第三批云数融合科教创新基金课题申报指南

心理教育信息化管理系统

响应国家双创“大众创业、万众创新”号召，贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》相关政策，正确认识国家“双一流”建设的战略，正确认识科研与人才培养并重的重要性，教育部科技发展中心联合新华三集团一.建设内容

“云数融合科教创新”基金通过对云数融合科研课题的研究，为云计算和大数据领域相关技术创新提供支撑和服务，加快云计算和大数据融合技术在相关领域的深度应用，促进我国新五年来，全国范围内选定百家高校，共建整合集科研创新、人才培养、促进地方经济转型升级、助力大众创业的万众创新为一体的创新基地，集聚整合数据资源、课题资源、人才资源、创业资源和平台资源等创新资源二.项目的意义“云数融合科教创新”基金项目践行着国家、教育部关于产教融合、科教融合、育人和双创等大方面的政策。 该项目将部委、企业、高校、地方四方有机结合，真正构建云计算和大数据“政产学研用”创新生态。1 .通过该基金，企业将为高校提供云数融合领域相关科研课题资源

2 .培养云数融合领域专家，进一步完善相关科研创新政策和科研成果转化标准，保证科研创新工作健康发展

3 .借助高校人才资源和企业丰富的项目经验，推动开发更多科研成果利用中心和企业丰富的行业经验，促进科研成果推广转化，推动科研专利输出4 .推进地方大数据研究院建设，在拉动地方产业经济的同时，推进行业大数据工程实验中心建设，促进地方产业创新和高速发展；5 .促进教育资源共享，支持高校建设完善的专业和课程体系，保证人才培养质量，为创新、科研提供有力保障。三.申报条件1 .申报院校有优势专业和雄厚的科研人员储备，地方支柱产业相关专业优先。

2 .申报院校建设课题研究专场，虚拟化管理平台、云计算平台、大数据基础平台、应用创新开发平台、教学实践教学管理平台、安全态势感知系统等硬具体要求见表1。表1申报科研课题的设施要求序列号

系统名称要求1

云计算平台核心系统云计算平台基础管理系统系统基于行业主流的openstack开发；

支持计算、网络和存储资源的申请、使用、修改和处置等自助服务能够支持虚机、物理机等服务；可以支持大数据平台申请、使用、扩容、统一管理等自助服务；虚拟化管理系统2

大数据平台核心系统大数据平台基础管理系统

系统支持web图形集群管理和监控； 支持集群自动安装，快速高效地构建集群；系统可以处理Pb级非结构化数据；系统大数据加载速度超过2TB/小时；

对于大规模的数据更新、删除操作，速度超过10000行/秒；

建立千亿行级数据表之间的关联，关联结果集在千万以内的，响应时间在1分钟内，结果推导时间在5分钟内；数据预处理集成APP应用大规模数据实时计算系统大规模数据流处理系统数据服务集成APP应用程序资源联合调度管理系统集群综合管理系统数据存储和计算系统大规模数据加载系统大型非结构化数据科学研究系统大规模结构化数据科学研究系统3

利用创新开发平台

创新的APP应用开发框架

系统支持一站式工作流、数据ETL流程可视化，可以拖动生成任务；系统易于使用，提供通用的APP应用开发框架一站式数据预处理平台数据服务综合运用平台4

教育实践教学管理平台大数据综合实验管理平台系统可以提供实践训练的数据集

系统提供数据集管理、实验项目管理、维护；为了方便地生成数据的可视化效果，系统提供了定制图表模拟大数据实训数据集数据可视化实训系统5

安全态势感知平台核心系统

网络安全态势感知平台基础管理系统

智慧职教新版

1 .企业课题：根据产业发展需要，设立云数融合科研课题，申请院校从表2中选择课题方向进行申报。表2企业课题选题列表类别

课题方向编号课题的方向课题介绍基础科学研究A01

基于大数据的新数据治理方法研究

大量、异构的大数据直接导致数据处理的低效率化。 融合大数据思想、分布式计算理念、多种先进架构技术，提升数据处理、数据血缘关系分析、数据质量管理、元数据管理等工作。A02数据运营策略探讨

各类型、各行业的数据经过处理后保存到大数据中心，如何促进数据流通，规范数据交易行为，维护数据交易市场秩序，为社会提供完善的数据交易、结算、支付、安全保障、数据资产管理等综合服务A03基于提升大数据平台性能的软硬件技术融合研究

除了大数据软件技术的研究和发展外，基于大数据技术特性的相应硬件技术的研究也是一个重要的方向。 从数据收集、数据分析、数据展示等方面需要硬件资源的支持。A04一种数据冗余高效的低成本数据存储方法

大数据中存在大量的冗馀，消除冗馀是降低开销的重要方法。 大数据的存储方式不仅影响效率，还影响成本，需要研究高效、低成本的数据存储方式。 需要研究多源多模态数据高质量获取与集成的理论技术、错误自动检测与修复的理论技术和低质量数据上近似计算的理论与算法。A05深度学习中神经网络系统的设计方法

神经网络的设计方法包括研究者对人脑的理解方式。 CNN、RBM以及Andrew项目团队设计的网络各有特色。 神经网络框架的设计是一个非常有研究价值的模块。A06大数据驱动网络流量安全分析

利用机器学习深入分析总量网络数据和应用信息，发现其中的规律和趋势，自动建立模型，使网络具有自动识别和挖掘攻击、消除未知威胁的能力。A07基于云计算和大数据机器学习的网络空间安全研究

利用机器学习深入分析终端数据和应用信息，尝试发现其中的规律和趋势，自动建立模型，使终端具有自动识别攻击、挖掘和未知威胁的能力。应用科学研究A08

大数据时代新闻界的发展方向

利用包括语音识别和语义分析在内的自然语言处理技术，搭建大数据时代的媒体平台。 实现新闻同步提取、分析和制作，围绕数据进行深度挖掘和分析，提升舆论研究和服务，创造更有价值的信息。A09运用大数据技术支持环境保护。

