海岛生态物联网建设:概念和模型

海岛是自然资源的重要组成部分,但由于受海洋影响强烈、海岛空间有限而生态脆弱性明显,应加强保护。保护的前提则需要掌握海岛生态本底现状及未来发展、变化趋势等信息,海岛生态物联网监测则能够为实现这一需求提供重要支撑。本文在前人相关研究的基础上,概述了海岛生态物联网的概念,即基于物联网技术对海岛生态系统开展自动、实时、长期监测并获取海岛生物、非生物、生态安全等信息以掌握海岛生态系统在自然和人为活动干扰下的变化规律与机制,评估海岛生态状况以作出相应决策和开展海岛生态学研究的基础网络体系;结合海岛特点构建了海岛生态物联网概念模型,形成了由生态要素监测层、数据采集层、存储层、网络传输层、能源保障层、保密层、应用层等7部分构成的监测体系;海岛生态物联网在前期构建、监测内容、数据管理、建设及维护、数据应用等方面具有区别于其他物联网的特征。以广东典型小海岛——三角岛为例展示了海岛生态物联网概念模型在具体海岛上的构建应用,为下一步开展三角岛生态物联网的实践应用及管理提供基础参考,为海岛生态监测和生态物联网建设提供理论和实践参考,并有助于未来海岛生态物联网建设的研究。     

深圳城市生态大数据智慧管理和服务平台技术集成与应用研究

生态环境是人类赖以生存和发展的基础,城市生态大数据智慧管理和服务平台建设是生态城市和美丽城市建设的需要。以深圳市为例,借助物联网、移动互联网、计算机、数据库和网络地理信息系统技术,以及时空地理大数据整合和共享、大数据挖掘分析和云端一体化业务协同等关键技术,结合城市生态系统评估分析决策模型/方法/对策库,在实现深圳市“空-地-网-统计-众源”等多源异构生态大数据有效集成的基础上,搭建了 “数据采集-信息提取-知识发现-决策生成-快速服务”全流程、一体化的深圳市生态大数据智慧管理和服务平台,构建了面向业务部门和科研人员等专业用户的生态野外数据调查采集系统和城市生态监测与评估管理决策分析系统,以及面向社会大众的深圳生态大调查APP。平台首次揭示了深圳市1979年以来不同生态系统的格局、构成、过程、服务和健康状况的变化,提升了深圳市生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化水平。平台有效降低了用户数据收集与处理和操作专业模型的难度,突破了原始数据应用的瓶颈和难点,提高了专业模型在业务部门中的使用率。未来,依靠“生态大数据+生态专业模型”的技术方案实现从数据到知识的挖掘,是实现城市生态大数据智慧化和专业化管理的关键,也是全面提高城市生态环境保护信息化服务水平的重要途径。     

大数据时代超重肥胖社会防控的新战略

超重肥胖既是社会问题，也是世界难题。本文深入分析超重肥胖产生的能量失衡论，并对社会化复杂因素进行剖析。基于互联网、物联网和大数据时代，对超重肥胖有关数据进行挖掘，提出超重肥胖社会防控的新战略。     

推行物联网技术 构建远程救护系统

物联网被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮。在医疗行业中,借助于物联网技术可以持续改善医疗品质,提高患者的救治效率。基于物联网技术的远程救护系统的研发,通过集成融合物联网技术和医疗保障技术,有效提升基地医院的远程卫勤保障能力。     

物联网环境下,智能医养融合电子平台设计

为缓解"医养融合"发展模式中养老者电子健康档案、电子病历实时传输和不同服务主体间信息共享的难题,本文提出智能医养融合电子平台模型。系统利用使用物联网技术的智能医疗设备采集养老者的生理信息数据,使用Map Reduce挖掘数据,快速有效的完成养老者生理数据的分析和整理。     

大数据在生态环境领域的应用进展与展望

随着互联网和移动通讯技术的发展,生态环境领域从信息采集到加工处理也进入信息化和数字化时代,数据量呈现爆发式增长,生态环境大数据受到越来越多的关注.生态环境大数据是在对生态环境要素“空天地一体化”连续观测的基础上,集成海量的多源多尺度信息,借助云计算、人工智能及模型模拟等大数据分析技术,实现生态环境大数据的集成分析和信息挖掘.生态环境大数据存在数据来源多样、涉及部门广;数据采集方式不统一;服务对象众多、对专业化服务要求高等特点.大数据已在生态环境领域得到了初步应用,如在全球气候变化预测、生态网络观测与模拟和区域大气污染治理等方面作用明显.目前我国生态环境大数据的发展还存在诸多问题,包括数据共享难、监测技术落后、传感器等监测设备严重依赖进口、数据集成和深度分析能力不足等.随着大数据技术的进步,未来大数据在解决生态环境健康问题、提高重大生态环境风险预警预报水平、提高生态环境领域科学研究水平等方面都将发挥巨大作用.大数据将最终实现生态环境管理决策定量化、精细化,生态环境信息服务多样化、专业化和智能化,为中国社会经济可持续发展和生态文明建设提供技术保障.     

