1、工業(yè)安全大數(shù)據(jù)匯聚與治理

大數(shù)據(jù)匯聚，即將多元化數(shù)據(jù)整合，由于時空大數(shù)據(jù)來源廣泛、渠道繁雜、形式各異，匯聚時要采用一定方法如：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)匯聚。數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)是多源異構(gòu)生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)的匯聚平臺，通過科學(xué)數(shù)據(jù)、知識資源的匯聚匯交，構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域統(tǒng)一的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲庫，支撐數(shù)據(jù)產(chǎn)品加工挖掘分析，支撐資源共享服務(wù)。
大數(shù)據(jù)治理：對數(shù)據(jù)本身質(zhì)量的管理，對數(shù)據(jù)的全生命周期進行管理，包含傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理（聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析）、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升等展現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的工作。數(shù)據(jù)質(zhì)量提升：事前預(yù)防（制定質(zhì)量檢測模型）、事中監(jiān)控（監(jiān)控原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中心質(zhì)量）、事后改善（建立相關(guān)流程工具修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量）。目的：實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化和生產(chǎn)風(fēng)險最低化。核心：規(guī)劃監(jiān)控和執(zhí)行。

2、多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘與知識圖譜構(gòu)建

多模態(tài)：不單單是文字?jǐn)?shù)據(jù)還有圖像等數(shù)據(jù)，如圖像中含有一些單單用文字難以識別的屬性或關(guān)系（鍵盤、屏幕、筆記本之間的關(guān)系；香蕉的黃色或或黃綠色而非藍色）。
多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘：研究怎么將圖片和文字對應(yīng)起來的問題，不能簡單的拼接，對于需要識別出多個實體的情況不合適。
多模態(tài)知識圖譜的構(gòu)建通常有兩種方法：①用文本知識圖譜中的文字標(biāo)記圖像；②將圖像定位到文本知識圖譜中的實體。

3、超融合軟件平臺構(gòu)建與工程應(yīng)用

超融合架構(gòu):指在同一套單元設(shè)備中不僅僅具備計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲和服務(wù)器虛擬化等資源和技術(shù)，而且還包括備份軟件、快照技術(shù)、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、在線數(shù)據(jù)壓縮等元素，而多套單元設(shè)備可以通過網(wǎng)絡(luò)聚合起來，實現(xiàn)模塊化的無縫橫向擴展，形成統(tǒng)一的資源池。超融合架構(gòu)是實現(xiàn)“軟件定義數(shù)據(jù)中心”的終極技術(shù)途徑。HCI類似Google、

多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建和數(shù)據(jù)挖掘方向，多模態(tài)關(guān)系抽取，思考視頻和語音融合，（動作序列分類網(wǎng)絡(luò)）搜資料當(dāng)下研究方向進展遇到的困難，人工客服只有語音能否是開視頻的形式進行指導(dǎo)，視頻直接上傳至服務(wù)器處理？

場景：在家咖啡從桌子上掉落在地上，主人說：“我靠”，機器人根據(jù)這兩個字無法判斷接下來的行為，顯然是不智能的。如果加上圖像，機器人能識別到咖啡掉在地上這個“動作”，根據(jù)主人“我靠”驚訝的文字，就可以執(zhí)行讓掃地機器人去清理咖啡污漬，甚至能接一杯新的咖啡。如果咖啡倒落在地上而主人翁沒有說：“我靠”，那機器人只去打掃也不失“聰慧”。

VQA:Visual Question Answering
Image caption：根據(jù)一張圖像生成一句話
數(shù)據(jù)集：可以從社交平臺爬取，一般社交平臺會有圖片對應(yīng)的文字信息，使用視覺對象的標(biāo)簽和視覺特征與文本表示進行拼接。直接將圖像和文本進行拼接沒有進行細粒度的挖掘，因為單模態(tài)中文本存在結(jié)構(gòu)信息而圖像也存在視覺結(jié)構(gòu)信息，所以利用每個模態(tài)的結(jié)構(gòu)信息輔助完成多模態(tài)關(guān)系抽取。（圖片和文本都存在實體和關(guān)系）如下圖

總結(jié)

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