通过云计算、数据挖掘、多元分析等技术，研究环境质量监测数据的综合分析和多维可视化表达方法，可以构建一体化的环境监测大数据云服务平台，实现从监测信息到监测服务的跨越。A10农业大数据中的数据采集与应用方向。

如何通过农业物联网设备，实时进行图像采集、气象监测和土壤监测，构建农业大数据监测平台，实现全面的农业数据采集。 结合大数据处理技术进行局部气象预报、病虫害预测、土壤状况监测等，指导农民科学种植。A11大数据驱动医疗临床辅助诊疗研究

国家职业教育

整合交通运输运行协调和应急指挥平台，接入铁路、民航、邮电等行业运行信息，实现公安、安监、气象、国土资源等相关部门互联互通，信息共享协调联动，综合运用各类信息资源，感知、预测、解决交通运输系统中的问题A14基于机器学习的征信评价模型设计与优化

建立和健全个人征信体系是经济发展的有力保障。 随着征信基础数据库的投入使用、数据存储量的不断扩大以及客户需求复杂度的不断增加，对征信评价模型和可信度提出了更高的要求。 基于机器学习的多种算法，建立更智能、优化的征信评价模型具有重要意义。A15基于深度学习的文本情感分类研究

文本情感分类在情感分析研究中占有重要地位在信息爆炸的21世纪，海量数据的情感分类研究显得尤为重要。 基于各种深度学习算法，深入学习文本语义信息，准确表达语义特征，提高情感分类的准确性是研究的目标。A16基于深度学习的计算机视觉研究

目前，深度学习已经成为计算机视觉研究的标配，在人脸识别、图像识别、视频识别、行人检测、大场景识别等方面引入深度学习的方法，构建更加智能、先进的平台。A17教育信息化2.0下云数融合新数字校园实践研究

在教育信息化2.0时代，智能校园所需的服务越来越大，所需的平台越来越大，在校园大数据中的应用也呈现出快速增长的趋势。 因此，大数据平台将成为校内的核心平台，也要求平台具有可靠性和可扩展性。A18基于大数据的教学诊断、优化与改进深度研究

为了实现教学管理水平和人才培养质量的不断提高，建设校级大数据分析平台，通过大数据对比分析为学校、专业、课程、师生提供全面的“图片”，为改进自我诊断提供数据支持，提供动态的学校信息分析和A19大数据人才培养专业教材开发与实践教研室建设探讨

全国大数据专业建设火热。 新华三与学校共同探索培养符合行业需要、社会需要、企业需要的人才，开发符合学校专业特色的大数据课程教学资源，构建符合大数据行业标准的实践教研室，培养大数据师资力量，开展大数据人才认证。A20人工智能技术的易用性与可视化建模研究。

现有的机器/深度学习组件很多，数据建模、培训和部署都基于命令行操作，使用起来很不方便。 必须提供统一的管理和资源安排，以便利快速部署和使用。2 .自主课题：根据自身条件和地域特点，申请院校自主选择研究方向申报，申请院校从表3中选择课题区域申报。表3自主课题选题列表方向编号课题领域B01政府

B02金融业B03教育B04医疗

B05交通B06其他五.资源支持

“云数融合科教创新”是教育部科技发展中心和新华三集团面向全国高校的云计算和大数据领域科研基金项目，为了保障科研课题的顺利进行，并与申报高校建立长期的科研合作关系，新华三集团为基金课题申报高校提供了以下资源支撑1 .针对“云数融合科教创新”基金的各项课题，新华三集团为申报院校提供经费支持和实验设施及服务支持，新华三集团负责布局和建设、教师培训。2 .新华三集团助力联合申报高校新科研课题，分享行业大数据项目经验，提供企业级项目咨询服务和技术支持，助力科研成果快速产品化和解决方案包装。

3 .依托新华三集团庞大的项目资源，将新华三集团本地项目引进学校，培养学校应用技术研究团队。 实行“理论学习”与“实践教学”相结合的模式，实现企业与学校资源共享，获得“产学研”相结合的多赢渠道。4 .新华三集团联合大学和地方政府成立地方大数据研究院，带动地方经济。5 .提供专业建设咨询服务，包括学科申报导向服务、人才培养方案设计开发服务、课程设计开发服务、课程产品设计开发服务、教学设备指导服务。6 .提供师资培训，为院系开设的大数据专业提供师资培训保障，同时提供理论和实验教材。7 .建立就业资源库，为高校大数据人才提供实习机会，为高校推荐的优秀学生提供就业机会。

六.课题申报、审查和问题解决1 .申报院校填写《"云数融合 科教创新"基金课题申报书》，申报截止时间为2018年8月31日。2. 2018年9月10日前新华三集团将对申报院校和申报课题进行资格预审。

3 .由教育部科技发展中心组织专家评审委员会，对申报课题进行评审。 在2018年9月15日前选定了第三个立项课题。4. 2018年9月30日前，新华三集团与立项院校签署合作协议书，确定合作细节等内容，所有工作要求在课题合作协议书签署后研究周期内完成。5 .合作协议书签订后，开始建设课题科研环境。6. 2019年1月31日进行课题科研环境初查，初查通过后，新华三提供课题科研经费； 第一次没有合格的学校，提出改善意见，等待下一次申报。7. 2019年3月31日，立项院校提交了课题中期总结。

8. 2019年9月30日，所有课题研究周期结束，项目负责人提交正式问题报告。 教育部科技发展中心组织有关专家，根据科研创新成果转化情况和人才培养结果，对课题项目进行检查。