数据空间

摘要： 互联网、大数据等新一代信息技术带来了家电行业的转型,家电智能化成为大势所趋,极大地方便了人们的生活。但与此同时,人们对于数据隐私、数据滥用的担忧日益显现。数据所有者在数据采集和使用过程中可视、可控的数据主权理念日益凸显。如何在确保数据安全的前提下,使数据价值最大化,获得越来越多的研究关注。以洗衣机智能衣物检测为例,探讨如何通过数据空间技术手段构建安全的体系结构,实现数据主权下的信息共享和使用,使消费者在确保数据安全的前提下,充分享受数据带来的便利。

摘要： 由于软包装生产企业缺乏应用大数据技术的经验,不能合理挖掘利用生产设备和客户信息等数据,导致其生产效益降低、客户流失增多以及机台设备损坏率大等问题。针对上述问题,本研究利用智慧存储空间系统,构建大数据存储分析系统,然后通过Orange软件结合决策树算法对智慧空间数据进行加工处理,可辅助软包装生产环节作出生产决策,以提高生产工作效率,降低无效成本;同时分析生产企业客户水平以及预测机器的工作状态,及时指导软包装生产企业对机器进行维护和修理、挽留重要客户。本研究通过实验分析结果显示,智慧数据空间的构建有利于软包装生产企业作出有益于生产和业务相关的指导决策,增加企业效益。

摘要： 当下的司法制度,在传统物理场域的基础上面临着数字化的挑战。其实,不仅在司法领域,在整个日常生活和工作领域都面临着同样的问题。随着计算机网络技术的发展,人们的生活和工作在传统物理空间的基础上,增加了一个新的数据空间,法律层面便由此产生了一个新问题:现行法律制度都是建立在传统的实体空间的基础上的,不可能短期内建立一套全新的、针对数据世界的法律制度,那么对于数据世界的法律关系和法律冲突又该如何规制?目前,各国多采取权宜之计,将所有适用于传统物理空间的法律制度,都适用于数据空间。在此基础上,对一些特别的问题进行研究,即研究这些特别的问题在数字网络领域有哪些特殊之处,需要建立哪些新的特别规则。

摘要： 围绕数据空间治理的最新发展趋势和“十四五”工业互联网发展要求,中国电子信息产业集团有限公司兹定于2022年4月10日在深圳会展中心召开CITE2022工业互联网发展与安全峰会,本届峰会主题为“工业数据空间治理”,特邀相关领域主管部门领导、两院院士、知名专家、企业负责人、高校教授,围绕工业、制造业的数据利用与数据安全两个维度,对工业、制造业数字化转型过程中面临的数据治理需求,以专题报告、学术征文、圆桌论坛、现场交流等形式,开展丰富多彩、内容翔实的系列峰会活动。

摘要： 围绕数据空间治理的最新发展趋势和“十四五”工业互联网发展要求,中国电子信息产业集团有限公司兹定于2022年4月10日在深圳会展中心召开CITE2022工业互联网发展与安全峰会,本届峰会主题为“工业数据空间治理”,特邀相关领域主管部门领导、两院院士、知名专家、企业负责人、高校教授,围绕工业、制造业的数据利用与数据安全两个维度,对工业、制造业数字化转型过程中面临的数据治理需求,以专题报告、学术征文、圆桌论坛、现场交流等形式,开展丰富多彩、内容翔实的系列峰会活动。

摘要： 尊敬的各位读者:《东方电气评论》第1期第1页文章标题《某燃料工业数据空间(IDS)技术概述及其测试床部署实践》应为《工业数据空间(IDS)技术概述及其测试床部署实践》,特此更正,深表歉意!谢谢大家对《东方电气评论》的关注与支持!

