29、未来科学数据基础设施:PRIaaS架构与数据管理

未来科学数据基础设施:PRIaaS架构与数据管理

1. 欧洲研究基础设施与EOSC

欧洲有诸多标志性的研究基础设施(RIs),如PRACE等。欧洲开放科学云(EOSC)基于FAIR原则,为欧洲研究基础设施的集成和互操作性提供了基础。H2020 EOSC - hub项目建立并运营了EOSC门户,通过已发布的API提供服务目录和市场,实现了服务和数据的可发现性、互操作性和可重用性。

未来,云与边缘计算、大数据、人工智能、物联网和数字孪生等现代技术的发展与应用,将推动泛欧洲研究基础设施平台即服务(PRIaaS)的全面虚拟化。这一平台能够按需为特定科学领域和社区提供虚拟化的研究基础设施,先进的数据管理和处理技术将实现FAIR原则的全面实施和可信的数据交换,支持整个数据生命周期和价值链。5G技术预计将在EOSC - I阶段的一些项目和试验台中进入准备阶段,并在未来与现代云平台支持的虚拟专用云(VPC)技术结合,成为网络和研究基础设施虚拟化/切片的主要支撑技术。

2. 未来数据驱动研究基础设施的一般要求

未来科学数据基础设施需要满足以下一般要求:
- 云平台按需提供 :基于云的平台,可按需提供即时的研究基础设施,包括用于用户管理的虚拟组织,且配置完整、功能齐全。
- 支持虚拟科学家社区 :支持虚拟科学家社区,处理动态用户组的创建和管理、联合身份管理,以促进合作和支持科学工作流程。
- 遵循FAIR数据原则 :通过提供必要的元数据服务和数据共享设施,支持FAIR数据原则。
- 安全可信的数据基础设施

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言介绍舆情分析在汽车行业的重要性、研究背景、意义及论文创新点。1.1舆情分析的研究背景意义阐述汽车行业舆情分析对市场决策品牌管理的价值。1.2国内外舆情分析系统研究现状概述国内外舆情分析系统的技术发展应用情况。1.3论文研究方法创新点说明本文采用的技术方法及在舆情分析中的创新之处。第2章相关理论总结舆情分析、文本挖掘Python编程相关理论。2.1舆情分析基础理论介绍舆情分析的定义、流程及关键技术。2.2文本挖掘技术阐述文本预处理、特征提取情感分析等技术。2.3Python编程语言基础概述Python在数据处理可视化方面的优势。第3章系统设计详细介绍基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统总体架构设计系统的整体架构、模块划分及数据流向。3.2数据采集模块设计介绍如何使用Python爬虫采集汽车之家网站数据。3.3数据处理分析模块设计阐述数据清洗、情感分析关键词提取等过程。3.4可视化展示模块设计说明如何使用Python库进行数据可视化展示。第4章系统实现阐述系统的具体实现过程关键技术。4.1开发环境工具选择介绍系统开发所使用的Python库开发环境。4.2数据采集实现详细描述爬虫程序的设计实现。4.3数据处理分析实现阐述数据处理流程情感分析算法的实现。4.4可视化展示实现说明可视化图表的设计实现过程。第5章实验分析对系统进行实验验证并分析结果。5.1实验数据评估指标介绍实验所采用的数据评估舆情分析效果的指标。5.2实验方法步骤给出实验的具体方法步骤,包括数据采集、处理分析等。5.3实验结果分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析。第6章结论展望总结研究成果并展望未来研究方向。6.1研究结论概括系统实现的主要成果舆情分析效
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