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可视化实验室主持或参与的千万级的重大项目

已有 108 次阅读 2018-9-2 00:23 |系统分类:科研笔记

香港科技大学可视化实验室积极参与国家和香港的重大研发项目,累计主持或参与的资助金额在千万级别的项目6项,涉及的范围非常广泛,包括在线教育,智慧城市,大数据等。


主持:

  1. HKUST-MIT Consortium ITF project "An Open Learning Design, Data Analytics and Visualization Framework for E-Learning"   (时间: 2016-2020; 金额: 一千六百万港币)

    研究内容:

  • 該項目的目標是為 MOOC 教師、教學設計師、機構負責課程的領導和學習科家開發一個開放性的框架。該框架將集成三個主要的電子學習技術組件:1)學 習和評估設計的模型和工具,用以指導并支持電子學習課程的設計,以及具體學 習分析和評估要求的提前規劃; 2)对學習行為分析和預測的分析方法,用以促進 個性化在線學習并提高MOOC課程的保留率; 3)用於理解MOOC平臺所搜集 的海量數據以及數據分析結果的可視化界面。我們將基於該框架實現一套開放源 碼系統,並使用該系統對香港科技大學、麻省理工學院、和香港大學的多個實際 的 MOOC 課程和混合型課程進行試點研究。 該項目的成果將包括:可用於電子 學習課程設計的新型方法與工具套件;經過驗證的可用於電子學習的教學方法和 評估設計的模型;可用於學習行為分析和預測的新型數據分析與可視化方法;一 套詳盡的用於 MOOC 課程設計和數據分析的開源系統;以及基於多所大學試點 研究得到的關於電子學習的新發現。

   

  • 本項目的第二階段(Y3-Y4)旨在通過一系列的研究工作以促進K-12和MOOC的教學和研 究。這些研究工作包括:1)為使用資源型的K-12電子教學開發出開源數據分析和可視化方 法;2)把適用於計算思維(CT)並融合了學習設計與數據分析的設計模式應用到MOOC和K-12的教學中;3)對上述的兩項研究進行試驗評估。本項目之所以將數據分析和可視化 方法作為研究目標是因為K-12的電子學習通常包括例如題庫和視頻等的資源,但這些平台 缺乏學生和資源的交互數據,進而限制了對學習行為分析的能力。計算思維和數學都是STEM教育中的重要領域,計算思維更是一個關鍵的二十一世紀能力,包括多種知識和技 能,以及在解決問題過程中對其的運用。本項目即將研發的融合學習設計與數據分析的設 計模式將會為電子學習設計提供數據驅動的反饋信息。本項目第一階段的研究(Y1-Y2)集 成了MOOC平台的三種電子學習技術組件:1)學習設計工具,可用於課程設計并與特定的 學習分析和可視化技術相結合;2)數據分析方法,包括對學習者行為和行為預測的分析;3)可視化界面,以支持利益相關者對數據分析的解讀。第二階段的研究活動將會進一步提 升第一階段所開發的三種技術組件並將其應用到試驗中。


参与:

  1. 国家973计划项目: “网络信息空间大数据计算理论” (PI: 怀进鹏;时间:2014-2018; 金额:三千万人民币)

    研究内容:国家973计划项目“网络信息空间大数据计算理论”由北京航空航天大学牵头,怀进鹏院士任首席科学家。本项目围绕网络信息空间大数据计算中“近似处理、增量计算、多源归纳”的计算属性,归纳为大数据计算的“3I”特征,即近似性(Inexact)、增量性(Incremental)和归纳(Inductive),进而聚焦三个关键科学问题:(1)多源异构数据的量化表示问题;(2)动态数据处理算法的量效均衡问题;(3)大数据计算架构的存算联动问题。本项目拟在这三个科学问题的研究上取得突破,建立大数据计算的易解类复杂性与算法理论,突破多源异构大数据的量化表示方法、大数据计算的模型与算法设计、大数据计算的系统架构与核心机制、大数据分析与挖掘处理等关键技术,研制大数据分析与挖掘处理系统,产生一批在国际上具有重大影响力的原创成果,并通过两种典型应用示范,显著提高我国网络信息空间大数据挖掘处理的综合能力和水平,培养一批从事大数据计算研究和工程技术的创新人才,为国家安全和经济社会发展做出实质贡献。

    本项目由北京航空航天大学联合中国科学院软件研究所、上海交通大学、中国人民解放军国防科学技术大学、广州市香港科大霍英东研究院、华为技术有限公司、国家计算机网络与信息安全管理中心、北京百度网讯科技有限公司等单位共同承担

  2. 香港政府主题研究计划: “大數據為本智能及個人化空氣污染監測和健康管理“ (PI: 李安國; 时间:2018-2022; 金额:五千万港币)

    Big Data for Smart and Personalized Air Pollution Monitoring and Health Management
    Project Coordinator: Prof Victor On-kwok LI (HKU)

