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文件 《 关于发布贵州省大数据领域技术榜单的通
 

  按照全省科技创新大会的部署及《中共贵州省委 贵州省人民政府关于以大数据为引领实施区域科技创新战略的决定》(黔党发〔2016〕17号)对“加快创建公共大数据国家重点实验室,着力突破大数据核心关键技术瓶颈”的具体工作要求,现发布大数据技术榜单。

  总体目标:围绕贵州省大数据顶层设计中“以大数据提升政府治理能力、以大数据推动经济转型升级、以大数据服务改善民生”三个目的,开展高水平的基础和应用基础研究,瞄准大数据的“聚、通、用”,着力突破贵州省公共大数据应用中的关键共性技术问题,实现一批成果在贵州省转化。通过项目合作与研究,聚集和培养一支高水平的科研团队。

  支持方向:针对块数据理论与区域治理、多源数据融合与集成技术、公共大数据安全与隐私保护技术等3个主要研究方向开展基础与应用基础研究。

  研究内容:针对“块数据”的区域密集、多源异构、高度关联、开放共享、高价值等特点,结合块数据理论体系建设、关键技术开发、以及在区域治理应用过程中所遇到的“痛点”问题,研究块数据理论体系、块数据的形成机理、块数据的表达机制、块数据的计算模型、块数据在区域治理的应用技术等五大类重点问题。

  (1)块数据理论体系。重点研究块数据的数学模型、形式化和公理化方法,块数据在异构和关联方面与普通大数据的区别和联系,数据在块化过程中的关联表达,块数据融合及演化过程中的问题抽象、公理系统、推理规则、算法集合等。

  (2)块数据的形成机理。针对条数据质量难以保障的情况,研究块数据形成过程中的聚集、清洗、融合等关键技术问题。研究基于多源异构条数据的块数据理论模型、聚合机制、机理等关键技术。研制块数据的量质融合管理、众包块数据采集与清洗的原型系统,建立量质融合体系。

  (3)块数据的表达机制。充分发挥块数据与普通大数据相比的准异构优势,研究效率更高的块数据知识表达、知识图谱和数据空间等关键技术。研究在表达机制方面,块数据与普通大数据相比的优势。

  (4)块数据的计算模型与图计算技术。研究块数据计算模型,研究知识图谱等各类图数据计算的可计算性、查询、增量计算、分布式计算、近似计算等关键技术。研究高效的海量图数据管理解决方案与应用体系的关键技术。研究在计算模型方面,块数据与普通大数据相比的各方面优势。

  (5)块数据在区域治理的应用技术。研究服务于区域治理的人工智能预测模型、块数据挖掘辅助决策系统。研究服务于区域治理的块数据可视化技术、可视化框架及其查询引擎和应用体系。建立块数据辅助区域治理的海量块数据可视化解决方案。研制区域治理中的块数据应用示范系统。

  (1)建立一套较完整的块数据基础理论体系,至少涵盖块数据的形成、表达、计算等演化机理的理论框架。

  (2)建立块数据形成机理框架,建立一个基于区块链技术的块数据信息共享试验床。

  (3)建立块数据的表达机制框架。通过产学研结合,初步建立一个实验性的区域治理知识图谱和数据空间示范系统。特别要明示所研制的适用于块数据的技术,比已有的适用于普通大数据的技术的优势所在。

  (4)建立块数据的计算模型框架,研制一个海量图数据(知识图)的分布式计算平台。特别要明示所研制的适用于块数据的计算模型,比已有的适用于普通大数据的计算模型的优势所在。

  (5)建立相对完整的块数据辅助区域治理的人工智能与数据挖掘的应用的解决方案。开展不少于一项基于VR、AR等新型人机交互技术的应用。

  (6)在贵州省公安系统、旅游行业、云上贵州平台、诚信平台及其它领域,选择2-3个领域开展块数据理论与区域治理结合的成果转化示范应用。

  (7)通过项目研究,争取为贵州省公共大数据重点实验室引进或培养在国际上有一定影响的学术领军人才(长江学者、杰出青年或者千人计划等获得者)1-2名,在国内有一定影响、高水平的高层次学术骨干3-4名;培养硕士、博士研究生20-30名。

  (8)公开发表论文40篇以上,其中SCI/EI检索20篇以上,CCF的C类及以上期刊和会议论文10篇以上;申请国家发明专利30项以上,软件著作权10项以上;制定地方、行业或国家标准草案3项以上;力争获批省部级以上科研奖项1-3项;

  研究内容:围绕贵州省大数据产业发展应用中在数据“聚、通、用”上所遇到的“痛点”问题,立足贵州大数据在政务、商业、民生等领域的有效应用,研究解决食品安全云、智慧旅游云等贵州“7+N”云工程及数据铁笼等实施过程中在数据融合中缺乏统一的数据表达方法、有效的数据融合方法、深度的数据分析方法,以及有效的数据集成与协同计算方法等关键问题,突破多源数据深度融合与集成的基础理论和关键技术。