摘要： 在《欧洲数据战略》的指导和推动下,欧盟数据空间建设和数字平台发展持续推进。本文总结分析了数据共享、平台支撑、生产协作、市场拓展等欧盟数字平台发展模式,通过探讨欧盟在工业、能源和智慧农业等领域出现的代表性数字平台发展案例,提出欧盟在建设数据空间和数字平台中存在效率提高、开放协作、价值提升等驱动因素,也存在互操作性不足、监管不确定、企业积极性不高等发展阻碍,认为我国应借鉴欧盟发展经验,加快培育统一的数据要素大市场,积极推动数据信息安全法律法规落实落地,努力提升政企数据双向共享水平。

摘要： 2022年5月3日,欧盟委员会宣布建立欧洲健康数据空间(EHDS),这是《欧洲数据战略》优先支持建设的九个公共领域数据空间中最早启动的一个。EHDS是欧洲卫生联盟的一个核心组成部分,旨在使公民在欧盟范围内更为便捷、安全地使用和控制自己的个人健康数据,在符合欧盟数据保护标准的前提下,为研究、创新、决策活动方面的健康数据使用和监管提供一个一致、安全和高效的规则框架,为培育统一的欧洲卫生健康信息服务和产品市场创造条件。

摘要： 为解决企业数据空间构建过程中分散、异构的数据集成与融合问题,提出一种基于动态探针的实体关联关系构建方法。通过在不同应用系统的业务逻辑层和数据访问层之间部署探测点,动态收集全局数据结构、相关数据和访问日志等关键信息,分别从模式、实例和日志3个层面构建面向企业数据空间的实体关联模型。在模式关联层面,采用结合语义分析的多维相似度判别算法实现相似实体的快速融合;在实例关联层面,针对数值型、字符型等结构化数据与长文本型等非结构化数据,利用基于特征向量相似度分析与深度学习相结合的方法完成对不同实体的关联匹配;在日志关联层面,通过分析数据访问日志中的等价关系建立不同实体和属性之间的关联。此外,为解决关联关系构建过程中的不确定性问题,采用基于模糊逻辑的推理模型,给出最终的实体关联构建方案。

摘要： 5G网络与大数据等技术的发展推动着工业生产领域的智慧化进程,智慧电厂建设需要结合前沿技术进行架构构建。结合H电厂具体情况,进行智慧电厂建设规划。借助数据空间大数据技术,构建全厂数据空间,打通电厂数据孤岛,形成统一综合数据平台。通过发电设备状态智能检测与实时数据分析,实现智慧机组管理。引入巡检机器人、盘库机器人等智能监测设备,实现电厂燃料、库存管理智能化。借助智能视频监测、智慧财务、智慧后勤等系统,实现电厂办公、生活智慧化。从数据空间、智慧机组、智慧燃料、智慧园区、智慧管理多角度全方位搭建智慧电厂建设架构。

摘要： 三维磁化率反演逐步成为磁异常定量解释中的一种重要方法,已经成功地应用到了矿产和油气资源勘探以及区域地质构造解释中.本文首先回顾磁异常模量和数据空间反演方法的基本原理，然后给出了基于数据空间的磁异常模量反演方法的迭代公式，最后通过模型试验验证本方法的有效性和计算效率。

摘要： 对立体层析反演而言,射线参数水平分量的快速、正确的提取是保证其反演成功的核心问题.结构张量算法是图像处理中的边缘检测算法,在保证精度的同时具有很高的计算效率.本文将结构张量算法用于叠前数据中射线参数水平分量的提取,极大提高了立体层析数据空间提取的效率.通过提取高密度数据空间,可以保证高质量的立体层析反演,使得速度建模精度与随后的叠前深度成像质量均得到明显提高.基于理论数据与实际数据的测试证实了该方法的有效性.

摘要： 立体层析数据空间的正确提取是保证其反演成功的核心所在.受到多次波、绕射波、侧面反射的影响,直接基于数据空间提取数据空间有一定风险,往往无法保证数据空间的均匀性和可靠性.本文在初始偏移后的成像数据体上提取构造倾角与剩余曲率,然后利用运动学反偏移将上述运动学信息反偏移到数据空间,以获得均匀与可靠的立体层析数据空间.基于理论数据的测试证明了以这种方式提取数据空间能够提高立体层析反演的精度和可靠性.

