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2016年大数据相关重大项目指南发布

发布时间:2019-06-11 22:15 来源:未知 编辑:admin

  其中,发出的《关于发布“十三五”第一批重大项目指南及申请注意事项的通告》中,有关重大项目的附件中包括了两项大数据相关重大项目指南:《“大数据的统计学基础与分析方法”重大项目指南》与《“互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理理论与方法研究”重大项目指南》。

  同日又发出《关于发布大数据驱动的管理与决策研究重大研究计划2016年度项目指南的通告》。

  发展大数据技术是国家重大战略需求,也是统计学、数据科学、信息科学和管理科学等学科的国际前沿。在大数据环境下,数据的规模、类型、结构和增长速度发生了质的变化,传统数据分析和处理的统计学理论和分析方法已不能满足大数据时代下的种种需求。本重大项目拟围绕大数据分析与处理的统计学基础理论与分析方法的核心问题和难点问题,建立大数据统计分析的新理论和新方法,发展适应于大数据的统计算法,为大数据技术发展和大数据行业应用提供新的统计学基础理论和方法支撑。

  面向大数据技术的国际前沿,面向国家发展大数据技术和行业大数据应用的重大需求,针对大数据统计分析的若干重大瓶颈问题,开展大数据分析与处理的统计学基础理论与分析方法的研究,在大数据的统计学基础方面取得突破性或关键性进展,建立起若干新的理论,在大数据统计计算模式与算法方面提出适应异构计算环境下分布式统计计算模式的系列高效算法,形成大数据处理的具有独立自主知识产权的领先核心技术族,在结合领域的示范应用方面取得突破。

  对于大数据而言,现有的许多统计学理论在大数据环境下不再成立,导致了统计建模的理论和方法需要重建,多源异构数据和超高维统计推断方法和理论诸多空白需要填补。主要研究内容包括:超高维数据和异源异构数据的统计推断;超高维统计问题的各类极限定理;大数据背景下罕见事件的稳健统计推断;生物医学大数据中统计建模等。

  大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据和计算特征,从多样化的大数据计算问题和需求中提炼并形式化了的各种高层抽象或模型。大数据的出现为计算模式和基础算法提供了发展的新机遇,也提出了全新的基本科学问题。主要研究内容包括:分布实时统计计算问题;大数据统计算法的可行性理论、收敛性问题和误差可控性问题;多源异构数据融合的统计计算模式和高效算法;流数据的学习理论和方法。

  结合典型领域,探索科学的规律发现方法和决策方法,并建立科学的验证方法,验证并展示所发展的新理论与新方法的有效性。主要研究内容包括:大数据中将数据特征选择和表示、估计推断、决策分析融为一体的全过程一体化优化模型和方法;以目标任务为导向的规律发现和验证方法,在给定复杂度(能源、通信、时间、空间和规则结构约束下)的规律发现、决策形成及验证方法。

  (一)申请书的附注说明选择“大数据的统计学基础与分析方法”(以上选择不准确或未选择的项目申请不予受理)。

  (二)申请人申请的直接费用预算不得超过1500万元/项(含1500万元/项)。

  《“互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理理论与方法研究”重大项目指南》

  互联网大数据等新兴信息技术正在向高端装备制造业全面渗透,推动高端装备制造业朝着数字化、智能化、网络化和服务化的方向发展。这一发展浪潮为我国高端装备制造业转型升级和由制造大国向制造强国转变带来了难得的历史性机遇。因此必须紧紧抓住这一重要的发展机遇,面向国家重大需求,整合我国多学科的研究力量,着力解决高端装备制造工程管理中的关键科学问题,促进我国高端装备制造业水平的突破性提升。为了实现这一目标,需要系统研究互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理的基础理论、跨生命周期管理理论、网络协同管理理论、创新研制任务集成管理理论、智能工厂运营优化理论等关键科学问题。通过该项目研究,形成与发展具有中国特色的前沿性工程管理理论方法与技术体系,为我国高端装备制造业的发展提供强有力的工程管理理论与方法支撑。

  立足中国社会经济发展现状和中国制造工程管理的实践,针对互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理的新特征,努力探求高端装备制造工程管理的新模式和创新机制,深入研究互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理中的重大科学问题:重点研究互联网与大数据环境下高端装备制造的系统演变与服务化、系统组织与智能运作、信息管理与智能决策等工程管理的基础性科学问题,提出基础理论方法;从时间、空间、任务三个维度建立互联网与大数据环境下高端装备制造跨生命周期管理、网络协同管理、创新研制任务集成管理理论和方法;构建互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂运营优化理论和方法。在研究工作中,以若干典型高端装备领域(例如,航空装备、航天装备、工程机械、交通装备等)为背景开展研究,为互联网与大数据环境下高端装备制造跨生命周期管理与创新研制任务集成管理、网络协同与运营优化等工程实践发挥指导作用,以提升我国在高端装备领域中的核心竞争力,推动高端装备制造业的健康快速发展,建设一支有国际影响力、学科交叉的高水平研究队伍。

