合肥工业大学

数据的采集、维护和使用已成为科学研究的主要方面，对许多学科而言，海量数据意味着更严峻的挑战，更好地组织和使用这些数据会有助我们将巨大机遇变为现实。海量数据处理将成为新型信息服务和科学研究的基石。海量数据通常具有以下特征：（1）海量；（2）多源性；（3）异构性；（4）多模态；（5）不确定性；（6）动态性；（7）复杂内联。这些特性对海量数据处理与服务提出了巨大挑战。【查看详细】

研究子方向1、普适个性化计算模式与机理围绕需求驱动的信息系统自动聚合、聚合信息系统的挖掘与分析、面向聚合系统的用户兴趣建模和聚合系统安全研究四个科学问题开展研究，在此基础上，构建普适个性化信息处理体系，以动态优化组织多种信息资源，并为用户提供个性化和普适化的信息服务。 2、模式匹配与挖掘 带有通配符的模式匹配与挖掘研究不仅具有理论上研究价值【查看详细】

研究子方向1、图像处理、分析和理解长期从事图像处理、分析和理解的基础理论研究工作以及在工业和医疗领域的应用研发工作。形成以下特色：①以复杂图像为对象，研究智能信息处理的基础理论问题；②注重智能图像信息处理方法的技术可实现性，研究并采用光电信息处理方法来解决信息获取与信息处理的计算速度问题以及实际应用问题【查看详细】