张丹丹,赵瑞雪,王剑,鲜国建,黄永文.数据密集型农业科研服务平台架构设计[J].数字图书馆论坛,2023,(10):71~78 |
数据密集型农业科研服务平台架构设计 |
Architecture Design of Data-Intensive Agricultural Research Service Platform |
投稿时间:2023-08-21 |
DOI:10.3772/j.issn.1673-2286.2023.10.008 |
中文关键词: 农业数字科研平台;数据密集型科研;知识服务;平台架构 |
英文关键词: Agricultural Digital Scientific Research Platform; Data-Intensive Research; Knowledge Service; Platform Architecture |
基金项目:本研究得到科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目“农业智能知识服务平台研发与应用示范”(编号:2021ZD0113705)资助。 |
作者 | 单位 | 张丹丹 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 赵瑞雪 | 中国农业科学院农业信息研究所;国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室 | 王剑 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 鲜国建 | 中国农业科学院农业信息研究所;农业农村部农业大数据重点实验室 | 黄永文 | 中国农业科学院农业信息研究所;国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室 |
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中文摘要: |
针对数据密集型科研范式下农业领域数据密集型计算服务能力不足的问题,研究设计集泛在能知识服务与专业领域计算服务于一体的数字科研知识服务模式。调研分析国内外数字科研基础设施与数字科研平台建设经验,剖析数据密集型农业科研的新特征和知识服务需求,从基础设施层、数据层、关键技术层、核心功能层和服务层5个层面阐述数据密集型农业科研服务平台的架构方案,并给出面向作物计算育种知识服务的数字科研平台设计实例。以期为数据密集型农业科研平台的研发和应用场景的落地提供参考,为支撑数据密集型农业科研创新提供可借鉴的知识服务路径。 |
英文摘要: |
Aiming at the insufficiency of data-intensive computing service capability in the agricultural field under the data-intensive scientific research paradigm, a digital scientific research knowledge service model integrating universal intelligent knowledge service and professional computing service is researched and designed. We investigate and analyze the construction experience of digital scientific research infrastructure and digital scientific research platform at home and abroad, and analyze the new characteristics of data-intensive agricultural scientific research and knowledge service requirements. From the five levels of infrastructure layer, data layer, key technology layer, core function layer, and service layer, an architecture scheme of data-intensive agricultural scientific research service platform is expounded, and a design example of crop computational breeding knowledge service oriented digital scientific research platform is given. This study provides references for the research and development of data-intensive agricultural scientific research platform and the landing of application scenarios, and provides a referable knowledge service path for supporting data-intensive agricultural scientific research innovation. |
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