在国家自然科学基金重大研(yán )究计划“大数据驱动的管理(lǐ )与决策(cè )”的(de )支持下(xià ),研究团队针对管(guǎn )理情境中数据体量(liàng )庞大(dà )、模态复杂、价值稀疏等长期挑(tiāo )战,融(róng )合数理统计与计算科学理(lǐ )论方法,攻克了分布式计算、超高(gāo )维建模和(hé )缺(quē )失态推断等关键科学难题,建(jiàn )立了具有国际影响力的大(dà )数据计算理论与方法体系(xì )。传统(tǒng )的集(jí )中式计算(suàn )方式存(cún )在计算效率低(dī )、隐私暴露风(fēng )险高等突出问题,分布式计算(suàn )方(fāng )式常用来应对这一情(qíng )况。如何高效整合(hé )这些“碎片化”的信息(xī ),并(bìng )确保统计分析结果的准确性,成为一项重大挑战。
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