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    大腦袋需要大數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)技術(shù)包括哪些)
    
        
    
            佚名
            2024-05-20 08:35:51
        
    

        
    
           
    大腦袋需要大數(shù)據(jù)
    全球各種大腦圖譜計(jì)劃正在展開，中國臺灣的計(jì)劃似乎有些小
    。當(dāng)?shù)乜茖W(xué)家正在研究果蠅
    ，通過單個(gè)神經(jīng)元成像逆向編輯其大腦
    。他們的工作已經(jīng)以驚人詳細(xì)的程度制作了大腦電路的三維圖像
    。
    研究人員僅需要一個(gè)計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)和一個(gè)網(wǎng)頁瀏覽器就能追蹤單個(gè)細(xì)胞并將其縮放回神經(jīng)束交織的網(wǎng)絡(luò)中
    。這些布線圖看起來像掛毯上五顏六色的線
    ，它們可以非常清晰地表明哪些細(xì)胞簇控制具體的行為
    。通過刺激具體的神經(jīng)線路，研究人員能夠提示一只果蠅拍打其左翅或是搖頭
    ，這一技能去年11月在美國加州圣迭戈舉行的神經(jīng)科學(xué)年會上導(dǎo)致參會者整個(gè)下午特別激動
    。
    但臺灣新竹清華大學(xué)神經(jīng)學(xué)家Ann-Shyn Chiang說，即便是對于這樣一個(gè)小生物
    ，也耗費(fèi)了該團(tuán)隊(duì)整整十年以每個(gè)細(xì)胞10億字節(jié)的比率繪制6萬個(gè)神經(jīng)元
    。這甚至不足果蠅屬大腦神經(jīng)細(xì)胞的一半。若以此推算
    ，利用同樣的方式繪制人腦中的860億個(gè)神經(jīng)元將要花費(fèi)1700萬年
    ，Chiang在會議上報(bào)告說。
    其他的技術(shù)更加易于處理
    。2016年7月
      ，一個(gè)國際團(tuán)隊(duì)發(fā)表了人腦褶皺外層——大腦皮層的圖譜。很多科學(xué)家認(rèn)為這是到目前為止最詳細(xì)的人腦連接圖
      。然而
      ，即便在其最高空間分辨率（1立方毫米），每個(gè)立體像素（三維物體最小的可分辨元素）均包含數(shù)千萬個(gè)神經(jīng)元
    。這與以單細(xì)胞繪制果蠅神經(jīng)元連接圖可謂差別懸殊
    。
    所以，在神經(jīng)生物學(xué)的世界里
    ，大數(shù)據(jù)確實(shí)是龐大的數(shù)據(jù)量
    。盡管計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪M(jìn)步，“大數(shù)據(jù)”革命數(shù)十年前曾席卷基因組學(xué)領(lǐng)域
    ，如今神經(jīng)科學(xué)家仍在努力應(yīng)對他們所在領(lǐng)域的新革命
    。
    有多大
    這一部分是因?yàn)闊o論是什么物種，大腦都如此巨大
    、關(guān)聯(lián)度如此之高
    。但它也來自于細(xì)胞難處理的維度。哺乳動物的神經(jīng)元主要延伸（即軸突）是其最小分支（樹突）長度和寬度的20萬倍
    。如果用意大利面代表樹突
    ，那些神經(jīng)元自身就超過1公里的1/3，或是4個(gè)美式足球場
    。
    在實(shí)驗(yàn)室中
    ，研究人員通過成百上千個(gè)重疊的大腦切片圖像堆疊跟蹤其數(shù)千個(gè)投影，從而繪制每個(gè)神經(jīng)元
    。以光為基礎(chǔ)的顯微鏡能夠承載0.25~0.5微米的分辨率
    ，這足以跟蹤一個(gè)神經(jīng)元的主體。但想要揭示突觸（通過電子或化學(xué)信號流的分鐘信號銜接點(diǎn)）
    ，納米成像電子顯微鏡是必需的
    。更高的像素意味著觀測領(lǐng)域更小和更多圖片。更多圖片意味著更多數(shù)據(jù)
    。
    “我們不再是應(yīng)對百萬字節(jié)
    ，甚至是千兆字節(jié)?div   id="jpandex"   class="focus-wrap mb20 cf">！甭迳即壞霞又荽髮W(xué)神經(jīng)成像實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Arthur Toga說
    ，“我們應(yīng)對的是兆兆字節(jié)。將它從一個(gè)地方挪到另一個(gè)地方就是一個(gè)問題