  (1)动态多源异构数据系统集成方法。针对数据源分散,计算资源分散,异构的现状,在系统融合层面,研究协同计算,资源调度和系统集成的机制,建立多源协同计算系统。

  (2)多源异构数据统一表达模型。针对政府数据中结构化、半结构化和非结构化的高维数据,研究数据的统一的数据逻辑表示模型,以及多源异构大数据的关键数据特征与数据特征关联方法。

  (3)高效可扩展的数据清洗、去冗等数据融合方法。研究多源数据的清洗、去冗、存储、质量优化等处理机制,建立高效、可扩展、自适应的多尺度(时间空间)数据融合方法,并在此基础上研究公共数据融合的混合查询和索引方法。

  (4)多源异构数据的深度知识融合与分析方法。针对多源异构数据的演化性与多元性,研究公共大数据知识图谱的迭代式学习方法,多源异构数据的深度融合分析方法,包括复杂多源数据分类、聚类、深度学习等分析技术。

  (5)结合追溯的数据融合与分析应用整体解决方案。研究多源异构数据融合追溯体系及关键支撑技术,针对数据追溯问题,研究全生命周期数据追溯体系,保障数据融合的质量;针对多源异构数据关联融合,研究基于实体标签的多源异构数据关联标记技术、流动追踪技术,并研发相关支撑原型系统,开展示范应用。针对不同行业、不同领域的公共大数据的应用,研究数据融合与分析的整体解决方案,以及多源数据的融合展现与可视化技术。

  (1)构建公共大数据知识图谱构建体系,包含公共大数据机器学习算法、模型、机制机理等。

  (2)构建公共大数据协同计算理论体系,包括不同数据源数据的协同计算、资源调度和系统集成的机制。

  (3)提出针对跨部门、跨区域、跨领域的公共数据资源的关联和统一表达模型,满足公共大数据的关联表达与数据计算需求。

  (5)建立能够支持多维度、多数据源、海量管理、动态增长、自适应的多尺度数据融合模型。

  (7)提出面向公共行业数据融合与分析的整体解决方案,在交通、旅游、食品安全、税务、工业、扶贫等选择2-3个领域开展公共大数据融合与分析应用示范。

  (8)公开发表论文50篇以上,其中SCI/EI检索不少于30篇,CCF的C类及以上期刊和会议论文10篇以上;申请国家发明专利30-35项以上;制定地方、行业或国家标准草案不少于3项。

  (9)通过项目研究,争取为贵州省公共大数据重点实验室引进或培养在国际上有一定影响的学术领军人才(长江学者、杰出青年或者千人计划等获得者)1-2名,在国内有一定影响、高水平的高层次学术骨干3-4名;培养硕士、博士研究生30-40名。

  (10)与贵州省公共大数据重点实验室联合申报获得国家级重点科技项目1项。

  研究内容:针对大数据在开放、共享、交易和应用过程中的数据安全、隐私保护、数据滥用监管、风险评估等紧迫安全需求,展开大数据开放共享环境下的新型数据安全保护理论和算法研究,探讨大数据安全指数内容,基于“云上贵州”应用平台推进相关标准和规范的制定。

  (1)公共大数据安全基础理论与方法。研究新型环境下公共大数据安全统一理论,重点研究基于博弈论、信息论和密码学相互融合统一的大数据安全理论;

  (2)隐私保护技术与隐私风险评估模型。研究面向公共大数据开放共享的新型隐私保护算法及技术,研究隐私泄露风险分析方法及提出风险评估模型,研究隐私泄露应急响应保护机制和标准规范,基本实现大数据开放、共享和交易过程中的隐私泄露风险评估技术;

  (3)脱敏脱密与隐私保护密码技术。研究公共大数据开放、共享、交易中的脱敏、脱密及新型隐私密码理论与技术,包括敏感数据自动检测、识别技术,机密数据剔除技术,多源、异构大数据脱敏和安全清洗技术,隐私保护密码算法及自适应隐私保护技术等;

  (4)公共大数据安全存储与灾备技术。研究公共大数据安全接入、存储与灾备技术,包括大数据安全认证、安全存储与可容错密码算法与形式化分析方法,构建公共大数据安全存储和灾备技术方案与规范;

  (5)公共大数据安全审计与内容安全关键技术。研究公共大数据内容安全治理理论和关键支撑技术,包括研究公共大数据全生命周期内容安全治理理论,公共大数据的完整性检测与审计机制,多源异构数据融合过程中的安全知识迁移机理及监管方法,动态数据内容安全防护方法和支撑技术等。

