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2025年1月
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目前，在我国高校的专业设置上与数据挖掘、大数据分析以及人工智能相关的学科专业包括：计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学、经济、金融、贸易、生物信息以及公共卫生等。这些专业的在使用科研平台时的侧重点各不相同，使用人员层次水平也不相同，对算法的使用也不相同，因此，需要建设一个便利、操作简易、算法全面、可视化的科研服务平台是非常有必要的。
大数据、机器学习以及人工智能是以计算机基础为基础，以挖掘算法为核心，紧密面向行业应用的综合性学科。金年会科研服务平台以容器技术、大数据技术以及人工智能技术为基础，集成便于操作的数据科研应用系统，可集成海量优质数据资源、算法、可视化建模、数据展示等，能够满足平台使用者在项目研究及算法研究的辅助工具的全部需要。
提供多种不同的科研数据便捷采集方式，包括数据库采集、现有数据导入、实时数据接入、开放数据获取、网络数据采集等，并进行高效的数据资源管理。
辅助高校院所老师以及科研人员的研究工作，为其提供海量数据的处理分析工具以及处理环境。
为科研工作者提供算法与模型进行科研，包括上百种机器学习算法以及支持深度学习模型。
提供简单快捷的数据可视化工具，可以快速将科研结果进行展示与分析，完美呈现科研成果
在系统架构方面，金年会科研共享服务平台利用先进的容器技术充将硬件资源池化，充分调用、合理分配，在满足多样化科研环境需求的同时，可将科研资源充分利用起来。其架构如下图所示。
在同时，提供数据采集、数据存储管理、大数据科研环境、人工智能科研环境以及行业科学科研环境支撑，为各行业科研工作者提供一体化科研服务环境。
平台整体可以分为基础平台、科研工具、科研数据、建模可视化以及运维管理等部分。基础平台包括硬件资源利用、容器平台、容器引擎、容器管理以及资源调度等模块，为上次科研平台提供基础支撑环境。
科研工具包括数据采集工具、数据存储、科研环境以及计算与检索引擎。采集工具可以帮助科研用户将各种数据源数据采集到科研平台，存储平台支持结构化数据、非结构化数据以及空间数据的存储与管理。金年会科研平台可以提供包括大数据科研环境、机器学习科研环境、人工智能科研环境以及行业领域科研环境等的支持，同时辅以科研数据，科研工作者可以快速检索科研数据、通过图形化建模进行算法和模型训练等大幅度提升科研效率和便利性。科研结果可以通过数据可视化工具进行结果呈现，更形象直观的展现科研成果。
支撑海量异构数据的抽取、清洗、加载，快速实现数据资源整合汇聚，适配50多种主流数据源，并且可图形化方式进行数据采集，具有高吞吐、低延迟的特点，可以大幅提升工作效率。
提供大数据、人工智能、机器学习以及行业应用科研环境，提供便捷的科研工具，为科研工作者打造一站式科研服务。
为方便不同专业、不同层面的科研人员进行数据分析和学习，提供图形化建模和程序建模两种形式，科研工作者一方面可以通过图形方式快速建模，另一方面可以通过程序的方式灵活自定义模型算法，其中包括统计模型、关联算法、分类、聚类以及深度学习等主流算法模型。
科研结果需要好的形式进行展示才能被人容易理解，金年会科研服务平台提供了多种方式进行数据可视化，并可以根据用户的喜好进行大屏幕展示定制。
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