大发充值-心得感受“大数据”里的地质情——2014年国际数学地球科学前沿问题学术研讨会

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  对好多好多 在生活的人来说,一场不期而至的重度雾霾或许搅乱了亲戚亲戚亲们在黄金周拾起的好心情。但在中国地质调查局的大会议室里,一场属于数学地球科学家们的正悄然上演,台上的、的踊跃提问,似乎是在用智慧的“火花”和窗外令人压抑的天气“唱反调”。

  用巧妙的公式拨开地界的、用缜密的逻辑找矿大军的阴霾。10月9日,2014年国际数学地球科学前沿问题报告 学术研讨会在京召开。

  “基于大数据,充分利用现代数学地质理论与方式,云计算、物联网、移动通信等新一代信息技术,加强两者交叉融合,为加快实现地质找矿突破等方面提供了前所未有的机遇。”正如中国地质调查局副局长王研在致辞中指出的,数字技术的大发展给地调工作带来了新的启迪。

  “大数据技术的意义不在 于掌握规模庞大的数据信息,而在于对几个数据进行智能除理,从中分析和惊现有价值的特性化信息。”数据、信息、知识、财富、服务、再数据,从数据到财富是从前过程僵化 的完全数据链。

  “过去亲戚亲戚亲们只用统计分析研究数据”,中国地质调查局发展研究中心李超岭研究员说,2010年以来,随着多量智能技术和设备的出先,中国地质调查局使数字地调系统向智能化延伸的脚步就没人停歇过。

  逐步实现从数字化转向智能、从2D3D的地质调查,形成天地一体野外地质调查工作、管理和安全保障和泛在服务模式,这便是智能地质调查体系架构。

  “目前,数字地质调查系统已在国内全面推广应用,并结束了了英文被国外引进和应用,推广应用超过500000套,其中涉及国内八大工业部门及特大型矿业公司,累计单位超过50000家。”

  “这是集文字、素描、照片、视频、音频、电子罗盘、信手剖面为一体的野外智能电子手簿。”结合中国地质调查信息网格平台、云计算、网格GIS和北斗系统,中国地调局还开发出野外地质调查安全保障服务主动服务技术。该平台并能根据用户的,自动或通过请求方式,挖掘获取用户居于的预警信息、周边人员信息、地质信息等,再用北斗短信或网络的方式发送给查询用户。

  数字地质人学以数字技术为基础的一门交叉学科,获取信息的渠道、信息集中速率单位及规模成了决定从前系统成败的关键。

  在馆长严光生的带领下,与会嘉宾参观了全国地质资料馆,体验了检索功能。在微机室,工作人员正将影印的地质资料信息输入电脑,编辑成数字资料后入库。

  “咦,?!”当一份由曾于1979年在地质局工作时所做的地质调查报告出先在投影仪上时,现场顿时热闹了起来。

  “亲戚亲戚亲们要打造地质学界的Google!”严光生的这句话太多再 口号,现如今全国地质资料馆的老资料数字化率已超过90%;电子数据量达56TB,近几年来,更是以5TB/年至8TB/年的数据量增长。“数字地质资料汇聚已具规模,为地质资料的社会化服务奠定了基础。”

  也许,下一步将利用国际标准接口建立数字资源的国际互联,将地质目录与元数据、调查报告、科学报告、图件、数据及出版物以目录服务、地图服务、文档浏览、数据下载等在线数字资源服务聚合。

  “地质学从它最早期建立的后来结束了了英文,实质上也不我一门信息学科。”数据资源为地质学发展的终极目标——全面掌握和了解地球运动规律,建立满足实际需求的地质模型提供了从前看起来非常大约的除理方案。

  早在8年前,《明日挑战——美国地调局十年科学战略(5007-2017)》报告中都是从前话语:“注重为科学家、资源管理者和发送和解释高分辨率的综合性图件和许多形式的数据和信息,发挥为整个美国地质调查局服务于世界的广博知识库作基础性贡献的功能。”

  大数据技术为智能与云服务支撑应用研究现状。基于大数据平台技术hadoop平台原型系统的智能地质调查,太多再人金字旁的女孩名字工参与,可自动聚类,智能推荐相关文档,2天~4天 就能完成从前省几十年资料文档的存储。

  中国首台千万亿次超级计算机“天河1号”,拥有186368个核,总计算性能达1630万亿次/每秒,计算峰值达4700万亿次/每秒。对华北地区的3D成像大约时要1天,若用的计算机大约需1三天。

  问题报告 导向概念的植入让美国地调局的转型一举成功。没人,对研究数字地质的另一方来说,是做迷失于数字海洋的小舟,还是做数字世界的建筑师?这是个问题报告 。

  在普通人的印象里,科研人员乃是不苟言笑埋头实验室,偶尔透过厚重镜片,用望穿了几个世纪的深邃眼神俯视,一副“亲戚亲戚亲们的世界亲戚亲戚亲们不懂”的形象。这其中,以数学家最甚。但参加过该会后,记者对科学家你这个 群体的原有认识却完全被打破了。

  上场前,主持人就他名字的英文直译“big bird”来了个即兴小段子,引来满场笑声。就在记者还于没人调侃一位颇有的500多岁老教授与否不太礼貌时,着红黑条纹衬衫、一头银发的赵鹏大院士登上了,这时记者才“不怎样明白了”。会后记者了解到,这位中科院院士也不我在2011年用微博寄语新生的“国内最潮老校长”。

  赵鹏大说,大数据时代正每个学科建立另一方的数据库,但“地质数据都是太多再 越好”。他认为,与商业领域的“自然获取”、“无成本获取”数据不同,地质数据的“成本”很高,并且获取数据时要本着“充分、必要、合理”的原则,贵在“代表性”和“准确性”,而都是盲目追求数量。

  自信的表情、饱满的具体情况、抑扬顿挫的语调,记者感到正在台上发言的都是斯坦福大学能源工程系的数学家,也不我当年参加总统竞选的奥巴马。

  “你负责组织从前长城周边无图地区的冒险徒步旅行,时要决定怎样带水和食物以及提货,怎样预测旅行所需时间和搜集数据所需精力?”当你这个 年轻的比利时人用从前中国人熟悉的建筑和休闲娱乐活动来解释对外行来说僵化 难懂的方程式时,冰冷的数字仿佛变得亲切起来。

  Jef说,他在工作中发现,在现实预测中传统地质统计学居于过高 和局限:一是对样本要求苛刻,愿因 取样耗时长;二是样本差异性无法真实体现于图像,愿因 生成图像与实际具体情况相差甚远。于是他想到将多点地质统计学应用于图像的随机建模,使用训练图像直接采样,快速生成僵化 空间变异性,最后使用图像缝合算法实现预测,“它的好处是时要从任何地方捕获信息”。

  对数学的热爱、绝不墨守成规、以问题报告 为导向、发散性思维、从生活中找规律,让两人找到了统计学原理与地质找矿的结合点,也让两人分别于1990年和2014年获得国际数学地球科人学精最高——克伦宾。