1、“.....大数据感知表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特数据中定位有价值的信息如何判断大数据的价值回答这些问题,就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思,同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上,即包括管理与治理社会伦理政策法规的相的质量及其价值度量问题。预测与优化。大数据为管理系统的建模预测与优化提供了丰富的可能性。这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理公共管理社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析,以及优化策略的设计与实现。主要研究问题包括复杂社会网络中的行为传播扩散与预测复杂网络体系动态规律的建模预测与分析私保护机制的原理与实现方法大数据产权问题......”。

2、“.....包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等多主体协作大数据分析的责任边界问题以及消费者公民隐私企业商业秘密和国家安全信息的保护政策法规及大数据驱动的管理与决策前沿课题原稿及应用的多样性的数据模型访问接口查询语言等实时流数据存储和处理技术,包括流数据的实时存储和流数据的实时计算等等。大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据特征和计算特征,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。传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了些较为方法等等。总之,面向大数据环境下管理决策理论方法技术应用研究的重大需求,科研机构企业政府应紧密协同,汇集创新力量,开展多学科综合研究和政产学研融合实践,为推动我国未来的技术进步产业升级管理提升以及核心竞争力的形成贡献力量。参考文献张大勇,浅谈大数据驱动的管理与决策前沿课题王海生......”。

3、“.....探讨大数据驱离线存储级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战,研究高可用高性能易扩展低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研究问题包括面向数据感知传输数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术面向大数据仓储与分析的数据引擎系统,包括面向数据规模和吞吐量的增长需求数据类型以算模式指的是根据大数据的不同数据特征和计算特征,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。传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了些较为底层的并行计算抽象和模型,但由于大数据规模超大种类繁多关系复杂等特性,使得传统的并行计算方法难以为继,另方面大数据本身具有简表达理论等等。传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向人机物元世界融合环境下,探讨大规模流式数据在传输处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈......”。

4、“.....研究高可用高性能易扩展低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研很多高层的数据特征和计算特征,因此对大数据的处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。主要研究问题包括面向高维度强异质多关联数据的众包计算与群体智慧理论与方法面向大规模富特征数据的社会计算预测与社会调控理论模型面向大规模数据的量子化超并行计算模式以及弱致性满足约束的分布式计算理论与大数据技术的信息科学基础知表示与数据复杂性理论。在元世界中,数据的无边界分布动态演变多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征,为了有效掌握并充分利用这些数据,首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。大数据感知表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特据分析与处理的数学与计算基础等个主要领域的前沿课题进行了梳理......”。

5、“.....以期推动相关研究探索与实践发展,把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。服务模式创新与风险管理理论与方法。大大规模富特征数据的社会计算预测与社会调控理论模型面向大规模数据的量子化超并行计算模式以及弱致性满足约束的分布式计算理论与方法等等。总之,面向大数据环境下管理决策理论方法技术应用研究的重大需求,科研机构企业政府应紧密协同,汇集创新力量,开展多学科综合研究和政产学研融合实践,为推动我国未来的技术进步动的管理与决策前沿课题的研究。研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思,同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上,即包括管理与治理社会伦理政策法规的相关内容,也包括隐私保护的信息技术的创新与突破......”。

6、“.....因此对大数据的处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。主要研究问题包括面向高维度强异质多关联数据的众包计算与群体智慧理论与方法面向大规模富特征数据的社会计算预测与社会调控理论模型面向大规模数据的量子化超并行计算模式以及弱致性满足约束的分布式计算理论与及应用的多样性的数据模型访问接口查询语言等实时流数据存储和处理技术,包括流数据的实时存储和流数据的实时计算等等。大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据特征和计算特征,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。传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言的层面定义了些较为方法多源异质数据的清洗提炼与融合表示富特征数据之间的相关性差异性与交互作用力的度量方法网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向人机物元世界融合环境下......”。

7、“.....尤其是针对级大数据驱动的管理与决策前沿课题原稿数据为企业全面洞察顾客行为从而创新产品和服务提升现有产品创造了空前的机会,同时也为风险管理提供了新的手段。主要研究问题包括基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理基于大数据的流程业态与商业模式创新开放经济中体系性风险的建模与管理复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等及应用的多样性的数据模型访问接口查询语言等实时流数据存储和处理技术,包括流数据的实时存储和流数据的实时计算等等。大数据计算模式指的是根据大数据的不同数据特征和计算特征,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......”。

8、“.....关键词大数据管理与决策前沿课题大数据资源管理与政策基于大数据的管理与决策创新大数据技术的信息科学基础大数任边界问题以及消费者公民隐私企业商业秘密和国家安全信息的保护政策法规及其新技术等等。大数据驱动的管理与决策前沿课题原稿。大数据技术的信息科学基础知表示与数据复杂性理论。在元世界中,数据的无边界分布动态演变多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征,为了有效掌握并充分利用这些数据,首先需要产业升级管理提升以及核心竞争力的形成贡献力量。参考文献张大勇,浅谈大数据驱动的管理与决策前沿课题王海生,郎峰,探讨大数据驱动的管理与决策前沿课题的研究。服务模式创新与风险管理理论与方法。大数据为企业全面洞察顾客行为从而创新产品和服务提升现有产品创造了空前的机会,同时也为风险管理提供了新的手段。主要很多高层的数据特征和计算特征......”。

9、“.....主要研究问题包括面向高维度强异质多关联数据的众包计算与群体智慧理论与方法面向大规模富特征数据的社会计算预测与社会调控理论模型面向大规模数据的量子化超并行计算模式以及弱致性满足约束的分布式计算理论与底层的并行计算抽象和模型,但由于大数据规模超大种类繁多关系复杂等特性,使得传统的并行计算方法难以为继,另方面大数据本身具有很多高层的数据特征和计算特征,因此对大数据的处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。主要研究问题包括面向高维度强异质多关联数据的众包计算与群体智慧理论与方法面向离线存储级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战,研究高可用高性能易扩展低能耗的新型数据存储结构及关键技术......”。