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走向第四范式:數據密集型科學研究

走向第四范式:數據密集型科學研究

定 價:¥128.00

作 者: 趙瑞雪,鮮國建,黃永文,張丹丹
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030769886 出版時間: 2023-11-01 包裝: 平脊精裝
開本: 16開 頁數: 字數:  

內容簡介

  大數據智能時代,數據作為新型生產要素已成為科研創(chuàng)新的基礎戰(zhàn)略資源。由于數據爆炸式增長,海量異構科學數據需要被更有效地分析、處理,以促進科學知識發(fā)現,由此產生了科學研究第四范式——數據密集型科研范式。本書在闡述數據密集型科研范式的概念、演變、特征、需求、發(fā)展趨勢和面臨的挑戰(zhàn)基礎上,重點調研、梳理、分析國際主流的數據密集型科研典型案例,剖析國內外數據密集型科研相關政策規(guī)劃及數字基礎設施建設項目,并對推進我國數據密集型科研范式和加強新型科研基礎設施建設提出措施和建議。

作者簡介

暫缺《走向第四范式:數據密集型科學研究》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章數據密集型科研范式概述
1.1 科研范式的演變過程 2
1.1.1 科學研究的概念 2
1.1.2 范式的內涵與轉換 3
1.1.3 科研范式的演變 4
1.2 數據密集型科研范式的產生 8
1.2.1 數據密集型科研范式的產生背景 8
1.2.2 數據密集型科研范式的提出 28
1.3數據密集型科研范式的核心內容 30
1.4 數據密集型科研范式的特征 33
1.4.1 研究客體的變化 34
1.4.2 科研驅動方式的變化 34
1.4.3 數據要求的變化 35
1.4.4 研究手段的變化 35
1.4.5科學發(fā)現模式的變化 35
1.4.6 科研組織模式的變化 36
1.5數據密集型科研范式對科學研究的影響 36
1.5.1 催生出科學研究新場景 37
1.5.2 數據被視為研究基礎設施 38
1.5.3 提高了科研相關方對數據重視的程度 38
1.5.4 給學術信息交流帶來的深刻變化 39
1.5.5 對支撐科學研究的數字基礎設施提出更全面的需求 40
1.5.6 推動全球“開放科學”運動 40
第2章數據密集型科研環(huán)境發(fā)展態(tài)勢
2.1 積極制定大數據發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃 46
2.2 國內外持續(xù)加強數字科研基礎設施建設 48
2.3全球數據管理與開放共享運動快速發(fā)展 55
2.3.1 數據管理與開放共享政策的制定 55
2.3.2 數據管理機構與數據中心的建設 58
2.4 數據密集型科研呈現開放與包容的發(fā)展態(tài)勢 62
2.5數據密集型科研面臨多方面挑戰(zhàn) 65
第3章支撐數據密集型科研的數字基礎設施典型案例
3.1 通用數字科研基礎設施 70
3.1.1 歐洲開放科學云 70
3.1.2 歐盟第七框架項目 80
3.1.3 歐洲開放獲取基礎設施研究項目 84
3.1.4 美國俄亥俄超級計算機中心 86
3.2 專業(yè)領域數字科研基礎設施 89
3.2.1 歐洲生命科學大數據聯盟基礎設施 89
3.2.2 歐洲開放科學云-生命科學領域 91
3.2.3 環(huán)境研究基礎設施 93
3.2.4 綜合碳監(jiān)測系統(tǒng) 96
3.2.5 AGINFRA+ 98
3.2.6 邁向農業(yè)開放科學的電子基礎設施路線圖 99
3.2.7 AgGateway 102
3.2.8 歐洲植物表型組學會 103
3.2.9 LifeWatch 105
3.3數字科研基礎設施建設啟示 106
3.3.1 強化云計算關鍵技術的應用 107
3.3.2 強調遵循數據的開放獲取和FAIR原則 108
3.3.3 注重數據和服務間的互操作性和標準化 109
3.3.4 重視基礎設施建設的整體統(tǒng)籌和長期可持續(xù)性 109
第4章數據密集型科研典型應用案例及啟示
4.1 數據密集型科研典型應用案例 114
4.1.1 地球大數據科學工程 114
4.1.2 **張黑洞真實照片 116
4.1.3 歐盟“人腦計劃”項目 118
4.1.4 醫(yī)療大數據應用技術國家工程 123
4.1.5農業(yè)氣候和經濟建模 124
4.1.6 食品安全風險評估 125
4.1.7 水稻計算育種 126
4.1.8 華大基因工程 127
4.1.9 大科學項目斯隆數字巡天 128
4.1.10 數據驅動型農業(yè)物聯網應用 129
4.2 數據密集型科研典型應用案例啟示 130
4.2.1 重視虛擬科研環(huán)境搭建 131
4.2.2 加強科研數據體系建設 131
4.2.3 著重提升數據計算分析能力 132
4.2.4 強化大數據關鍵技術應用 133
第5章數據密集型農業(yè)科研應用
5.1 數據密集型農業(yè)科研的新需求 136
5.1.1 注重多學科領域的協(xié)同創(chuàng)新 136
5.1.2 加強數字科研共享基礎設施的建設 137
5.1.3 強化信息技術與領域技術的深度融合 138
5.1.4 重視數據和智能雙向驅動的科研體系建設 139
5.1.5 重視數據密集型計算模型的構建 140
5.2 數據密集型農業(yè)科研平臺典型架構 140
5.3數據密集型農業(yè)科研應用場景 144
5.3.1 作物計算育種 144
5.3.2 多組學大數據與表型性狀關聯分析 145
5.3.3 植物病蟲害監(jiān)測預警 146
5.3.4 農業(yè)綠色發(fā)展智能預測 147
5.3.5 基因工程疫苗協(xié)同研發(fā) 148
第6章結語與展望
6.1發(fā)達國家高度重視和關注數據密集型研究 152
6.1.1 美國國家科學基金會對數據密集型科學計算的持續(xù)支持 152
6.1.2 歐洲網格基礎設施發(fā)布促進數據及計算密集型科學發(fā)展的策略 153
6.1.3 英國科學和技術設施理事會提出數據密集型科學的發(fā)展方向 154
6.1.4 美國國家醫(yī)學圖書館致力于數據驅動科研平臺的規(guī)劃與實現 155
6.2 加快推進數據密集型科研發(fā)展的建議 158
6.2.1 加強政策創(chuàng)設,強化體制機制創(chuàng)新 158
6.2.2 加強科研基礎設施建設及開放共享 160
6.2.3 加強標準規(guī)范的制定與數字服務體系建設 162
6.2.4 積極推進科研組織模式轉型與人才隊伍建設 163
參考文獻 167

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