摘要： 大地电磁探测通常针对地下目标体布设一条或多条剖面进行测量,然而,地下目标体如深部地质结构、金属矿产、断层等多表现为三维电性结构,传统的剖面测量数据很难准确圈定目标体.因此,开展大地电磁三维反演研究既能够得到目标体的真实展布,也能够避免二维反演的繁琐处理,同时也能够适应大地电磁三维探测的需要.因此本文以前期完成的大地电磁法三维交错网格有限差分正演为基础,系统研究大地电磁三维数据空间OCCAM反演算法的目标函数构建、模型更新公式、推导大地电磁阻抗张量灵敏度矩阵计算公式以及提出牛顿&二分法相结合的新拉格朗日搜索方法等方面实现大地电磁法三维反演,最后给出理论合成数据的反演结果.

摘要： 数据空间是一个异构的环境,并且数据及模式具有随时间演化的特性.已有的实体识别技术很少考虑时间信息在识别中所起的作用,并且没有考虑实体随时间演化的特性.针对数据空间中具有时间信息的实体识别,提出了一个四阶段的时间为中心的集合实体识别策略(T-CER).T-CER在实体识别过程的不同阶段都考虑了时间信息所起的作用,在识别阶段提出了基于时间的聚类算法(T-Clustering),并使用基于时间的约束对识别结果进行检查,以获得更精确的识别结果.在真实数据集上的大量实验结果表明了T-CER的可行性和有效性.

摘要： 针对现有网格系统缺乏专有文件系统,导致数据在终端与网格间的传递以及数据在网格环境中的迁移、共享与管理比较困难的问题,利用清华云计算平台,以其中的分布式文件系统Cartier为底层、Corsair为存储管理软件,为用户设计了数据空间。系统的共享机制分为3个层次:为每个用户分配一定数目的个人私有空间；为每个组分配相应的存储空间；为生物信息学领域的热点资源建立全局共享的存储空间。设计的数据空间实现了层次化的数据共享与管理,为类似问题的解决提供了一种思路。

摘要： 采用信息生命周期理论,深入分析基于微内容的获取、组织、利用等关键活动的跨终端设备的信息构建研究,依次探讨微内容数据空间的构建、基于微格式的信息组织、基于核心模型的内容构建和响应式的可视化方法等内容,以期对跨终端微内容的加工、利用和呈现提供理论依据和解决方案.

摘要： 针对集成电路装备研发过程中数据管理、应用集成与知识管理等问题,提出了面向集成电路装备的多学科协同设计平台的体系结构.通过构建融合数据空间的工程数据管理框架以支持多学科协同设计中丰富的数据类型与数据模式,并能够满足数据模式的动态化增量式需求.构建了以企业服务总线为核心的统一集成环境.在知识分类的基础上,提出了基于设计任务的知识推送方法.最后介绍了自主开发的集成电路装备多学科协同设计平台,并结合刻蚀设备中喷淋头的设计,验证了平台的有效性.

摘要： 目的：探讨数据处理过程中的平滑,对阿尔茨海默病人大脑功能网络小世界特性是否有影响。方法：采集33例AD病人和20名健康老年志愿者的大脑静息态BOLD-fMRI数据,对两组受试者的数据分别进行平滑和不平滑两次预处理.针对对两套预数据分别构建大脑功能连接矩阵.根据小世界属性的定义γ=Cp/Crand＞1且λ=Lp/Lrand≈1(C为聚类系数,L为平均路径长度),判断经平滑和非平滑处理的两组受试者的大脑网络是否都具有小世界属性。通过双样本t检验探索AD病人相关参数的变化,采用双因素方差分析检验平滑对两组受试者相关参数改变的影响。结果：以连接矩阵的稀疏度(Sparsity)为阈值,在0.1～0.4范围内,AD组和正常对照组(NC)均符合小世界属性定义。无论是否经过平滑处理,AD病人的Cp和Lp在所有阈值点均大于NC组,两者差别均具有统计意义(p＜0.05)。当Sparsity=0.2时,平滑对两组受试者的Cp和Lp均具有显著影响(p＜0.05),但对AD患者Cp和Lp的改变不具有显著影响(p_Cp=0.6119;p_Lp=0.9687).结论：AD病人和正常老年人的大脑fMRI网络都具有小世界属性,且AD组Cp和Lp均高于正常人,数据平滑对AD病人小世界属性的这种改变无显著影响。结果否定了Sanz-Arigita等人关于空间平滑导致AD患者大脑网络聚类系数降低的猜想。

