什麼是時空大數據

❶ 如何用深度學習處理時空大數據

大數據是我們現在經常聽到的一個詞，在互聯網時代迅速發展的今天，大數據的應用范圍越來越廣，但是深度學習這個詞對於很多人來說是比較陌生的，深度學習是什麼，是一種要求還是一種技術，這種技術與我們日常可能聽到的詞例如機器人、人工智慧都是息息相關的，在現在為什麼深度學習會受到重視，這也是得益於人工智慧以及大數據等技術受到的重視，很多做的比較成功的互聯網公司在深度學習上也做的很好，投入的精力也處於行業的領先地位。
第一、深度學習是一種模擬大腦的行為
這是一種新的技術，可以從所學習對象的機制以及行為等等很多相關聯的方面進行學習研究，這就是為什麼深度學習和人工智慧有關系的原因，人工智慧說到底是一種模仿類型行為以及思維的技術。
第二、深度學習對於大數據的發展有幫助
在深度學習的過程中才會產生啟發，為什麼以前的數據只是數據，後來的數據就可以成為大數據，這都是因為深度學習對於大數據技術開發的每一個階段都是有幫助的，不管是數據的分析還是挖掘還是建模，只有深度學習，這些工作才會有可能一一得到實現。
第三、深度學習轉變了解決問題的思維
很多時候發現問題到解決問題，走一步看一步不是一個主要的解決問題的方式了，在深度學習的基礎上，要求我們從開始到最後都要基於哦那個一個目標，為了需要優化的那個最終目的去進行處理數據以及將數據放入到數據應用平台上去。
第四、大數據的深度學習需要一個框架
深度學習不是有針對性的，和機器學習一樣，特別是在大數據方面的應用，它也是需要一個框架或者一個系統的，就和做大數據分析的過程中，企業不僅僅只是要創建一個大數據平台，還要有能力駕馭它，並且對於各個方面都要有全面的了解。在大數據方面的深度學習都是從基礎的角度出發的，總而言之，將你的大數據通過深度分析變為現實這就是深度學習和大數據的最直接關系。

❷ 時空副本

「時空」定義一般指時間和空間，目前時空大數據是較主流的學術和商業定義，由國家大數據戰略重點實驗室收集審定。時空大數據包括時間、空間、專題屬性三維信息，具有多源、海量、更新快速綜合特點。 「副本」定義一般指鏡像和復制，目前數字孿生是較主流的學術和商業定義，通過大數據分析、AI等新一代信息技術在虛擬世界的模擬分析和預測，以最優結果驅動物理世界運行，本質是信息世界對物理世界的等價映射。

❸ 大數據:大變革、大機遇|戰略性

大數據:大變革、大機遇|戰略性

從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。

大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。

「數據驅動發展」成為時代主題

如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。

宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。

微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。

與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。

從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。

中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑

值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。

盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。

把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。

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❹ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據

「大數據」簡單理解為：

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。

大數據為什麼重要：

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。

如何應用大數據：

大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

❺ 什麼是空間大數據

空間大數據是整合所有的數據，然後轉移到資料庫中，然後呈現數據多元化。

❻ 警用大數據時空挖掘與分析是什麼

摘要 （一）社會服務

❼ 大數據同一時空網格什麼意思

大數據同一時空網的意思是指本人的電話號碼與確診號碼在同一時空網格（范圍是800M*800M）共同停留超過10分鍾，且最近14天任一方號碼累計停留時長超過30小時以上，查出的號碼為時空伴隨號碼。本人的綠色健康碼就會變成帶有警告性質的黃色碼，並被系統標記為時空伴隨者。

在時空伴隨者之前，排查新冠感染風險人員都以密切接觸者來進行管理。通過對比兩者的定義，可以發現，最大的區別在於兩者在空間上范圍的進一步擴大。在戶外開放空間，同一基站一定距離范圍內有過規定時長(例如10分鍾及以上)軌跡碰撞的手機號碼，定義為可能暴露的時空伴隨。

相關信息

健康碼黃碼人員和收到成都市公安局、市疾控中心簡訊提醒的時空伴隨風險人員應立即向社區報備，並在3天內進行2次核酸檢測，2次核酸檢測間隔應在24小時以上，獲得核酸陰性結果前請居家，不要外出。

已有多個地方發布了對時空伴隨人員的定義和管理措施，但各地做法也不盡相同官方並沒有對「時空伴隨者」的統一定義和管理方法。在許多地方發布的信息中，時空伴隨、時空交叉、時空重合都統一作為一個名詞進行解釋，但各地發布的定義內容卻不太統一。

❽ 大數據時空接觸是什麼意思

有過一個近距離的接觸。
是指和有新冠的肺炎的患者，在生活工作中有過一個近距離的接觸，沒有帶防護，比如說一家裡的人，跟他一起生活，沒有任何的防護的措施。另外，在工作環境當中，沒有帶N95口罩，跟這些患者有過超過一米以內的近距離的接觸和生活，這種都叫密切接觸者。主要是他確診了這個疾病之後，都需要把與他接觸人進行隔離，因為有可能被傳染上，就需要隔離一段時間，看看有沒有被傳染上，沒有被傳染上，那就沒事了。