  (一)互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理的基础理论(申请代码1选择G0110)。

  研究互联网与大数据环境下高端装备制造的系统演变与服务化、系统组织与智能运作、信息管理与智能决策。重点问题可包括:互联网与大数据环境下高端装备制造生态系统的演变与重构,高端装备制造过程服务管理,高端装备制造服务组织方式,高端装备制造单元的自组织与集成方式,高端装备制造智能运作模式创新,面向高端装备制造的信息服务标准和开放结构、智能决策方法等。

  (二)互联网与大数据环境下高端装备制造跨生命周期管理(申请代码1选择G0112)。

  研究互联网与大数据环境下高端装备制造跨生命周期业务过程管理、数据协同、信息质量管理。重点问题可包括:互联网与大数据环境下面向高端装备制造的跨生命周期业务过程集成与优化,跨生命周期数据集成与溯源,外部信息资源发现与融合,高端装备运维服务数据质量控制等。

  (三)互联网与大数据环境下高端装备制造网络协同管理(申请代码1选择G0103)。

  研究互联网与大数据环境下高端装备制造供应链协同优化、服务链协同调度、价值网络分析。重点问题可包括:互联网与大数据环境下面向高端装备制造的供应链协议模型构建与效用评估,供应链协同优化,服务能力评估与服务链构建,服务链协同与自适应调度,价值网络构建、评估、预测、动态演化等。

  (四)互联网与大数据环境下高端装备制造创新研制任务集成管理(申请代码1选择G0109)。

  研究互联网与大数据环境下高端装备制造创新研制任务需求分析与管理、任务网络分析与评价、任务集成与验证。重点问题可包括:互联网与大数据环境下面向高端装备制造的用户需求到任务要求转化机理,研制任务需求分析与预测方法,研制任务网络化建模方法,研制任务网络鲁棒性机理,研制任务集成与验证评估方法等。

  (五)互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂运营优化(申请代码1选择G0103)。

  研究互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂建模、知识管理、调度优化与运行模式。重点问题可包括:互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂模型动态更新机制,智能工厂知识发现与知识管理,智能工厂适应性调度体系、闭环控制与优化机制,服务驱动的智能工厂运行组织方式,智能工厂服务协同配置与优化方法等。

  (一)申请书的附注说明选择“互联网与大数据环境下高端装备制造工程管理理论与方法研究”(以上选择不准确或未选择的项目申请将不予受理)。

  (二)申请人申请的直接费用预算不得超过1400万元/项(含1400万元/项)。

  移动互联环境下的新兴技术快速发展与应用(如物联网、云计算、可穿戴设备、人工智能、增强/虚拟现实等)催生了新模式、新业态和新人群,为社会经济生活注入了新的活力,也进一步丰富和拓展了大数据应用创新领域,并为学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。

  大数据驱动的管理与决策呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织整合、多主体决策等特性。本重大研究计划以大数据驱动的管理与决策为研究对象,充分发挥管理、信息、数理、医学等多学科合作研究的优势,着重研究大数据驱动的管理与决策理论范式,大数据资源治理机制与管理,大数据管理与决策价值分析与发现,大数据分析方法与支撑技术,并利用总集成升华平台集成相关研究成果。期望通过本重大研究计划的执行,使我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列,培养一批跨学科交叉型骨干人才和创新团队,并为国家在相关领域的管理决策和智库提供支持。

  揭示管理与决策范式转变的机理与规律、建立面向大数据的全景式管理与决策理论和方法体系、发展针对管理与决策问题的大数据分析技术与计算方法,使得我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列;开展在诸如公共管理、商务、金融、医疗健康等应用领域的示范应用与平台构建。

  围绕学科领域趋势、理论应用特点,注重基础性、前瞻性和交叉性研究创新,结合国家战略需求,本重大研究计划针对大数据驱动的管理与决策范式转变机理与理论、大数据资源治理机制设计与协同管理、领域导向的大数据价值发现理论与方法三个关键科学问题开展研究。

  在大数据背景下,传统的管理与决策正在从以管理流程为主的线性范式逐渐向以数据为中心的扁平化范式转变,管理与决策中各参与方的角色和相关信息流向更趋于多元和交互。相关的问题视角和关键方面包括范式转变的要素、关系和路径,融合微观和宏观各个层次行为和目标的全景式管理与决策模型,以及相应的管理与决策理论和方法创新等。

