并提供培訓發票。
2、上課前一周匯款可享受9折優惠，或報名5人以上可享受9折優惠，兩個優惠不同時享用。
3、參加線上、線下培訓學員均可享受視頻錄播回放權益，及本人再次免費參加線下同主題課程學習權益。
六、頒發證書：
參加相關培訓并通過考核的學員，由中國管理科學研究院現代教育研究所頒發《大數據開發與應用工程師》（高級）崗位認證證書，可通過官方網站查詢，該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、考核和任職的重要依據。
七、注意事項
1.指定報名郵箱：2044115758@qq.com。
2.報名成功后，會務組在報到前一周發具體報到通知及行車路線。
3.學員需自備電腦WIN10、64位系統，16G及以上內存，硬盤空間預留100G。
展開 案例 | 法院大數據管理和平臺建設
應用有“深度” 決策可參考
“‘七年之癢”變三年’，女性更敢說‘離’”、“婚后2-7年為婚姻破裂高發期”……今年三月下旬，各大媒體紛紛發表了一組關于離婚糾紛案件的報道，這些報道的數據來源，正是最高人民法院發布的一份離婚糾紛司法大數據專題報告。
該報告數據依托2016年1月至2017年12月全國離婚糾紛一審結案案件，從案件自身情況、當事人特征、案件特征三個方面，運用十組圖表全方位反映了近年來我國離婚糾紛案件的整體面貌。這是最高人民法院依托“人民法院大數據管理和服務平臺”，積極開展司法大數據專題深度研究的一個典型例子。
該報告數據依托2016年1月至2017年12月全國離婚糾紛一審結案案件，從案件自身情況、當事人特征、案件特征三個方面，運用十組圖表全方位反映了近年來我國離婚糾紛案件的整體面貌。這是最高人民法院依托“人民法院大數據管理和服務平臺”，積極開展司法大數據專題深度研究的一個典型例子。
人民法院大數據管理和服務平臺托自身詳細的數據，從司法大數據要報、審判態勢月報、專題深度研究、專題公開發布四個維度，對依法治國、司法改革、經濟發展、社會治理等領域中的重難點問題開展針對性專題研究，探索建立司法大數據深度應用新模式，目前已累計完成300余項專題分析成果，其中《非法集資案件分析》、《金融詐騙案件分析》、《人大代表涉訴情況分析》、《侵犯公民個人信息》等研究報告被有關部門采用，同時，通過互聯網向社會公開發布了19份專題報告，被《人民日報》、中央電視臺焦點訪談等媒體廣泛報道，社會反響強烈。
展開 數據閉環研究：自動駕駛發展從技術驅動轉向數據驅動
再比如，Momenta實現了領先的全流程數據驅動的技術能力，包括感知、融合、預測和規控等算法模塊都可以通過數據驅動的方式高效的迭代與更新。其閉環自動化(Closed Loop Automation)是一整套讓數據流推動數據驅動的算法自動迭代的工具鏈。CLA能自動篩選出海量黃金數據，驅動算法的自動迭代，讓自動駕駛飛輪越轉越快。
來源：Momenta
軟件定義汽車背景下，數據、算法和算力是自動駕駛開發的三駕馬車。車企研發周期縮短、功能迭代加速，未來能夠持續地低成本、高效率、高效能收集數據，并通過真實數據迭代算法，最終形成數據閉環及商業閉環是自動駕駛企業可持續發展的關鍵所在。
文章來源：佐思汽車研究
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展開 吳恩達：AI是時候從大數據轉向「小數據」了
預訓練大模型本身的優勢我們在很多新聞中都感受到了。然而打造大模型并不是一件輕松容易的事情，需要耗費大量的數據、算力資源等，大模型的意義是為了讓算法模型集中化，但是市場中有條件的企業和機構都開始耗費大量資源自研大模型。大模型算法模型的集中化優勢，經過這些機構對集中資源的分化，又有種煙囪式的割裂。
一些機構和產業界對大模型的參與到角逐，使得其呈現出一種宣傳炫技般的畫面感受。這樣的發展模式很可能會給行業帶來一些不好的影響：
大模型成為一些機構和企業秀肌肉的軍備競賽，開始比拼各自參數集數量級。你百億級，我就千億級。數據集本身就有限，標榜自己的數據集越大，水分可能就比較多，而在真實落地使用的情況方面，也并不不一定理想
