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“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項2018年度項目申報指南

2017-10-12 15:36:34 科技部   點擊量: 評論 (0)
為落實《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要( 2006-2020年)》,以及國務(wù)院《關(guān)于促進云計算創(chuàng)新發(fā)展,培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見》和《關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》等提出的任務(wù),國家重點研發(fā)計劃啟動

3.3 教育大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)及其智慧教育示范應(yīng)用(應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容:研究教育知識圖譜構(gòu)建與導(dǎo)航學習關(guān)鍵技術(shù);面向用戶的個性化教育資源融合關(guān)鍵技術(shù);研究在線學習助手關(guān)鍵技術(shù);研究基于大數(shù)據(jù)的教學績效評價技術(shù)。構(gòu)建出互聯(lián)網(wǎng)智慧教育平臺,具有教育知識圖譜構(gòu)建、導(dǎo)航學習、在線學習助手、精準化教育評價、虛實融合教學場景、多模態(tài)智能交互等功能或特點。依托該平臺及上萬門大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程( MOOC)資源,開展面向基礎(chǔ)教育與高等教育的互聯(lián)網(wǎng)智慧教育示范應(yīng)用。
 
考核指標:知識間“主題-分面”關(guān)系、學習依賴關(guān)系抽取的平均精度達到 90%,碎片化知識裝配的平均精度達到 87%;利用歸一化折損累積增益( NDCG)評測推薦資源列表的排序質(zhì)量,平均 NDCG@10 達到 86%;在線學習助手支持人機多輪對話,答疑準確率達到 90%。建立面向虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實學習環(huán)境的評測指標體系,教學場景呈現(xiàn)和交互支持大視頭盔顯示器、手勢識別和體感跟蹤。在基礎(chǔ)教育方面,重點開展大數(shù)據(jù)驅(qū)動的中小學生學業(yè)水平和信息素養(yǎng)測評示范,輻射涵蓋輻射東、中、西部地區(qū)的 100 個示范區(qū), 10000 所實驗校,受益人數(shù)超過1000 萬;在高等教育方面,構(gòu)建涉及 100 門課程的 10 萬個知識主題樹,包括基于 VR/MR/AR 技術(shù)的精品特色課程資源 20 門以上,學習者人數(shù)不少于 300 萬。每年培養(yǎng)該領(lǐng)域?qū)I(yè)人才 30 名以上。
 
建立涵蓋學習者、教師、學習環(huán)境、教學資源等對象的教育評價指標體系,提交行業(yè)標準規(guī)范 5 份。發(fā)表一批高水平學術(shù)論文,撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。
 
3.4 基于天空地一體化大數(shù)據(jù)的公共安全事件智能感知與理解(應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容:針對目前公共安全事件預(yù)測困難和檢測不準的問題,綜合利用衛(wèi)星和航拍影像、地面跨時空視頻、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、電磁信息和地理信息等,實現(xiàn)面向公共安全的天空地一體化大數(shù)據(jù)智能處理。研究海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨時空、多尺度、多粒度關(guān)聯(lián),全天候的目標檢測追蹤、 行為識別理解, 建立符合人類不確定性認知特點的定性定量轉(zhuǎn)換模型,以及個體行為與群體事件的演化預(yù)測模型;突破公共安全大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)弱、理解淺、利用差等瓶頸,構(gòu)建一體化處理的公共安全事件智能感知和理解系統(tǒng),支撐多源異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘、異常行為智能感知和事件處置決策,并開展應(yīng)用示范。
 
考核指標:研制天空地一體化、軍警民數(shù)據(jù)貫通的公共安全事件智能感知與理解系統(tǒng),并在反恐維穩(wěn)重點地區(qū)或重點城市大型公共場所進行應(yīng)用示范。支持 3 種以上衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),典型區(qū)域變化檢測準確率超過 90%。支持 3 種以上語言的識別,語種識別準確率超過 90%,已知有害文本和音視頻發(fā)現(xiàn)率超過 95%。人員和車輛的檢測率超過 90%,特定人員識別準確率超過 95%。研發(fā)天空地網(wǎng)大數(shù)據(jù)在線分析與可視化工具,實現(xiàn)空間知識處理與服務(wù),地址匹配率超過 95%,百萬級空間數(shù)據(jù)在線實時檢索與展示的響應(yīng)時間低于 10 秒。 發(fā)表一批高水平學術(shù)論文, 撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。
 