  随着大数据与社会经济生活的融合不断深化,以数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统正在逐步形成。在此背景下,大数据资源治理和协同管理成为大数据驱动的管理与决策研究和应用的核心问题。相关的问题视角和关键方面包括大数据资源共享及权属的基本运行机理,大数据标准化和质量测度模型与方法,相关隐私和伦理机制设计等。

  大数据价值的产生机理和转换规律具有高度的应用领域依赖性。领域导向的大数据价值发现和决策分析问题通常具有关联交互、趋势走向、全局视图和缩放、实时与动态性,以及社会化特征。相关的问题视角和关键方面包括面向管理与决策情景的统计与预测建模,多源异构和非结构化大数据的关联、融合及全景式分析,实时动态计算、挖掘技术方法与平台构建等。

  本重大研究计划针对大数据驱动的管理与决策关键基础问题组织前瞻性、交叉性的研究。鼓励来自不同学科领域(如管理、信息、数理、医学等)的项目申请。2016年度主要以“培育项目”和“重点支持项目”的形式予以资助。

  培育项目是指符合重大研究计划的研究目标和资助范围,创新性明显,尚需在研究中进一步明确突破方向和凝聚研究力量的项目。培育项目应聚焦于下列一至两个主要研究问题进行深入探索,避免研究内容宽泛。培育项目的研究内容包括但不限于:

  主要研究问题如:基于大数据的决策参与者行为规律与机理建模;复杂社会网络中的行为传播扩散与预测;高频实时决策范式/理论与模型;多主体共创与协调管理模式;管理与决策模式转变方法与风险;基于大数据的微观宏观行为综合分析;数据驱动的全景式管理决策理论等。

  主要研究问题如:大数据来源的有效性分析;大数据质量测度理论与标准;大数据资源的共享机制与治理;大数据隐私保护机制及模型;大数据责任归属、产权界定理论及体系;大数据产业的发展与监管等。

  主要研究问题如:基于大数据的个体价值倾向分析与识别;个性化价值测度理论与方法;融合多源大数据的个性化价值发现方法;社会化价值的分配原理及方法;价值共创理论及协同创新机制;基于跨领域数据融合的价值生成原理及服务模式创新等。

  主要研究问题如:管理与决策导向的大数据关联分析与建模;面向大数据的管理与决策知识学习与统计推断;管理与决策导向的大数据全局视图与预测方法;多源异构管理与决策知识的表示与发现;多源异构管理与决策大数据融合方法与实时分析;管理与决策大数据平台构建与关键技术等。

  重点支持项目是指研究方向属于国际前沿,创新性强,有很好的研究基础和研究队伍,有望取得重要研究成果,并且对重大研究计划目标的实现有重要作用的项目。重点支持项目应注重研究内容的凝练和整合,强调结合行业大数据(如公共管理、商务、金融、医疗健康等)相关背景开展研究。重点支持项目的研究内容方向包括:

  设计与构建融合微观、中观和宏观等各个层次行为和目标的管理决策分析模型和方法,如基于大数据的微观行为计算与综合模型、数据驱动的微观-宏观整体管理决策方法、“全景”范式支持体系等。

  研究与设计大数据共享与治理机制的理论与方法,如大数据共享的质量标准体系、大数据资源的共享机制、大数据共享平台体系结构、以及与之相关的大数据治理模式等。

  研究大数据环境下的价值度量方法、价值创造理论和社会化协同机制,如社会化价值的分配原理与理论,多维度价值度量方法,价值共创理论及协同机制,基于大数据的服务模式创新等。

  设计与构建面向大数据融合的分析方法与支撑技术,如多源异构管理决策模型与规则,数据融合的知识发现算法,多源异构信息感知和语义分析模型与算法,面向管理决策的大数据计算平台等。

  为确保实现总体目标,本重大研究计划在择优支持的基础上,鼓励从事不同领域研究的人员组织队伍进行项目申请。研究问题和内容应具有明确的大数据驱动特征。优先支持具有如下特点的申请项目:

  (一)拥有或使用大数据、具有原始创新思路和探索性,特别是能够加速重大研究计划总体进展和对认识核心科学问题起重要作用的研究;

  (二)体现“国情特征”、结合重大案例和应用的研究,特别是能够密切结合应用领域(诸如公共管理、商务、金融、医疗健康等)的典型大数据情景分析与应用;

  (三)科学问题明确、研究内容聚焦,能够形成国际一流水平的学术成果和影响;

  本重大研究计划2016年度计划资助直接费用3300万元,拟资助“培育项目”25-30项,直接费用的平均资助强度43万元/项,资助期限为3年,申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”;拟资助“重点支持项目”6-8项,直接费用的平均资助强度240万元/项,资助期限为4年,申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”。

  作为项目负责人近5年(2011年1月1日后)已经获得国家社会科学基金项目资助,但在本重大研究计划申请截至日前,尚未获得全国哲学社会科学规划办公室颁发的《结项证书》者不得申请。

