什么是时空大数据

❶ 如何用深度学习处理时空大数据

大数据是我们现在经常听到的一个词，在互联网时代迅速发展的今天，大数据的应用范围越来越广，但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的，深度学习是什么，是一种要求还是一种技术，这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的，在现在为什么深度学习会受到重视，这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视，很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好，投入的精力也处于行业的领先地位。
第一、深度学习是一种模拟大脑的行为
这是一种新的技术，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，这就是为什么深度学习和人工智能有关系的原因，人工智能说到底是一种模仿类型行为以及思维的技术。
第二、深度学习对于大数据的发展有帮助
在深度学习的过程中才会产生启发，为什么以前的数据只是数据，后来的数据就可以成为大数据，这都是因为深度学习对于大数据技术开发的每一个阶段都是有帮助的，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，只有深度学习，这些工作才会有可能一一得到实现。
第三、深度学习转变了解决问题的思维
很多时候发现问题到解决问题，走一步看一步不是一个主要的解决问题的方式了，在深度学习的基础上，要求我们从开始到最后都要基于哦那个一个目标，为了需要优化的那个最终目的去进行处理数据以及将数据放入到数据应用平台上去。
第四、大数据的深度学习需要一个框架
深度学习不是有针对性的，和机器学习一样，特别是在大数据方面的应用，它也是需要一个框架或者一个系统的，就和做大数据分析的过程中，企业不仅仅只是要创建一个大数据平台，还要有能力驾驭它，并且对于各个方面都要有全面的了解。在大数据方面的深度学习都是从基础的角度出发的，总而言之，将你的大数据通过深度分析变为现实这就是深度学习和大数据的最直接关系。

❷ 时空副本

“时空”定义一般指时间和空间，目前时空大数据是较主流的学术和商业定义，由国家大数据战略重点实验室收集审定。时空大数据包括时间、空间、专题属性三维信息，具有多源、海量、更新快速综合特点。 “副本”定义一般指镜像和复制，目前数字孪生是较主流的学术和商业定义，通过大数据分析、AI等新一代信息技术在虚拟世界的仿真分析和预测，以最优结果驱动物理世界运行，本质是信息世界对物理世界的等价映射。

❸ 大数据:大变革、大机遇|战略性

大数据:大变革、大机遇|战略性

从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样，在短短的数年之内，从少数科学家的主张，转变为全球领军公司的战略实践，继而上升为大国的竞争战略，形成一股无法忽视、无法回避的历史潮流。互联网、物联网、云计算、智慧城市、智慧地球正在使数据沿着“摩尔定律”飞速增长，一个与物理空间平行的数字空间正在形成。在新的数字世界当中，数据成为最宝贵的生产要素，顺应趋势、积极谋变的国家和企业将乘势崛起，成为新的领军者；无动于衷、墨守成规的组织将逐渐被边缘化，失去竞争的活力和动力。毫无疑问，大数据正在开启一个崭新时代。

大数据时代有什么本质特征？大数据的来源是什么？大数据又将流向哪里？大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例？中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇？一系列问题亟待研究者给出深入解析。

“数据驱动发展”成为时代主题

如今，大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，作为战略性资产进行管理；从国家治理角度，大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点，是战略新兴产业的最活跃部分；从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之，国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间，全球竞争版图将分成新的两大阵营：数据强国与数据弱国。

宏观上看，由于大数据革命的系统性影响和深远意义，主要大国快速做出战略响应，将大数据置于非常核心的位置，推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，2013年又推出“数据—知识—行动”计划，2014年进一步发布《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，启动“公开数据行动”，陆续公开50个门类的政府数据，鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，英国发布《英国数据能力发展战略规划》，日本发布《创建最尖端IT国家宣言》，韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略，国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。

微观上看，大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表，提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统，将逐渐取代原有的生产体系，构成一个“以数据为核心”智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.0”为代表，要通过信息物理系统（CPS——cyber physical system），把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来，形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT时代”（data technology）为代表，认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁，而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙，共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。

与此同时，大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑；精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警，大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作；大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点，比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。

从哲学意义上来看，大数据不仅仅是一场技术革命，也不仅仅是一场管理革命或者治理革命，它给人类的认知能力带来深刻变化，可谓是认识论的一次升华。具体而言，大数据可以为决策者解决“四个问题”，提升“两种能力”。一是解决“坐井观天”的问题，以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息，和井底之蛙无异，大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底；二是解决“一叶障目”的问题，以往不具备全样本数据分析能力，只能用小样本分析近似推理，犹如从“泰山”中取来“一叶”，而真理可能存在于全样本的海量数据之中，借助大数据则可完全克服；三是解决“瞎子摸象”的问题，七个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象，因为他们的信息是相互离散的，无法有效关联起来，而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌；四是解决“城门失火，殃及池鱼”的问题，人们习惯于因果分析，遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理，但大数据注重相关关系，可以准确地发掘出规律。提升两种能力，一个是“一叶知秋”的能力，体现大数据敏锐的洞察能力，另一个是“运筹帷幄，决胜千里”的能力；体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明，大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。

