引子： 环境  资源  生态   意向   透明  智慧   信息

思想：全息   无穷势   加减率--->四界分异  确定  流动  传递  转换  临界  跨界（入出口） 尺度行为过程

数据：维度  信息  分异

方法：插值  拟合  同化  观测  监测  探测  监控  观察  

处理：判据（标准  阈值） 分辨率

结构：全息  层次  尺度  规模

功能：能量  营养物质  信息

机制：传递  转换  循环

确定性：振幅  频率(周期） 概率分布  分类(区划）

混沌本质：涌现  ----分异标准（聚类  模糊控制）

中心：分异确界  临界  跨界  过界      升级   >

关系：=守恒（无有内生）  加减率   初始   起点  参考

服务保障：保护  健康   安全

数据反演：仿生仿真    

误差分析：内插  梯度  标准层  全真（真值）   截断  截止

过程形式：量子化分异   临界融通

评价价值：“深度”、“广度”、“精度”、“持续度”、“经济度”、全息度

数据中心：以数据为中心。数据中心的产生致使人们的认识从定量、结构的世界进入到不确定和非结构的世界中。

工程实现：数据中心的发展不能仅凭经验，真正的结合实践，促使数据中心发挥真正的价值作用，促使社会的快速变革。

数据分析处理与信息提取评价：在信息时代，大数据、物联网、云计算、移动互联网等应用驱动

• ·多地区按需服务器

• ·即时改善数字体验

• ·拥有高性能计算力

• ·富有云的灵活特性，

数据中心占据物理空间的方式、功能，以及随时间的发展促使更坚实的模块化架构（可恢复性）和提高人类学习能力之基础属性，为人们带来更多的权威与专业的便利，带给人们安全节能和放心与安心。数据中心是一切信息化的基础，通过对广泛异构的数据源进行抽取和集成，从中提取出数据的实体和关系，经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。将结果按照一定的标准进行统一存储，然后利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。

大数据的价值产生于分析过程。数据清洗等预处理工作，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。算法需要在处理的实时性和准确率之间取得一个平衡。分布式并发计算系统要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。

对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。引入历史流、空间信息流等可视化技术，采用数据溯源技术追溯整个数据分析的过程，从而实现“数据分析”中观察数据到“数据挖掘”中发现“知识规则”。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等进行分类、聚类、关联和预测（定量、定性），从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。数据分析和挖掘，产生递归，由此，一批数据，尝试对它做不同的价值评估，就是数据挖掘。也即用价值的评价标准，对数据进行价值化分析。

数据挖掘全息化价值标准：事实判断与价值判断之量子化海洋。多尺度相互作用推动海洋信息感知和传输、海洋大数据处理和计算的量子化、智能化及高性能实现。

仿生仿真：要想模拟自然，最好用量子力学。

沙尘后记：研究不透，必卷土重来