先进的分析和数据挖掘

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目标成果

A）无功算法，基础设施和数据密集型缩放技术（包括但不限于机器学习，推理，统计分析）非常大的数据量和实时性能的方法（并行化，逼近，在线处理，压缩）。 实现必须严格测试极其庞大而复杂的数据集现实，从未来有了一个明确的解决方案的股权机构和一个明确的部署如果有效路径提供的各种资源。

b）该智能决策集成系统动态整合的直接支持和大局意识，关联，融合和非常大的量的分析数据资源的废话和溪流。 这包括（但不仅限于）认识到这是很难或不可能今天检测的复杂事件和模式，集结和意见，调解或预测，提供替代概念化，保证及时性，完整性和正确性，整合分类和统计分析。 可视化分析，同样应纳入数据分析和可视化。 这些解决方案的成效，将评估对有关具体的专业人士和社区的需求，并适当大小和非常大的数据资源，从各自领域（包括但不限于用户群体，金融，工程，政府，地球空间测试，交通，城市管理）。

C）信息管理基准和探索的多样性和非主流的数据管理和计算架构范式，结构和数据量非常大的算法新颖的数据进行比较和优化性能的框架和工具。 虽然科学和严谨的方法学质量和新颖性，是成功的主要标准，将优先给予明确的地址，以工业，科学或社会关注的机遇和/或汇集迄今无关的科学或工程软件社区的建议。

D）针对性地加快对大型综合性信息管理系统相关的竞争框架的进展。 框架将确定1有充分理由的工业，科学或社会目标的照片可以不被实现这使用的最好的表演目前的信息管理解决方案，定义下，详细的定量实现的目标照片的实验进展可以得到可靠的观测条件;实现1公平测试框架的数据资源，包括现实的规模和性质，并能够支持大量进入的支持;广泛宣传的竞争，管理和发布测试结果与适当的分析性能问题和发展趋势的竞争几个回合。

e）社区的举措，旨在将供应商，集成商和用户组织领导网络和其他技术。 这些行动将传播效果和最佳做法，以解决阻碍更广泛的研究成果，工作部署，为建立标准和基准认可广泛推进的障碍，并在更广泛的观众增加对技术的潜力的认识。