“预防性保护”和“智慧博物馆”视角下的文化遗产信息技术

时间:12月31日上午10:30

地点:浙江大学紫金港校区蒙民伟楼402

报告人:张加万 教授

主持人:陈    为 教授

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[转载]The Best Data Visualization Projects of 2014

It’s always tough to pick my favorite visualization projects. I mean, it’s a challenge to pick and rank your favorite anything really. So much depends on what you feel like at the time, and there’s a lot of good work out there. Nevertheless, I gave it a go.

These are my favorites for the year, roughly in order of favorite on down and based on use of data, design, and being useful. Mostly though, my picks are based on gut.

One unintentional theme: All of my picks are interactive or animated or both. Telling for where we’re headed, I guess. 继续阅读 =>

[转载]机器学习领域的几种主要学习方式

原文链接:http://www.smartcitychina.cn/zhyy/2014-12/3985.html

根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

  监督式学习:

在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network) 继续阅读 =>

龙瀛:大数据时代定量城市研究的四个变革

12月10日,由清华同衡规划设计研究院科研与信息中心主办的“空间信息技术在规划中的应用”系列讲座第二讲在院百人会议室举行。北京市城市规划设计研究院高级工程师龙瀛博士应邀来院,为大家作了以“大数据时代定量城市研究的四个变革”为题的学术讲座。报告结合BCL开展的若干研究工作,重点介绍当前定量城市研究四个变革。

随着信息通讯技术的广泛应用和我国推动多年的政务公开运动的不断完善,大数据和开放数据的可获得性不断提高,这些为微观个体层面的数据开展定量城市研究提供了新的机遇和挑战。 继续阅读 =>

胡和平来浙大调研

希望浙大为推进浙江创新创业发展提供重要支撑

    12月17日下午,浙江省委常委、组织部长胡和平在浙江大学调研时强调,浙大要围绕世界一流大学建设目标,育人才、强学科、建队伍,为建设创新型强省、人才强省和推动浙江创新创业发展提供重要支撑。浙江大学党委书记金德水、校长林建华陪同调研和座谈。

图一:胡和平参观由陈海东等同学研发的全球尺度三维大气气象可视分析系统

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Palantir旗下大数据分析平台Palantir Gotham介绍

译者:36大数据编辑 原上草 (36大数据专稿,本博客已获取本文转载授权)

Palantir,提起这家公司就会让人觉得如雷贯耳。之前36大数据已经花了非常多的时间去收集和整理了关于这家公司背后的故事,参考揭秘:曾用大数据帮助CIA干掉本·拉登的公司Palantir Technologies ,在2013年美国大数据公司收入排行榜中,Palantir排名第一。 继续阅读 =>

记中南大学王璞教授学术报告

12月12日上午,来自中南大学的王璞教授来访Vag小组,带来题为《基于手机数据的 拥堵车源定位》的学术报告。

在简单地回顾了自己的求学科研经历之后,王璞教授首先介绍了拥堵车源定位的理论基础——人类动力学(Human Mobility)。人类动力学最初经由病毒传播研究而产 生,经过理论上的随机游走假设,到利用美元流通数据的实践探究,再到信息时代利用手机数据研究分析。在模型上,也从最初的重力模型发展到如今的辐射模型。王璞 教授在考虑实际的交通网络之后,对辐射模型做了进一步的改良。王教授总结道:“ 人类动力学实证与建模的发展为相关应用学科提供理论保障。” 继续阅读 =>

电子科大大数据研究中心简报(第一期):学术进展部分

原文作者:周涛
原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-3075-849251.html

 

预测传播概率与传播规模

已有很多学者在研究复杂网络上的传播动力学问题,并取得了一系列的研究成果。是否能够以及如何才能利用某时刻传播的瞬间状态,预测传播的演化过程呢?这一基本问题,目前还很少有学者进行深入研究。而这一问题本身对信息传播与控制有着重要的理论和现实意义。

针对这一基本问题,大数据研究中心,数据挖掘与推理研究所的陈端兵副教授和瑞士弗里堡大学曾安、肖锐两位博士一起提出了一种简单而有效的传播概率与传播规模的预测方法。基于被学术界广泛接受的“易感-染病-免疫”动力学模型,陈端兵等人提出了一种迭代计算方法,能够有效估计特定节点在被感染之前,已被感染的邻居数量。陈端兵等人在此之上发展出了一套传播概率的预测方法。在小世界和无标度网络模型以及真实网络中的实验结果表明,该方法能够很好地预测传播概率。在预测的传播概率基础上,采用平均场模型进一步对传播规模进行了预测,也取得了很好的结果。

论文信息:

D.-B Chen(陈端兵), R. Xiao, A. Zeng, Predicting the evolution of spreading on complexnetworks. Scientific Reports 4 (2014) 6108.

论文链接:http://www.nature.com/srep/2014/140818/srep06108/full/srep06108.html

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IBM Watson Analysis——用Watson做可视分析

关注可视化的同学们大概还记得红极一时的IBM在线可视化工具Many Eyes,用户可以上传自己的数据,套用里面的可视化组件生成数据可视化。

“嗯,这样很好,把数据漂亮地展示出来了。但是我只关心我的数据业务,我还想在数据上做点分析,能再智能一点么?”相信IBM已经听到了客户们的意见,所以就有了现在的IBM Watson Analysis

IBM把Watson Analysis的功能概括为非结构化信息的组织、聚合、分析以及可视化,最终目的是让用户发现数据价值。

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阿里巴巴集团安全数据产品部门参观VAG小组实验室

2014年12月5日上午,阿里巴巴集团安全数据产品部门来我实验室进行参观,双方就大数据及其可视化等课题进行交流探讨。

VAG小组首先就实验室项目进展、研究成果向阿里巴巴集团安全数据产品部门予以详尽的介绍。

图一:陈为教授(左一)向阿里巴巴集团安全数据产品部门介绍小组研究成果

接着,阿里巴巴集团安全数据产品部门向小组阐述了阿里巴巴集团在大数据方面的工作现状及期望。

最后,陈为教授及VAG小组博士与阿里巴巴集团安全数据产品部门就细节问题展开讨论。

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