大数据时代的大型人群队列

大数据技术推动了生命组学数据的爆炸式增长，生命科学研究进入大数据时代。大型人群队列研究依托大数据技术获得了重要突破，为生命科学和精准医学研究提供了宝贵资源，推动着预防医学模式发生革命性变化。以大数据技术为导向，人群队列研究规模空前扩大、学科交叉创新层出不穷，如何充分高效地利用人群队列资源、实现队列间的互联互通与共享，也是队列研究亟待解决的难题。该文将重点分析大数据时代特征下国内大型人群队列研究的发展特点，并提出其未来发展趋势及面临的挑战。     

创新型设计便携式生物精密检测仪器及应用

基于实用新型和外观设计的"双重"创新型设计理念,本研究应用自动化与控制技术、物联网无线远程监控技术等先进的前沿技术,研发出一种便携式生物精密检测仪器及其实现方法。并通过描述创新仪器的基本原理和主要特征,体现出其设计新颖,便携实用,使用方便,智能化程度高,检测精准等优点,解决传统生物检测仪器存在的设备多而重、占用空间大、自动化程度低、操作繁琐、检测误差大等不足之处,以满足行业对生物检测设备技术创新的迫切需求。     

生态环境大数据发展现状与趋势

随着大数据时代的到来生态环境大数据给生态环境领域研究带来了新的机遇与发展。本文回顾了生态环境大数据在收集、监测、分析与应用方面的发展现状。虽然生态环境大数据研究相对于其他领域起步较晚,但是目前正处于蓄势待发的状态。生态环境大数据研究未来的发展趋势为: 一、建立数据共享机制;二、需要跨区域的不同监测站点甚至不同观测网络进行联合观测与研究, 建立从样地到区域甚至到全球多尺度的、系统的观测与研究, 并且应该推进观测的标准化和规范化, 进一步统一不同生态环境观测网络的观测标准, 建立国际统一的观测标准和规范;三、需要开发针生态环境对大数据的统计分析软件, 尤其应该重视地理信息技术与统计分析技术的结合,特别是过程模型与大数据的结合。最后, 虽然生态环境大数据的应用研究相对薄弱但未来的发展空间是巨大的, 未来生态环境大数据的应用主要应该体现在生态环境资源管理、生态环境动态监测、生态环境评价等方面。     

生物芯概念计算——生物信息计算的新概念

正生物技术的迅猛发展推动了生命科学进入大数据时代,以新一代测序技术为代表的高通量生物技术加速了生物学与计算、信息等学科的融合,大大推进了生物信息学的发展.据美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI)最新的数据统计,相较前一年,基因组测序项目增长了49.94%,以读长数据(read)为代表的高通量核酸测序数据增长了44.37%,蛋白质序列数据增长了39.85%[1].截止最新的数据发布(2017年9月),存储于GenBank数据     

生态环境大数据平台架构和技术初探

大数据技术的产生给海量生态环境数据的处理以及全球生态环境问题的监测和分析提供了新的思路。本文通过分析大数据的基本特征,对生态环境大数据的概念以及特征进行了简要阐述,并参考一般大数据的系统结构,从4个方面设计了生态环境大数据综合平台的总体构架:数据平台、基础设施平台、技术平台及应用服务平台。从数据获取、数据存储与管理、数据计算模式与系统和数据分析共4个模块详细阐述了生态环境大数据技术平台构建的关键技术。最后,针对生态环境大数据未来的发展,提出了的一些思考和建议。     

物联网各层安全研究探讨

随着互联网技术的完善和云计算技术的兴起,物联网的实现也变得触手可及。而物联网的建设与发展必将面临安全因素的制约。本文概述了物联网各层级的框架结构,并对各层安全策略进行初步的探讨,总结了各层面临的安全威胁及相关的安全技术。     

