“AI+大数据”推动数据挖掘走向数智化治理
5月20日，阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台负责人贾扬清在媒体沟通会上表示，经过近20年的发展，人们对大数据的利用已从早期的数据挖掘进化为集数据分析、数据管理、数据协同为一体的综合治理，在这一进程中，大数据与人工智能（AI）技术的融合居功甚伟。 贾扬清提到，数字经济迅猛发展，不断丰富、增长的数智业务，对技术提出了更高的挑战，数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。尤其对企业来说，业务创新要提高效率，仅仅把数据管理好、使用好还不够，还需要AI技术的加持。 “大数据和AI密不可分，二者结合在一起，更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”贾扬清说。 当前，大数据技术已经广泛应用到各行各业的数字化转型中。例如，隶属建筑行业的中建三局一公司，就基于阿里云的数据管理平台DataWorks和云数据仓库MaxCompute构建了数智建造一站式服务平台。该平台覆盖了建造领域生产场景全链路、核心管控全流......阅读全文
Benchmarker一种可靠的对GWAS数据进行挖掘的算法
全基因组关联研究（GWAS）针对大量人群寻找有助于常见的多基因特征（如身高或肥胖）的基因。这些综合性研究经常发现大量微小的遗传变异，这些变异在高龄，肥胖等人群中更常发生。但这种相关性并不一定意味着因果关系的存在。 虽然有许多计算算法可用于帮助提取GWAS结果，但很难知道选择哪一种。研究人员在《
注水算法
迭代注水算法是由Wei Yu提出的，它是一种多用户功率分配算法。这是一种自私算法，当接收端和发送端没有共享信道信息时，它的实现非常简单，复杂度低。但是，当信道上有共享信 息，需要共享信道，这是网络拓扑就会出现远近效应，这就产生了非平衡状态，引起用户间信号干扰，信息传输效率下降。 迭代注水
大数据+智能算法有望治愈抑郁症和精神类疾病
近几年，多个大型而长期的脑研究项目问世，包括投资60亿美元的“美国脑计划（US BRAIN Initiative）”、欧盟投资10亿欧元的“人类脑计划（HBP）”；中国和日本也都在2016年初发布了重大的脑科学项目，希望能通过研究猴子来理解人脑。2016年，“脑科学与类脑研究”被“十三五”规划纲
大数据成为反腐利器 新算法体系精准发现疑似问题线索
如何从碎片化、结构化的电子政务大数据中发现疑似问题线索？ 中科院计算所的研究团队经过长期研究找到了答案。 “在不同电子政务系统产生的偶然数据中蕴含着具体人、具体事的必然章法和趋势。”在中科院计算所研究员方金云看来，大数据具有使小恶小善振荡放大的力量，有助于从电子政务数据中精准发现疑似问题线索
基于变体GRU预处理网络数据包的入侵检测优化算法
在网络空间中，用入侵检测（Intrusion Detection System，IDS）判断网络数据包是否包含攻击对于防范网络攻击和保护信息安全具有重要意义。现有的IDS算法存在两个问题，一是利用人工经验大量提取的特征无法准确描述网络数据包；二是神经网络结构复杂、内存占用大、功耗大。 中国科学
加速新药研发！新算法助力质谱数据准确高效预测小分子
小分子的鉴定是生命科学一项关键任务。质谱（mass spectrometry，MS）可用于分析化合物成分，高通量质谱技术能够从数十万个环境中收集小分子的串联质谱。然而，现有的方法是基于化学领域的知识，无法解释小分子质谱中的许多峰。 卡内基梅隆大学和俄罗斯圣彼得堡国立大学的研究人员提出一种算法—
昆明动物所开发出适用于高通量异质性数据算法
挖掘肿瘤大数据有助于识别和总结肿瘤发生、发展过程的分子变化规律。然而，肿瘤组织高度异质性、批次效应等因素是肿瘤数据分析的重要难题，而目前常用的转录组数据分析方法对于肿瘤离群值极度敏感，容易产生假阴性结果。针对此，中国科学院昆明动物研究所科研人员开发了一种新的不依赖均一化、非参的高维大数据分析算法
高效的集合卡尔曼滤波热层电离层数据同化算法
全球导航卫星系统、短波通信等无线电波在传播过程中会受到地球的高层大气（电离层/热层）的折射、散射影响，因此对高层大气的日常监测和预报具有重要意义。电离层是高层大气的电离成分，受太阳辐射条件控制，这意味着它不能太长时间地“记住”过去，通常只有2-3小时的提前预报时间。热层是高层大气的中性成分，受太
二十世纪最伟大的十大算法及其意义
一、1946 蒙特卡洛方法 1946年，美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann，Stan Ulam 和 Nick Metropolis共同发明，被称为蒙特卡洛方法。 它的具体定义是： 在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的
麦穗图像数据库在于农业生产和研究现场的AI算法测试...
麦穗图像数据库在于农业生产和研究现场的AI算法测试的应用Plant Phenomics | 小麦麦穗自动检测大规模图像数据库：为可用于农业生产和研究现场的AI算法测试奠基在国际协作下，来自7个国家、9个研究机构的十几名研究人员创建了基于提高通用性的图像来自动检测小麦麦穗的大规模数据库。构建了用于小麦