    ?div   id="m50uktp"   class="box-center">  ！眱烧渍鬃止?jié)的數(shù)據(jù)將填滿很多臺式機(jī)的硬盤。
    Chiang的果蠅團(tuán)隊(duì)對1兆兆字節(jié)的圖像進(jìn)行了梳理
      ，以重建1000個(gè)神經(jīng)細(xì)胞——少于果蠅屬大腦的1%
      。HCP明尼波利斯明尼蘇達(dá)大學(xué)共同首席研究員Kamil Ugurbil說，為了繪制人類大腦皮層圖像
      ，HCP研究人員分析了來自210名健康青年人的6兆兆字節(jié)的核磁共振（MRI）成像數(shù)據(jù)
      。實(shí)驗(yàn)室可以從該項(xiàng)目的網(wǎng)站或更大的數(shù)據(jù)集中下載那些數(shù)據(jù)，每次下載那些8兆兆字節(jié)的文件需要花費(fèi)200美元
      。
    電生理學(xué)研究在計(jì)算方面也變得更加吃力
      。今天
      ，研究人員通常每次記錄數(shù)百個(gè)神經(jīng)元。很快
      ，它將會達(dá)到數(shù)千個(gè)
      ；在5年內(nèi)，將達(dá)到成千上萬個(gè)
      ，瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)神經(jīng)學(xué)家Alexandre Pouget說
      。“這是我們將要發(fā)生的跳躍式前進(jìn)
      ?div   id="m50uktp"   class="box-center">  ！?/p>
    劍橋哈佛大學(xué)神經(jīng)學(xué)家Florian Engert說，如果你記錄小鼠大腦神經(jīng)元活動20分鐘
      ，那么將會產(chǎn)生約500拍字節(jié)的“閃爍”
      ，其中神經(jīng)細(xì)胞放電代表為像素值的變化。
    神經(jīng)學(xué)家沒有可以對比的模型
      ，沒有將神經(jīng)連接和活動行為
    、記憶或認(rèn)識相關(guān)連的地圖?div   id="jpandex"   class="focus-wrap mb20 cf">？紤]到大腦巨大的錯(cuò)綜復(fù)雜性
    ，馬里蘭州美國精神健康研究所負(fù)責(zé)人Greg Farber說，問題“并不在于我們有過多的數(shù)據(jù)
    ，而是我們遠(yuǎn)沒有達(dá)到需要解決這個(gè)復(fù)雜問題的數(shù)據(jù)”
    。
    搭建橋梁
    過去17年，鹽湖城猶他大學(xué)研究神經(jīng)發(fā)育紊亂的系統(tǒng)神經(jīng)學(xué)家Julie Korenberg和同事一直研究在恒河猴中繪制大腦邊緣系統(tǒng)
    。這種靈長類動物大腦有60億個(gè)神經(jīng)元
    ，而人類大腦則有860億個(gè)。但在研究模型中
    ，恒河猴與小鼠或果蠅相比同人類血緣關(guān)系最近
    。
    Korenberg的團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)三維協(xié)調(diào)模型，與恒河猴大腦中各種神經(jīng)成像數(shù)據(jù)相匹配
    ，這些數(shù)據(jù)包括從整個(gè)大腦MRI連接到單細(xì)胞公焦數(shù)據(jù)以及一些區(qū)域的電子顯微鏡亞細(xì)胞分辨率
    。他們在建立“一個(gè)讓你在一個(gè)圖像上選擇一個(gè)點(diǎn)并以另一種分辨率來看這個(gè)點(diǎn)的系統(tǒng)”，國立精神衛(wèi)生研究所（NIMH）影響社會行為和社會認(rèn)知項(xiàng)目領(lǐng)頭人Janine Simmons說
    ，該機(jī)構(gòu)為Korenberg的研究提供了部分支持
    。Simmons說，它有些類似谷歌地球
    ，例如
    ，你可以將焦距從40 ×直接轉(zhuǎn)變?yōu)? ×，但卻不能得到這些變焦尺度之間的層次
    。
    利用20×共焦透鏡繪制恒河猴大腦邊緣系統(tǒng)圖像將需要巨大的數(shù)據(jù)集
    ，每個(gè)動物遠(yuǎn)超過600兆兆字節(jié)
    。到目前為止，該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)收集了約100兆兆字節(jié)的數(shù)據(jù)信息
    ，可以通過30太字節(jié)的本地服務(wù)器與云端儲存連接的聯(lián)網(wǎng)儲存設(shè)備獲取
