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2025年1月
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目前，在我國高校的專業設置上與數據挖掘、大數據分析以及人工智能相關的學科專業包括：計算機科學與技術、信息管理與信息系統、統計學、經濟、金融、貿易、生物信息以及公共衛生等。這些專業的在使用科研平臺時的側重點各不相同，使用人員層次水平也不相同，對算法的使用也不相同，因此，需要建設一個便利、操作簡易、算法全面、可視化的科研服務平臺是非常有必要的。
大數據、機器學習以及人工智能是以計算機基礎為基礎，以挖掘算法為核心，緊密面向行業應用的綜合性學科。曙光科研服務平臺以容器技術、大數據技術以及人工智能技術為基礎，集成便于操作的數據科研應用系統，可集成海量優質數據資源、算法、可視化建模、數據展示等，能夠滿足平臺使用者在項目研究及算法研究的輔助工具的全部需要。
提供多種不同的科研數據便捷采集方式，包括數據庫采集、現有數據導入、實時數據接入、開放數據獲取、網絡數據采集等，并進行高效的數據資源管理。
輔助高校院所老師以及科研人員的研究工作，為其提供海量數據的處理分析工具以及處理環境。
為科研工作者提供算法與模型進行科研，包括上百種機器學習算法以及支持深度學習模型。
提供簡單快捷的數據可視化工具，可以快速將科研結果進行展示與分析，完美呈現科研成果
在系統架構方面，曙光科研共享服務平臺利用先進的容器技術充將硬件資源池化，充分調用、合理分配，在滿足多樣化科研環境需求的同時，可將科研資源充分利用起來。其架構如下圖所示。
在同時，提供數據采集、數據存儲管理、大數據科研環境、人工智能科研環境以及行業科學科研環境支撐，為各行業科研工作者提供一體化科研服務環境。
平臺整體可以分為基礎平臺、科研工具、科研數據、建模可視化以及運維管理等部分。基礎平臺包括硬件資源利用、容器平臺、容器引擎、容器管理以及資源調度等模塊，為上次科研平臺提供基礎支撐環境。
科研工具包括數據采集工具、數據存儲、科研環境以及計算與檢索引擎。采集工具可以幫助科研用戶將各種數據源數據采集到科研平臺，存儲平臺支持結構化數據、非結構化數據以及空間數據的存儲與管理。曙光科研平臺可以提供包括大數據科研環境、機器學習科研環境、人工智能科研環境以及行業領域科研環境等的支持，同時輔以科研數據，科研工作者可以快速檢索科研數據、通過圖形化建模進行算法和模型訓練等大幅度提升科研效率和便利性。科研結果可以通過數據可視化工具進行結果呈現，更形象直觀的展現科研成果。
支撐海量異構數據的抽取、清洗、加載，快速實現數據資源整合匯聚，適配50多種主流數據源，并且可圖形化方式進行數據采集，具有高吞吐、低延遲的特點，可以大幅提升工作效率。
提供大數據、人工智能、機器學習以及行業應用科研環境，提供便捷的科研工具，為科研工作者打造一站式科研服務。
為方便不同專業、不同層面的科研人員進行數據分析和學習，提供圖形化建模和程序建模兩種形式，科研工作者一方面可以通過圖形方式快速建模，另一方面可以通過程序的方式靈活自定義模型算法，其中包括統計模型、關聯算法、分類、聚類以及深度學習等主流算法模型。
科研結果需要好的形式進行展示才能被人容易理解，曙光科研服務平臺提供了多種方式進行數據可視化，并可以根據用戶的喜好進行大屏幕展示定制。
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