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近日,从科技部获悉,国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项拟立项的2018年度项目公示中,由中国人民大学牵头承担的高时效、 可扩展的大数据计算模型、 优化技术与系统(共性关键技术类) 项目负责人为ダファベット 入金不要陈红教授,此项目中央财政拨款经费4371万元,位居榜首,项目实施周期为3年。
据了解,本项目的主要研究内容为对不同计算模式和不同任务负载可进行自适应优化和可伸缩调整的新型分布式数据存储系统;研究多种计算模型融合并存、执行过程可优化、分布式可扩展的大数据计算系统;研究各类经典大数据机器学习算法的高效并行化方法,设计通用的编程模型和接口,研制高效、可扩展、可兼容的大数据机器学习系统;研究智能式交互向导的大数据分析意图理解以及分析途径推荐技术;开展流数据大规模在线数据分析的综合示范应用。
国家重点研发计划启动实施“云计算和大数据”重点专项是为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》,以及国务院《关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等提出的任务。本重点专项总体目标是:形成自主可控的云计算和大数据技术体系、标准规范和解决方案;在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术;基本形成以云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群;提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力,实现核心关键技术自主可控。