算力資源和訓練時間消耗過大，且也只限于部分行業的部分問題，普適性差
國內預訓練模型的玩家們可用的中文數據集有限，就是我們知道的幾種主流常用數據來源。在有限的數據集里，大家使用的數據未免重復，而因此研究出來的大模型能力就比較接近
大模型是否優秀，不僅依賴數據的精度與網絡結構，也是對其與行業結合軟硬件協同能力的比拼。
展開 FPGA在大數據時代的機遇與挑戰
為了實現這一目標，這幾年英特爾先后收購了FPGA大廠Altera（167.5億美金），自動駕駛大廠Mobileye（153億美金），人工智能芯片初創公司Nervana、機器視覺公司Movidus等眾多公司擴展其產品線，并同時招攬了兩位芯片設計大神Jim Keller和 Raja Koduri分別擔任半導體工程總負責人和芯片總架構師，負責統領英特爾各類芯片（特別是高端數據中心芯片）的整體架構和路線圖規劃。另外，英特爾旗下的風投部門僅在2017年就投資了包括地平線在內的十余家AI初創企業，各領域總投資額超過五億美元。
推動這場變革的主要力量，就是目前方興未艾的大數據浪潮。目前，全世界現有的超過90%的數據都是在過去的兩年內產生的。隨著人工智能、自動駕駛、5G、云計算等各種技術的不斷發展，各類數據將會基于源源不斷的產生，預計到2025年時，數據總量將比現在增長10倍。由于上述技術的發展都基于對大數據的研究和分析，因此有人形象的將數據比作未來人工智能時代的石油。
隨著數據量的增長和技術的發展，對數據進行處理的能力也有了長足的進步。特別是隨著摩爾定律的延續，從2012年至2017年，處理數據所需的計算和存儲成本分別下降了56%和77%；同時，處理數據的性能相較2006年則提升了41倍，如圖1所示。然而即便如此，現如今只有不到1%的數據被有效的進行了處理、分析和利用。由此可見，如何高效的以數據為中心進行現有系統的優化設計、升級和創新，擁有著巨大的市場潛力和前景。
展開 大數據應用，數據中心將采用機器人監控機柜中的熱點
很多企業的內部部署數據中心具有可以去除機架門或機柜門的優點，或者可以機柜不用上鎖以便更快速地訪問。
但是在多個客戶和供應商可以訪問的主機托管或托管數據中心設施中，柜門對于安全性非常重要。
有些客戶甚至在進行嚴格的審核才能打開柜門，但即使是機架中的設備組合也是經常對外保密，并且使用安全的柜門可以避免成本高昂的損失。
但封閉的機柜為監控數據中心的冷卻效率帶來新的挑戰。
"人們通過智能遙測技術，幾乎知道所有需要知道的信息，其中包括數據中心地板空間、IT服務器、機柜中氣流，以及正在產生的熱量，以及是如何產生的熱量等。
但是如果關閉柜門，就關閉了一個很好的觀測機械內部動態的窗口。"
OneNeck IT Solutions高級副總裁Hank Koch表示，該公司運行多個多租戶數據中心，其是包括托管數據中心和主機服務。
"如果工作人員打開柜門，那么就會改變其熱力學和空氣流體動力學。"
他說，"如果工作人員正在研究冷熱機柜的設備之間的相互作用，或者鄰近的比較敏感的設備之間的相互作用，而關閉柜門，那就沒有辦法找到任何熱輻射問題的根源。"
來自數據中心其他地方甚至CPU的溫度讀數無法幫助工作人員計算機柜內不同位置的空氣溫度。
許多客戶對數據中心運營商將傳感器放入其機柜內并不滿意，而他們會認為托管數據中心服務商這樣做會導致這些機柜發生任何的熱量問題。
為了解決這個問題，OneNeck公司在愛荷華州的數據中心團隊開發了一種機器人傳感器探頭，該探頭適用于標準機柜，無需鉆孔或需要安裝特殊硬件，通過藍牙外部控制，并上下移動皮帶驅動導軌，可以收集機架每個單元的溫度數據，并創建完整的熱圖。
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全球10大智慧城市大數據應用案例
隨著互聯網和信息化的發展，在云平臺、大數據和物聯網等技術的支持下，率先在美國“智慧星球”概念下誕生的“智慧城市”，逐漸成為當今世界各國城市建設的發展趨勢和選擇。