3.5 基于立體精準畫像的學術(shù)同行分類與推薦系統(tǒng)(應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容:研究適合學術(shù)同行評價和科研項目評審評估的學術(shù)行為畫像模型和體系,研究各類科研行為數(shù)據(jù)獲取、清理、組織、分析及應(yīng)用可信保障技術(shù),為百萬量級的科研人員及十萬量級科技專家,建立立體、精準、可信的科研行為畫像,形成實時動態(tài)、智能的科研行為畫像庫和學術(shù)關(guān)系圖譜;研究科研行為畫像的準確性驗證方法和技術(shù);研究科研行為畫像多種維度組合、自適應(yīng)權(quán)重、 個體隱私保護、 關(guān)鍵科研行為信息安全保障等方法,以適應(yīng)不同目的科研行為同行評價體系;研制以立體、精準、可信的科研行為畫像為基礎(chǔ)的學術(shù)同行分類與推薦系統(tǒng)以及國家科技計劃評審評估數(shù)據(jù)服務(wù)支持系統(tǒng)并開展示范應(yīng)用。
 
考核指標: 科研行為畫像庫超過 100 萬科研人員和 10 萬科技專家, 完成不少于 10 萬科研人員和 1 萬科技專家畫像, 與實際科研行為比對,精準度超過 98%。建立科技專家關(guān)鍵科研行為數(shù)據(jù)可信溯源體系。具備 24 小時內(nèi)新增 1000 個畫像的能力。個體科研行為畫像與真實行為的時間間隔在 72 小時以內(nèi)。學術(shù)關(guān)系圖譜為不少于 1 萬科技專家抽取提供數(shù)據(jù)服務(wù)。 在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。研制的系統(tǒng)在國家科技、教育等權(quán)威部門開展應(yīng)用示范,能為不少于 2 類的國家科技計劃的組織實施、評審評估等活動提供支持服務(wù)。
 
4. 云端融合的感知認知與人機交互
 
4.1 人機物融合的云計算架構(gòu)與平臺(前沿基礎(chǔ)類+共性關(guān)鍵技術(shù)類)
 
研究內(nèi)容:針對人機物融合環(huán)境下的泛在化、社會化、情境化、智能化等應(yīng)用特征,研究以人為中心的人機物融合云計算架構(gòu)模型、終端和云端資源的軟件定義方法、人機物融合應(yīng)用的一體化建模方法等基礎(chǔ)理論;研究以人為中心的終端和云端資源動態(tài)發(fā)現(xiàn)與協(xié)同管理技術(shù)、資源敏感和時空感知的應(yīng)用自適應(yīng)與自演化技術(shù)、面向移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)終端及邊緣設(shè)備的超輕量虛擬化等關(guān)鍵技術(shù);研制以人為中心的人機物融合云計算平臺,并結(jié)合重點領(lǐng)域開展應(yīng)用示范。
 
考核指標:建立面向人機物融合的軟件定義基礎(chǔ)理論與人機物融合云計算技術(shù)體系及規(guī)范;研制的云計算平臺通過軟件定義的方式接入并管理 Android 智能設(shè)備、 Linux 邊緣設(shè)備和OpenStack 公/私有云的軟硬件及應(yīng)用資源,驗證的人機物融合場景需覆蓋 10 個不同品牌合計 100 萬臺終端設(shè)備、支持 1000 個第三方商業(yè)應(yīng)用的按需融合;發(fā)表一批高水平學術(shù)論文,申請系列知識產(chǎn)權(quán)。
 
4.2 基于云計算的沉浸式交互影像技術(shù)與系統(tǒng) (應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容:面向沉浸式交互影像內(nèi)容創(chuàng)作制作,突破全尺度光場影像數(shù)據(jù)高效獲取、跨維度影像數(shù)據(jù)的多尺度語義解析、影像大數(shù)據(jù)的動態(tài)聚合生長等關(guān)鍵問題;研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的高精度、專業(yè)化、風格化素材知識表達,以及影像大數(shù)據(jù)的眾包式素材庫構(gòu)建等數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù);研究領(lǐng)域知識引導(dǎo)的影像級三維場景定制化自動構(gòu)建、具有行為真實感的智能角色自主創(chuàng)建、云端融合的大規(guī)模影像個性化生成等內(nèi)容創(chuàng)作關(guān)鍵技術(shù);研究語義特征結(jié)構(gòu)保持的影像編輯、典型交互功能的遷移合成、高效光場數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)、高維度影像數(shù)據(jù)的高效傳播等內(nèi)容制作關(guān)鍵技術(shù);研制沉浸式交互影像的高效渲染、互動式顯示、云端服務(wù)等技術(shù)平臺及工具,開發(fā)相應(yīng)標準化技術(shù),實現(xiàn)電影電視、數(shù)字娛樂等行業(yè)的應(yīng)用示范。
 