科技名词：区块链

<正>区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传     

粤港澳大湾区城市群生态系统智能化管理

开展生态系统数字化、信息化、智能化管理,全面提升粤港澳大湾区生态环境质量,是建设国际一流湾区的必然趋势。以城市群生态系统智能化管理为目标,系统整合各类生态环境相关数据资源,形成生态系统管理数据和决策支撑体系,并以此为基础构建生态智能管理平台。研究以生态系统要素和功能管理逻辑为核心,构建了生态系统管理业务流程：（1）精准剖析生态环境问题,确定问题发生的尺度、范围并对其进行分类和定性;（2）确立生态管理目标,制定适宜的管理策略;（3）根据现状与基线进行生态系统服务权衡,通过生态管理恢复工程提升生态系统质量;（4）通过环境物联网监测生态系统变化,及时调整和改进生态系统管理计划。针对城市群生态系统多尺度、多层次、复杂化等特点,在制定管理决策时应充分权衡管理目标和生态服务,兼顾各类生态系统服务效益;需通过示范性生态工程印证管理方案的可行性、适用性和协同性;以趋善化理念为指导思想,不断优化调整生态管理目标;同时在管理活动实施的过程中不断积累、凝练、总结所获得的反馈信息和经验。面向生态管理体制和管理能力的现代化提升需求,融合大数据、地理信息系统（GIS）、全球广域网络（Web）等信息化技术,构建粤港澳大湾区生态管理智能平台,实现多主体信息共享,打破管理决策的"黑箱",为推进生态环境管理现代化提供可靠可行的方案。构建的生态系统管理业务流程和管理策略,将知识充分融入管理决策的制定流程,能服务于粤港澳大湾区的生态文明建设,推动可持续和高质量发展。     

科技名词：大数据

<正>指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采     

推动精准医疗和伴随诊断产业创新发展

正精准医疗,就是应用现代分子生物学、分子病理学、分子遗传学、分子影像技术、生物信息技术以及目前热门的大数据技术、智能化技术等,结合患者生活环境和临床数据,实现精准的疾病分类和诊断,制定具有个性化的疾病预防和诊疗方案。包括对风险的精确预测,疾病精确诊断,疾病精确分类,药物精确应用,疗效精确评估,疗后精确     

大数据时代的整合生物信息学

随着生物数据测量技术的不断发展,生物数据的类型、内容、复杂度不断增加,生物信息学已迈入大数据时代。面对大数据时代多模态、多层次、高维度、非线性的复杂生物数据,生物信息学需要发展相应的方法和技术进行有效整合生物信息学研究与应用。本文对大数据时代整合生物信息学所涉及的数据整合、方法整合、系统整合及相关问题进行梳理和探讨。     

Nature系列期刊导读

<正>探讨大规模基因组研究随着新一代基因组测序技术的发展,近十年来大规模基因组测序研究越来越多,由此积累出了庞大的数据群。该文从以下三方面探讨了大规模基因组研究中的大数据问题:全基因组关联研究以及外显子组测序研究中的显著性检验,以及如何使研究更具有统计学意义;外显子组突变研究对于理解和预测当前和未来人类疾病和进化的模式具有重要意义;基于基因的稀有突变研究,及其与已知疾病的     

云计算环境下数据存储技术的研究

随着信息技术、云计算、大数据、移动互联等技术的迅速发展,用户数量的不断增加,用户产生的数据量以指数级的速度激增。如何存储超大规模、海量的数据,传统的分布式存储技术将面临着挑战。分布式存储技术利用多台服务器存储数据,可分担存储负荷。然而在云计算环境下显得苍白无力。为了提高海量数据的存储效率,研究了数据分块算法,缩短数据备份的响应时间。有效应用重复数据删除技术,提高了数据的存储性能。     

前沿信息技术在生物医学大数据中的应用及展望

近年来,随着以高通量组学检测技术为代表的生物技术(biologicaltechnology,BT)的发展,生物医学研究领域开始进入大数据时代。面对高维度、跨层次、多模态生物医学大数据,科学研究需要数据密集型科研新范式。云计算、区块链、人工智能等前沿信息技术(information technology, IT)的蓬勃发展为这种新型研究范式的实践提供了技术手段。本文对云计算、区块链、人工智能等前沿信息技术在生物医学大数据中的应用进行了描述,并对数据密集型科研新范式支撑环境的构建提出了前瞻展望,以期建立融合BTIT技术的新型研究方案和科研新范式,最终推动生物医学研究跨越式发展。