    。Korenberg說，研究人員可以用縮小尺寸的數(shù)據(jù)集和一臺性能良好的筆記本電腦解決一些問題
      。但操作大規(guī)模的三維共焦數(shù)據(jù)集需要特別的工作站
      ，即便如此傳遞每個(gè)平鋪的圖片也很緩慢
      。
    然而
      ，這項(xiàng)尚待發(fā)表的研究“有可能成為連接這一領(lǐng)域最重要的進(jìn)展”。紐約市西奈山醫(yī)院神經(jīng)解剖學(xué)家Patrick Hof說
      ，他曾與Korenberg合作過
      。例如，Korenberg說
      ，這些數(shù)據(jù)可以幫助科學(xué)家將在特定神經(jīng)紊亂（如精神分裂癥和自閉癥）中看上去很重要的基因聯(lián)系起來
      ，從而了解確切的大腦線路異常。
    文化轉(zhuǎn)變
    隨著科學(xué)家將可能的范圍向前推動
      ，他們在建立一個(gè)計(jì)算通道以應(yīng)對日益加大的工作量
      ，此外還在建立新的工具共享和可視化最終生成的數(shù)據(jù)。但緩解神經(jīng)科學(xué)家的數(shù)據(jù)問題
      ，需要的不只是工具研發(fā)
      ，還需要文化轉(zhuǎn)變。很難讓人們“放開他們的數(shù)據(jù)”
    ，加州斯坦福大學(xué)心理學(xué)家Russell Poldrack說
    ，他用神經(jīng)成像研究學(xué)習(xí)和記憶。它可能會成為“一代人的事情”
    ，他說
    ，千禧一代人“比我們這一代人更喜歡共享編碼和數(shù)據(jù)”。Poldrack擔(dān)心
    ，一流科學(xué)家可能會因?yàn)榭茖W(xué)“與他們認(rèn)為其應(yīng)該具有的價(jià)值不匹配”而沮喪
    ，并離開這個(gè)領(lǐng)域。
    但態(tài)度在逐漸轉(zhuǎn)變
    ，首先是那些針對軟件的
    ，其次是數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)上
    ，神經(jīng)成像實(shí)驗(yàn)室會花費(fèi)大量時(shí)間下載和裝載同樣的β測試軟件
    。“為各種軟件失靈和計(jì)算瓶頸開路
    ，編寫大量累贅的編碼以及進(jìn)行他們自己的數(shù)據(jù)管理解決方案
    ，以處理同樣的問題”
    。加州大學(xué)戴維斯分校神經(jīng)科學(xué)博士生David Grayson說。更糟糕的是
    ，很多非研究性任務(wù)被委托給學(xué)生
    、博士后和年輕科學(xué)家。
    傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)模式對此沒有幫助
    。研究人員通常會設(shè)置假設(shè)
    ，并在其團(tuán)隊(duì)內(nèi)獨(dú)立地考慮自己的想法。在這樣的環(huán)境中
    ，研究并未把人帶到一起
    ，而是將他們分散開來，華盛頓西雅圖艾倫腦科學(xué)研究所的Hongkui Zeng說
    ?div   id="4qifd00"   class="flower right">
    ！澳阈枰屪约翰煌Ｐ枰谠擃I(lǐng)域建立自己的身份
    ，你需要做一些與他人不同的事情
    。”
    在談到大腦研究時(shí)
    ，“完成”是個(gè)移動性的目標(biāo)
    。對于神經(jīng)科學(xué)工具包來說也是如此。在神經(jīng)科學(xué)學(xué)會年會的講話中
    ，Chiang感嘆繪制一只果蠅大腦的一半圖譜居然花費(fèi)了10年
    。他們與中國臺灣的物理學(xué)家合作，正開始利用一種叫作同步加速器X射線斷層掃描的技術(shù)大幅提高數(shù)據(jù)認(rèn)知
    ?div   id="d48novz"   class="flower left">
    ！八鼉H需要不到10分鐘就繪制一只果蠅的大腦圖像，其中包含數(shù)千個(gè)高爾基染色單個(gè)神經(jīng)元
    ?div   id="d48novz"   class="flower left">
    ！盋hiang說，他的團(tuán)隊(duì)正在小鼠和豬身上嘗試該方法
    。
    大數(shù)據(jù)技術(shù)包括哪些
    大數(shù)據(jù)技術(shù)
    ，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)
    ，它們成為大數(shù)據(jù)采集
    、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器
    。