考核指標:影像數(shù)據(jù)采集能夠支持專業(yè)級的光場三維場景獲取,捕獲面積≥ 20m2,捕獲速度≥ 60fps;影像數(shù)據(jù)部件級語義解析準確率平均≥ 90%;模型庫中模型數(shù)量≥ 5 萬個,自動構(gòu)建的場景內(nèi)模型數(shù)≥ 500 個;影像編輯工具支持高維影像智能化創(chuàng)作關(guān)鍵功能;影像云平臺傳輸帶寬≥ 1TB/s,讀取速度≥ 6GB/s,寫入速度≥ 4GB/s;提交面向沉浸式交互影像的采集、生成、傳輸、呈現(xiàn)的技術(shù)規(guī)范及標準提案,實現(xiàn)影視制作、數(shù)字娛樂等行業(yè)的典型應(yīng)用示例超過 50 個。 發(fā)表一批高水平學術(shù)論文, 撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。
 
4.3 多模態(tài)自然交互的虛實融合開放式實驗教學環(huán)境(應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容: 建立支持云端融合和多模態(tài)自然交互的虛實融合實驗課堂教學環(huán)境,研制具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力的交互模塊基礎(chǔ)件,以及相應(yīng)的實物交互套件;建立支持中學教育主要課程的虛擬實驗開放式開發(fā)平臺和界面工具,支持教師自主生成虛實融合互動實驗教學資源;圍繞未來課堂核心概念,研制支持多模態(tài)人機交互的智能化實驗學習環(huán)境,通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時交互行為,支持針對不同能力學生的精準化教育;建立新型探究式學習的全面評價體系,通過對學習過程與結(jié)果的智能識別與分析,匯集和提煉學習者的行為、心理和生理等多維度特征,實現(xiàn)對學習者多層次、精準化的客觀評價。
 
考核指標: 多模態(tài)自然交互模塊基礎(chǔ)件支持手勢、語音、觸覺、實物、筆式等交互技術(shù),交互行為識別率大于 90%;支持教師自主生成互動教學資源的虛擬實驗開發(fā)平臺和界面工具,覆蓋數(shù)學、物理、化學、生物等主要課程;支持 5 種以上通道融合,提供課前、課中和課后全過程的個性化分析與智能推薦;制定云計算教學終端多模態(tài)人機交互技術(shù)標準,以及高沉浸呈現(xiàn)與多模態(tài)交互智慧教育課堂環(huán)境的行業(yè)規(guī)范;在中學開展應(yīng)用示范,應(yīng)用示范單位不少于 200 家;申請系列發(fā)明專利。
 
4.4 基于云計算的移動辦公智能交互技術(shù)與系統(tǒng)(應(yīng)用示范類)
 
研究內(nèi)容: 研制以多模態(tài)自然人機交互和虛實融合技術(shù)為基礎(chǔ)的多用戶協(xié)同交互平臺,實現(xiàn)相應(yīng)的智能交互界面工具和支撐硬件,研究面向移動協(xié)同辦公的多模態(tài)人機交互個性化自適應(yīng)機制;突破大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高靈敏度虛擬鍵盤和高準確度手指動作識別技術(shù),研發(fā)面向移動終端的多模態(tài)深度融合的高效率信息輸入和內(nèi)容編輯技術(shù);研究基于云端的多移動終端的分屏顯示與協(xié)作機制,研制具有匹配個體差異的沉浸式超大視場顯示終端,實現(xiàn)多移動終端、穿戴式顯示終端與虛擬鍵盤、手勢、語音等的統(tǒng)一交互方式;在上述研究基礎(chǔ)上,研制面向行業(yè)移動辦公應(yīng)用的高效智能的多模態(tài)融合的可穿戴交互及便攜式交互系統(tǒng)。
 
考核指標: 多用戶協(xié)同辦公平臺支持常見的移動終端,能支撐多模態(tài)人機交互和虛實融合的協(xié)同辦公方式;多模態(tài)自然交互機制支持手勢、語音、虛擬鍵盤、觸控和筆等通道,支持冗余、互補、混合等 3 種以上交互通道融合方式;虛擬投射鍵盤擊鍵動作識別準確率不低于 95%;沉浸式顯示系統(tǒng)視場角不小于 150 度,能自主顯示虛擬鍵盤,并能與手勢和語音交互等協(xié)同工作;智能可穿戴交互及便攜式交互系統(tǒng)應(yīng)支持企業(yè)辦公、教育培訓(xùn)等行業(yè)用途,形成規(guī)模化產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。發(fā)表一批高水平學術(shù)論文,撰寫專著若干部。在關(guān)鍵技術(shù)上申請系列專利,形成專利群。
 
原標題:“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項2018年度項目申報指南(指南編制專家名單、形式審查條件要求)

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