  (1)提出公共大数据的安全统一理论和方法,为贵州省大数据产业应用技术提供安全理论基础。

  (2)提出公共大数据开放和共享中的新型隐私保护算法和风险评估方法,构建大数据风险评估模型及风险控制机制,实现相关大数据隐私保护标准规范,为大数据开放、共享、交易奠定理论基础。

  (3)提出多源异构数据脱敏技术和隐私保护新型密码技术,研发能支持应用于社会公共服务某一行业的多类型、不同敏感程度数据的脱敏、脱密及隐私保护原型系统。

  (4)研发的数据安全存储、灾备技术方案解决贵州省大数据安全存储问题,为贵州省大数据安全存储与灾备提供系统解决方案。

  (5)研发支持至少10种数据来源以上的千万级实体深度安全关联融合应用系统,支持基于标签的数据追踪溯源,TB量级数据下的安全融合时延为秒级。具备对海量静态数据和高并发动态数据的完整性检测,提供基于数据完整性审计的高可用、分布式公共大数据安全审计云服务,对政务大数据交互共享提供安全支撑。

  (6)基于所研究的理论和方法,在贵州省公安应用系统、健康医疗、云上贵州平台、贵州移动或其它领域选择2-3个领域开展大数据安全与隐私保护方向成果转化示范应用。

  (7)申请国家发明专利30项以上;申请软件著作权不少于10项;公开发表论文不少于50篇,其中SCI/EI检索30篇以上,CCF的C类及以上期刊和会议论文10篇以上;制定国家或行业标准草案不少于3项;力争获得省部级以上科研奖励1-3项。

  (8)通过项目研究,争取为贵州省公共大数据重点实验室引进或培养在国际上有一定影响的学术领军人才(长江学者、杰出青年或者千人计划等获得者)1-2名,在国内有影响的高层次学术带头人3-4名;培养硕、博士研究生30-40名。

  针对以上研究方向及内容,拟资助3个研究项目。每个项目资助经费约为1000万元;资助期限为3年,其中应用示范需在2年内完成,申请书中的研究期限应填写“2017年3月-2019年12月”。

  1. 揭榜方式为按研究方向进行项目申报。项目申请人应是本领域高水平的学术带头人,具有较强的组织管理和协调能力,有足够的时间和精力从事本项目的研究工作。

  2. 每个方向最多资助1个项目。每个项目应包括研究方向下的所有研究内容,并根据项目研究需要设置不多于5个课题。项目申请人为项目的总负责人(首席科学家),且须是其中1个课题的负责人。在申请书中应明确每个课题的负责人,每个课题的负责人原则上应具有高级专业技术职称。

  3. 项目需通过产、学、研合作模式申报,项目揭榜单位可为国内外的高等学校、科研机构和企业,但需与贵州省公共大数据重点实验室联合申请,第一承担单位为贵州省公共大数据重点实验室。依托单位及合作研究单位数不得超过5个,并在申请书中明确相关的合作内容、主要分工等。

  4. 项目成果应在贵州实施和应用,依托项目的成果署名单位需将贵州省公共大数据重点实验室作为第一单位。

  5. 承担项目或课题的省外机构的负责人及其团队核心成员,需以签约方式进入贵州省公共大数据重点实验室工作,每年工作时间不少于8个月。项目实施期间,团队至少有三分之一的成员进入实验室工作,其引进待遇按照《关于开展大数据人才引进聚焦工作的实施方案》(黔人领发[2016]15号)和《贵州大学高层次人才柔性引进实施办法(试行)(2016~2020年)》(贵大才[2016]65号)的办法执行。引进人才待遇标准为:达到杰出人才(长江学者、杰青、千人计划等)层次的,待遇为100万元/年;达到学术带头人层次的,待遇为3万元/月;达到新锐学者人才层次的,待遇为1万元 /月。

  公共大数据技术榜单项目均采用统一申报书,实行网上申报,申报时间为2017年 5月2日至 5月26日24 时。

  1.网上填写申请书。在规定日期之间登陆贵州省科技计划业务管理信息系统(),在项目正式申报界面,选择技术榜单下“贵州省公共大数据技术榜单”,进行网上申报,填写申请书并上传“贵州省重大科技专项计划项目可行性研究报告”,打印带科技厅水印的书面申请材料。

  2.书面申请材料需一式三份(A4纸双面打印、纸质封面,平装),由申请人撰写并在申请书上签字,对申请材料的真实性、合法性负责。合作者需本人签字和单位(合作单位)盖章。

  3.书面申请材料请于截止日期之前送或邮寄(以邮戳为准)贵州省科技信息中心材料受理室,逾期报送不予受理。联系人敖娇莉、杨敬,技术支持梁正华。

  项目申报事宜咨询,请联系贵州省科技厅发展计划处、高新技术发展及产业化处,联系人:陈娇、赵阳;联系电线。

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