中国成为数据强国的优势、挑战与路径

值得振奋的是，中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年，全球数据规模将增长十倍，每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。从全球占比来看，中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%，届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪，因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。

尽管存在成为数据强国的潜力，但在目前的政策环境之下，我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一，顶层设计方面，全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈，中国作为一个后发国家，想要实现弯道超车，后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿，把准未来趋势，超前战略部署，对政策设计来说是一个非常现实的挑战。第二，数据开放方面，“数据孤岛”广泛存在，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中却相互割裂，自成体系，“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享，数据被视为部门的利益和隐私，这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三，大数据相关的法律、法规、标准缺位，导致能够开放的数据不开放，需要保护的隐私不保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四，“数据主权”容易受到侵蚀，由于数据空间是国家新的战略维度，尚没有完备的安全保障体系，再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口，数据资产极易流失，数据主权极易受到侵蚀。

把握优势，克服挑战，抓住大数据革命带来的“机会窗口”，建设数据强国，是实现中华民族伟大复兴的一个有力支撑。然而，我们需要怎样做才能更好地拥抱大数据时代，确保在数字化趋势中立于不败之地呢？首先，需要在国家顶层设计上有一个清晰的行动框架，包括由什么部门主导、哪些部门参与、什么样的协作机制、沿着什么优先次序、克服哪些既有的障碍、达到什么战略目标，只有这样，各部门、各地区、企业界、学术界才能形成合力，在一个共同的路线图上协作推进。其次，盘活数据资产，在数据开放上取得实质性突破。一些基本的建议包括：加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）大数据开放与共享；推动基础性、战略性大数据资源库整合；加强大数据基础设施建设，编制国家大数据档案。最后，把强大的“国家企业”和活跃的“万众创新”结合起来。一方面，要培育可以和国际“八大金刚”并驾齐驱的巨型企业作为大数据环境中竞争的中坚力量，同时，鼓励和引导大众创业、万众创新成为数据生态系统中的活跃力量。

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❹ 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据

“大数据”简单理解为：

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据，在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要：

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理，对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据：

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

❺ 什么是空间大数据

空间大数据是整合所有的数据，然后转移到数据库中，然后呈现数据多元化。

❻ 警用大数据时空挖掘与分析是什么

摘要 （一）社会服务

❼ 大数据同一时空网格什么意思

大数据同一时空网的意思是指本人的电话号码与确诊号码在同一时空网格（范围是800M*800M）共同停留超过10分钟，且最近14天任一方号码累计停留时长超过30小时以上，查出的号码为时空伴随号码。本人的绿色健康码就会变成带有警告性质的黄色码，并被系统标记为时空伴随者。

在时空伴随者之前，排查新冠感染风险人员都以密切接触者来进行管理。通过对比两者的定义，可以发现，最大的区别在于两者在空间上范围的进一步扩大。在户外开放空间，同一基站一定距离范围内有过规定时长(例如10分钟及以上)轨迹碰撞的手机号码，定义为可能暴露的时空伴随。

相关信息

健康码黄码人员和收到成都市公安局、市疾控中心短信提醒的时空伴随风险人员应立即向社区报备，并在3天内进行2次核酸检测，2次核酸检测间隔应在24小时以上，获得核酸阴性结果前请居家，不要外出。

已有多个地方发布了对时空伴随人员的定义和管理措施，但各地做法也不尽相同官方并没有对“时空伴随者”的统一定义和管理方法。在许多地方发布的信息中，时空伴随、时空交叉、时空重合都统一作为一个名词进行解释，但各地发布的定义内容却不太统一。

❽ 大数据时空接触是什么意思

有过一个近距离的接触。
是指和有新冠的肺炎的患者，在生活工作中有过一个近距离的接触，没有带防护，比如说一家里的人，跟他一起生活，没有任何的防护的措施。另外，在工作环境当中，没有带N95口罩，跟这些患者有过超过一米以内的近距离的接触和生活，这种都叫密切接触者。主要是他确诊了这个疾病之后，都需要把与他接触人进行隔离，因为有可能被传染上，就需要隔离一段时间，看看有没有被传染上，没有被传染上，那就没事了。