    大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集
    、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘
    、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索
    、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用
    、大數(shù)據(jù)安全等)
    。

    　一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

    數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)
    、傳感器數(shù)據(jù)
    、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)
    ，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本
    。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析
    、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計(jì)質(zhì)量評估模型
    ，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)
    。

    互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)
    ，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報(bào)價(jià)
    ，如果你真的想做
    ，可以來這里，這個(gè)手機(jī)的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒

    零最后的是一四二五零
    ，按照順序組合起來就可以找到
    ，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容
    ，如果只是湊熱鬧的話
    ，就不要來了。

    大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系
    、網(wǎng)絡(luò)通信體系
    、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)
    ，實(shí)現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化
    、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別
    、定位
    、跟蹤、接入
    、傳輸
    、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等
    。必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別
    、感知、適配
    、傳輸
    、接入等技術(shù)?div   id="d48novz"   class="flower left">
    ；A(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺所需的虛擬服務(wù)器
    ，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境
    。重點(diǎn)攻克分布式虛擬存儲技術(shù)
    ，大數(shù)據(jù)獲取、存儲
    、組織
    、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)
    ，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等
    。

    二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

    主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析
    、抽取
    、清洗等操作。1)抽?div   id="jpandex"   class="focus-wrap mb20 cf">。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型
    ，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的
    。2)清洗：對于大數(shù)據(jù)
    ，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容
    ，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)
    ，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

    三
    、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

    大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來
    ，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行管理和調(diào)用
    。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化
    、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲
    、可表示
    、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)
    、能效優(yōu)化的存儲
    、計(jì)算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)
    ，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    ，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動
      、備份
      、復(fù)制等技術(shù);開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

    開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)
      ，數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
      、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)。其中
      ，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫
      ，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫
      、圖存數(shù)據(jù)庫以及文檔數(shù)據(jù)庫等類型
      。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫。

    開發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)
    。改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀
    、透明加解密
    、分布式訪問控制
    、數(shù)據(jù)審計(jì)等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R別和取證
    、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)
    。
    大數(shù)據(jù)頭部企業(yè)有哪些
    ？由這三家引領(lǐng)新風(fēng)口
    中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展地圖》和《中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》指出
    ，多年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展
    ，以及大數(shù)據(jù)與人工智能
    、VR、5G
    、區(qū)塊鏈
    、邊緣智能等新技術(shù)的融合融合，不斷加速技術(shù)創(chuàng)新
    。與此同時(shí)
    ，隨著建設(shè)新型智慧城市和數(shù)字城市的熱潮，世界各地的大數(shù)據(jù)相關(guān)園區(qū)正在加速建設(shè)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長
    。

    細(xì)數(shù)三家機(jī)構(gòu)重金持倉的大數(shù)據(jù)質(zhì)量龍頭：

    1.數(shù)字政通

    優(yōu)勢及發(fā)展模式：公司核心產(chǎn)品基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)
    。采用柔性插件技術(shù)構(gòu)建全移動多業(yè)務(wù)集成平臺，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)的即插即用
    。采用統(tǒng)一的時(shí)空信息管理技術(shù)
    ，將2D地圖、三維模型
    、三維場景
      、視頻等各種基礎(chǔ)信息整合到一個(gè)時(shí)空系統(tǒng)中，為智慧城市各行業(yè)提供一個(gè)全天候
      、一體化的城市綜合公共信息管理平臺
      。

    2.海量數(shù)據(jù)

    作為公司數(shù)據(jù)中心的解決方案和服務(wù)提供商，主要為大中型企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)中心搭建IT基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)平臺
      ，提供數(shù)據(jù)存儲和安全
      、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)管理、云計(jì)算等相關(guān)的解決方案和技術(shù)服務(wù)
      。

    公司作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)技術(shù)提供商
      ，主要為大中型企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)中心搭建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，為客戶提供數(shù)據(jù)庫
      、數(shù)據(jù)計(jì)算
      、數(shù)據(jù)存儲相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)。作為數(shù)據(jù)庫公司的核心業(yè)務(wù)
      ，主要針對客戶的實(shí)際需求
      ，在滿足性能、安全性和連續(xù)性的前提下
      ，提供最優(yōu)的數(shù)據(jù)庫資產(chǎn)配置
      。公司高度重視自主創(chuàng)新，以數(shù)據(jù)庫為核心
      ，先后研發(fā)推出了一系列高性能
      、高可用、高安全性的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品
      。

    3.雪迪龍

    是一家集R&D
      、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)
      、銷售
      、服務(wù)為一體的國家高新技術(shù)企業(yè)，擬合資設(shè)立北京長能環(huán)境大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司（暫定名）
    。合資公司的投資總額為2000萬元人民幣
    。合資項(xiàng)目包括大數(shù)據(jù)采集與處理
    、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)服務(wù)等。
    

          
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