摘要： 数据与计算划分问题是影响多传感器数据融合在多处理器系统中并行执行性能的重要因素，也是并行化研究重点。针对该问题，提出了一种基于数据空间独立划分的并行数据融合理论框架，并基于该框架给出了一种数据空间的双近邻聚类非规则“软”划分算法，能将融合计算自适应地分解成多个独立子任务，均衡地分发到各计算节点自治计算。该方法能较好克服并行数据融合中数据耦合、共享同步等技术问题，提升数据和计算空间并行度，具有良好的并行扩展性。试验结果表明了所提出方法的有效性。

摘要： 本发明提供一种跨域虚拟数据空间中文件数据边缘缓存方法，针对跨域虚拟数据空间中远程数据高效访问的需求以及广域环境给上层应用带来的IO瓶颈问题，提出了文件数据的边缘缓存机制。将远程数据缓存在靠近客户端的地方，建立边缘缓存，以提升上层应用访问远程数据的整体性能，并通过缓存共享，进一步减少数据冗余；边缘缓存针对小文件建立基于内存的文件缓存，针对大文件建立基于稀疏文件的文件系统缓存；采用基于文件扩展属性的中心读写标志的缓存策略，提升虚拟数据空间中数据的一致性；通过基于文件流行度的缓存替换策略，保证缓存的性能和效率。

摘要： 本发明公开了一种大数据集群资源管理系统的数据空间部署方法和装置，该方法包括：激活Hadoop用户体验组件中的网页控制台与Hadoop集群交互式数据分析处理功能；集中式安全管理框架以细粒度的数据访问控制Hadoop用户体验组件以提供权限控制；安装与其它节点的使用版本相同的java开发者工具包，并基于java开发者工具包安装网络认证协议并提供可信的第三方认证服务；向数据库中导入数据空间，以基于网页控制台、Hadoop集群交互式数据分析处理功能、权限控制、和第三方认证服务来存储大数据集群资源管理系统的元数据。本发明能够自动部署数据空间并检查部署情况，降低出错率，节约人力资源，并提高工作效率。

摘要： 来自故障场景的记录数据的时间相关元数据空间有效恢复。本发明涉及实时多媒体记录领域，更具体地讲，涉及恢复被实时多媒体记录期间的故障影响的数据。这里，实施例提出一种不使用外部电子取证工具或者额外的存储空间而从故障恢复记录的时间相关元数据和相应的多媒体数据的方法和系统。

摘要： 一种面向制造业数据空间的大数据体系结构构建方法，首先构建包含业务域、模态域、处理域三维度的多维数据空间模型；其后通过集成数据进程和更新数据进程构建业务域维度架构，将设置有不同属性标签的制造业数据按照资源视图的储存规则集成在多维数据空间模型中的业务域维度中，并实时更新制造业数据；针对不同制造业数据的属性标签，在模态域维度设置不同的查看查询方法；在处理域维度建立若干数据处理维度来处理操作业务域维度中的制造业数据并获取结果。该构建方法解决了传统数据库模型和传统数据仓库在海量数据处理、存储和数据定义定位等方面的不足而不能有效适用于制造业大数据的问题，提高制造数据有效利用率，挖掘制造大数据潜在价值。

摘要： 本发明提出一种跨域虚拟数据空间中区域划分及空间分配方法，基于由分散自治存储资源聚合成的全局名字空间，通过跨域的统一区域划分方法实现全局数据的统一管理和访问，并基于虚拟视图实现优化全局数据放置的空间分配。首先，制定虚拟数据区域和虚拟存储空间的模型化表述，为区域划分及空间分配提供理论基础；然后研究数据区域划分机制，在全局名字空间节点中实现和记录定制化的数据区域划分，以支持全局数据的统一管理和访问；最后，研究虚拟存储空间分配方法，实现数据区域映射的虚拟存储空间的分配，将已定制的区域映射至底层实际的存储资源中。从而建立逻辑上的数据区域与实际物理资源间的映射关系，以支撑大型计算应用的全局统一调度。