  注:已获得全国哲学社会科学规划办公室颁发的《结项证书》且申报本重大研究计划项目者,应在提交的申请书后附《结项证书》复印件,且在《结项证书》复印件上加盖依托单位法人公章。

  1. 具有高级专业技术职务(职称)的人员,申请(包括申请人和主要参与者)和正在承担(包括负责人和主要参与者)以下类型项目总数合计限为3项:面上项目、重点项目、重大项目、重大研究计划项目(不包括集成项目和战略研究项目)、联合基金项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、优秀青年科学基金项目、国家杰出青年科学基金项目、重点国际(地区)合作研究项目、直接费用大于200万元/项的组织间国际(地区)合作研究项目(仅限作为申请人申请和作为负责人承担,作为参与者不限)、国家重大科研仪器研制项目(含承担科学仪器基础研究专款项目和国家重大科研仪器设备研制专项项目)、优秀国家重点实验室研究项目,以及资助期限超过1年的应急管理项目。

  2.申请人(不含参与者)同年只能申请1项重大研究计划项目。上一年度获得重大研究计划项目资助的项目负责人(不包括集成项目和战略研究项目),本年度不得再申请重大研究计划项目。

  (1)申请人在填报申请书前,应当认线年度国家自然科学基金项目指南》中申请须知和限项申请规定的相关内容,不符合项目指南和相关要求的申请项目不予受理。

  (2)本重大研究计划旨在紧密围绕核心科学问题,将对多学科相关研究进行战略性的方向引导和优势整合,成为一个项目集群。申请人应根据本重大研究计划拟解决的具体科学问题和项目指南公布的拟资助研究方向,自行拟定项目名称、科学目标、研究内容、技术路线和相应的研究经费等。

  (3)申请人登录科学基金网络信息系统(以下简称信息系统,没有系统账号的申请人请向依托单位基金管理联系人申请开户),按照撰写提纲要求撰写申请书。

  (4)申请书中的资助类别选择“重大研究计划”,亚类说明选择“培育项目”或“重点支持项目”,附注说明选择“大数据驱动的管理与决策研究”,根据申请的具体研究内容选择相应的申请代码。以上选择不准确或未选择的项目申请将不予受理。

  (5)申请人应当按照重大研究计划申请书的撰写提纲撰写申请书,应突出有限目标和重点突破,明确对实现研究计划总体目标和解决核心科学问题的贡献。

  如果申请人已经承担与本重大研究计划相关的其他科技计划项目,应当在报告正文的“研究基础”部分论述申请项目与其他相关项目的区别与联系。

  (6)申请人应根据《国家自然科学基金资助项目资金管理办法》的有关规定,以及《国家自然科学基金项目资金预算表编制说明》的具体要求,按照“目标相关性、政策相符性、经济合理性”的基本原则,认真编制《国家自然科学基金项目资金预算表》。项目资金分为直接费用和间接费用,申请人仅需填写直接费用部分,间接费用由系统自动生成。多个单位共同承担一个项目的,项目申请人和合作研究单位的参与者应当分别编制项目资金预算,经所在单位审核后,由申请人汇总编制。

  (7)申请人完成申请书撰写后,在线提交电子申请书及附件材料,下载并打印最终PDF版本申请书,向依托单位提交签字后的纸质申请书原件。

  3. 依托单位应对本单位申请人所提交申请材料的真实性和完整性进行审核,并在规定时间内将申请材料报送国家自然科学基金委员会。具体要求如下:

  (1)应在规定的项目申请截止日期(2016年8月26日16时)前提交本单位电子版申请书及附件材料,并统一报送经单位签字盖章后的纸质申请书原件(一式一份)及要求报送的纸质附件材料。

  (3)报送纸质申请材料时,还应包括本单位公函和申请项目清单,材料不完整不予接收。

  (4)可将纸质申请书直接送达或者邮寄至国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组。采用邮寄方式的,请在项目申请截止日期前(以发信邮戳日期为准)以快递方式邮寄,并在信封左下角注明“重大研究计划项目申请材料”, 请勿使用邮政包裹,以免延误申请。

  4. 申请书由国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组负责接收,材料接收工作组联系方式如下:

  通讯地址:北京市海淀区双清路83号国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组(行政楼101房间)

  1.为实现重大研究计划总体科学目标和多学科集成,获得资助的项目负责人应当承诺遵守相关数据和资料管理与共享的规定,项目执行过程中应关注与本计划其他项目之间的相互支撑关系。

  2.为加强项目的学术交流,促进项目群的形成和多学科交叉与集成,本重大研究计划将每年举办一次资助项目的年度学术交流会,并将不定期地组织相关领域的学术研讨会。获资助项目负责人有义务参加本重大研究计划指导专家组和管理工作组所组织的上述学术交流活动。

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