1.迪比克
迪比克市是美國第一個智慧城市，也是世界第一個智慧城市，它的特點是重視智能化建設。為了保持迪比克市宜居的優勢，并且在商業上有更大發展，市政府與IBM合作，計劃利用物聯網技術將城市的所有資源數字化并連接起來，含水、電、油、氣、交通、公共服務等，進而通過監測、分析和整合各種數據智能化地響應市民的需求，并降低城市的能耗和成本。
該市率先完成了水電資源的數據建設，給全市住戶和商鋪安裝數控水電計量器，不僅記錄資源使用量，還利用低流量傳感器技術預防資源泄漏。儀器記錄的數據會及時反映在綜合監測平臺上，以便進行分析、整合和公開展示。
2. 紐約
通過數據挖掘，有效預防了火災。據統計，紐約大約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發生嚴重的火災。紐約消防部門將可能導致房屋起火的因素細分為60個，諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久遠，建筑物是否有電梯等。
除去危害性較小的小型獨棟別墅或聯排別墅，分析人員通過特定算法，對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分，計算火災危險指數，劃分出重點監測和檢查對象。目前數據監測項目擴大到2400余項，諸如學校、圖書館等人口密集度高的場所也涵蓋了。盡管公眾對數據分析和防范措施的有效性之間的關系心存疑慮，但是火災數量確實下降了。
3. 芝加哥
通過“路燈桿裝上傳感器”，進行城市數據挖掘。在人們的生活里，無處不在的傳感器被應用在了芝加哥市的街邊燈柱上。通過“燈柱傳感器”，可以收集城市路面信息，檢測環境數據，如空氣質量、光照強度、噪音水平、溫度、風速。
展開 【高速傳輸】數據量激增，處理吃緊？高速光纖通信板實現的大數據高速處理方案
實際上，機器視覺中的圖像分散式處理，可以在大型顯示器制造、高速圖案印刷、物流系統、大數據中心等眾多領域廣泛應用。它將通過高效處理大數據為工業自動化應用提供解決方案。
數據挖掘.原理與研究前沿
Data Mining:
Principles and Research Frontiers
Department of Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign
一種新型數據中心液冷系統的實驗研究
來源 | Case Studies in Thermal Engineering
01
背景介紹
大型數據中心和其他大型計算基礎設施由數千個機架組成，支持數萬臺服務器和其他電子設備。這些電子設備消耗大量的電力，產生大量的熱量。2019年，數據中心消耗了約3%的全球電力。由于對數據中心的需求巨大，預計這一數字將以每年12%的速度增長。
在一個典型的直流系統中，冷卻系統占總能量的40%。產生的熱量可能會導致服務器過熱，威脅到服務器的安全運行，如果不及時有效地散熱，可能會導致服務器故障。此外，CPU的溫度對功率有直接的影響。因此，適宜的CPU溫度可以提供顯著的節能效果。
風冷是最常用的冷卻系統。風冷需要使用強大的風扇，并在電子設備之間提供空間，以放置笨重的散熱器，并允許足夠的氣流。用于計算的電子設備不僅性能越來越好，還具有更大的功率，即最大理論負載下的功耗。因此，迫切需要改進目前的冷卻解決方案。
02
成果掠影
近年來，液冷作為傳統風機強制風冷的補充或替代方法被引入電子設備機架。液冷直流系統最近成為重要的和流行的散熱設備，并且液冷系統具有更好的傳輸特性，具有更優異的經濟性。近期，法國的Mohamad Hnayno教授，Ali Chehade教授和Chadi Maalouf教授介紹了在OVHcloud實驗室開發的一種新的單相浸入/液冷技術的實驗研究，將直接到芯片的水冷系統與被動的單浸入冷卻技術相結合。
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