摘要： 本发明公开了一种面向全媒体数据空间的多源异构数据存储方法及检索方法，所述方法包括：获取待存储数据，其中，待存储数据包含图像数据和/或文本数据；将待存储数据向量化，得到第一向量；将第一向量输入至训练好的生成判别模型，得到第二向量，其中，生成判别模型包括生成器和判别器，生成器用于基于输入的图像向量或者文本向量输出调整后图像向量或文本向量，判别器用于识别生成器输出的向量的模态类型，通过反复对抗训练至损失函数收敛，得到训练好的生成判别模型；将第二向量存储在第一预置数据库。本发明可提高跨模态检索的准确性。

摘要： 本发明公开了属于多价值链数据体系架构技术领域的数据空间下多价值链数据体系分析架构及整合协同方法。该架构包括数据准备模块、数据管理模块和数据服务模块；其中数据准备模块包括数据来源层、数据价值链层和数据输入层，数据管理模块包括数据集成层、数据存储层和数据管理层，数据服务模块包括知识服务层、数据分析层和应用输出层；整合协同方法包括步骤1：对制造企业的数据进行手记，为数据分析做准备；步骤2：对多源异构数据进行管理分析，并储存在平台上进行管理；步骤3：利用多源异构数据结果为用户提供服务支持。本发明能够减少生产时间和生产周期，提高生产效率；减少原材料的冗余，同时实现库存优化，降低生产成本。

摘要： 本发明涉及数据集成技术领域，公开了基于无监督学习聚类算法的数据空间异构数据自动化融合的方法，包括以下步骤：S1.对异构数据进行预处理；S2.进行模式抽取，获取异构数据的属性名和属性值；S3.通过语料对词嵌入模块进行预训练；S4.将属性名输入预训练后的词嵌入模块，并得到属性名向量；S5.判断源模式与目标模式是否一致，若一致则进行下一步，若不一致则将属性值输入混合匹配器中，并计算属性值的源模式与目标模式之间的相似度，判断源模式与目标模式是否匹配，若匹配则进行下一步；S6.根据属性名向量，通过无监督学习聚类算法进行聚类集成。本发明解决了现有技术没有考虑属性名异构同义的情况，匹配的精确度无法保证，并且也无法解决值数据冲突的问题。

摘要： 本发明提出了一种基于制造企业数据空间的时空数据异常检测方法，包括以下步骤：从制造企业的数据空间中获取制造业时空数据；对数据进行数据清洗操作；对清洗后的数据进行数据预处理操作；构建无监督预测模型；对模型进行迭代训练，得到最优化的基于GCN‑LSTM的预测模型；预处理后制造业时空数据作为训练好的预测模型的输入，获取该未来时刻的预测值，计算差值，对差值取绝对值；重复K次步骤S6，得到数据集，利用基于Copula的异常检测方法对差值数据集进行异常检测操作，得到实时异常检测结果。本发明可辅助制造企业及时发现时空数据中的漏洞并找到所映射的制造机器可能出现故障的时间点及原因，迅速反馈给相关部门，实现工作效率最大化。

摘要： 本发明涉及一种基于多源数据空间的区块链数据分析方法，包括如下步骤：获取公开通证的历史每日价值数据Valuei，通证的社交媒体数据SMDi和通证的账户信息；所有Valuei组成价值库DBp，定义价值库DBp为价值数据空间SValue；根据SMDi构建社交媒体数据空间Ssmd，根据whalei和abnormali构建账户数据空间Suser；将社交媒体数据空间Ssmd中的所有数据分为k组，并分别计算k组数据对通证价值的影响程度；根据账户数据空间Suser计算鲸鱼账户whalei对通证价值的影响程度；计算abnormali与异常区块链行为之间的关连；根据价值数据空间SValue，使用泡沫评估模型得出泡沫出现时间和持续的时间，泡沫出现即表示存在市场操纵。通过本方法可以准确判断是否存在市场操纵，为投资者提供投资信息预警。