    研究内容:每個人都有權享受清潔環境並有尊嚴地生活。借助大數據技術,可以收集複雜,多樣化,高分辨率,個人化和同步的城市空氣污染,個人活動,健康狀況,幸福感和行為數據,從而產生智能(實時和互動)及個人化健康提示和建議,以改善公民健康和幸福感,為香港及其他地區的資訊科技和健康產業創造嶄新商機和競爭優勢。此項研究有五項挑戰。第一,城市空氣質量數據稀疏,難以及時提供個人化的提示和建議。第二,收集到的數據,尤其涉及人為輸入的,如個人健康評估,往往出現錯漏。第三,收集到的數據往往多樣化,複雜,不容易理解,不便利個人或集體根據數據直接作決策。第四,有關香港的年輕哮喘病患者和年輕健康公民的個人空氣污染物暴露(尤其是直徑小於或等於2.5微米和1.0微米顆粒物)與個人健康狀況和健康生活質素(幸福感)的因果關係尚未確立。第五,提供智能資訊及相關建議是否能影響個人生活行為有待確立。要克服這些挑戰,此研究第一項創新是創建一個深度學習大數據框架,以此提供智能個人化空氣質量估算。第二個創新是採用移動污染傳感器平台,大幅度提高估算和預測空氣質量的精準度;以及收集個人活動,健康狀況和健康評估數據,並矯正人為輸入數據。第三個創新是設計可視化工具,將個人污染暴露及其他四種個人數據相連結,以容易理解的指標呈視用者,以提供及時和個人化的空氣污染,健康和出行活動提示建議。第四個創新是向香港250名年輕哮喘病患者及250名年輕健康市民進行臨床研究,確定個人污染物暴露,即個人受直徑小於或等於2.5微米和1.0微米顆粒物和二氧化氮暴露,和個人健康狀況及個人健康生活質素評估之間的因果關係。從250名香港年輕哮喘病患者收集到的真實數據將用作暴露模型的開發,訓練和驗證,以進一步向香港九成哮喘病患者展開人口時間序列健康研究。第五個創新是智能資訊介入性研究,以確定我們提出之大數據系統所提供的智能數據是否能引發個人行為轉變。此嶄新大數據技術及分析方法為個人化空氣污染監測和電子健康質素管理創造獨特跨學科框架模型,隨時可轉用於其它領域及城市。

    We are all entitled to live with dignity  in a clean environment. With big data  technologies, it is possible to collect  complex, heterogeneous, high resolution,  personalized, and synchronized urban air  pollution, human activity, health  condition, well-being, and behavioral  data, enabling the generation of smart  (real-time and interactive), personal  alert and advice to improve the health and  well-being of individual citizens,  creating new business opportunities and  competitive advantage for the IT and  health industry in HK and beyond. There  are five major challenges. FIRST, urban  air quality data is sparse, rendering it  difficult to provide timely personalized  alert and advice. SECOND, collected data,  especially those involving human inputs,  such as health perception, are often  missing and erroneous. THIRD, data  collected are heterogeneous, and highly  complex, not easily comprehensible to  facilitate individual or collective  decision-making. FOURTH, the causal  relationships between personal air  pollutants exposure (specifically  PM(2.5,1.0) and NO2) and personal health  conditions, and health (well-being)  perception, of young asthmatics and young  healthy citizens in HK, are yet to be  established. FIFTH, one must determine if  information and advice provided can effect  behavioral change. To overcome these  challenges, our FIRST novelty is to  develop a big data framework based on deep  learning to estimate smart personalized  air quality. Our SECOND novelty includes  the deployment of mobile pollution sensor  platforms to substantially improve the  accuracy of estimated and forecasted air  quality data, and the collection of  activity, health conditions and perception  data, accounting for human in the loop.  Our THIRD novelty is the development of  visualization tools, and comprehensible  indexes which correlate personal exposure  with four other types of personal data, to  provide timely, personalized pollution,  health and travel alerts and advice. Our  FOURTH novelty is determining causal  relationship, if any, between personal  pollutants, PM(2.5,1.0), NO2 exposure and  personal health conditions, and also  personal health perceptions, based on  clinical experiments of 250 young  asthmatics and 250 young healthy citizens  in HK. An exposure model is developed,  trained and verified with real data  collected by 250 young asthmatics to  further conduct population-based time  series health study on 90% of asthmatics  in HK. Our FIFTH novelty is an  intervention study to determine if smart  data, presented via our proposed system,  will induce personal behavioral change.  Our novel big data technologies and  analytical approaches create a unique  framework for personalized air pollution  monitoring and e-health management, easily  transferrable to and applicable in other  domains and countries.

  3.  香港政府主题研究计划:數碼世代公民素養的學習和評估 (PI: 羅陸慧英;时间:2017-2021; 金额:两千万港币)

    這研究項目重點開發用以幫助兒童和青少年發展成為數碼公民的學習和評估工具。它有四個組成部分:(1)辨識和構建數碼公民素養的關鍵範疇、指標和評估工具,以建立7至22歲兒童至青少年在此方面的發展里程碑;(2)開發在線角色扮演模擬遊戲平台,用以促進和評估兩個關鍵數碼公民素養能力:資訊素養與協同解難;(3)以海量電子學習和評估數據為基礎,研發推動數碼公民素養的教學理論和設計原則;(4)辨識促進或阻礙數碼公民素養發展的家庭和學校因素。

    長久以來,人們都認為掌握了3R(閱讀,寫作和算術)便具有足以應付在社會上生活的基本技能。然而,數碼技術的出現,不僅加速了社會、經濟、政治和文化變革的步伐,同時也壓縮了時空距離。社交媒體、社交網絡技術和數碼移動技術的普及化已經改變了人們的工作和休閒生活,並為我們的福祉帶來了新的可能性和新的挑戰。為了確保能夠有效參與社交和工作,以及有關個人和社會利益的事情,21世紀公民需要具備(1)數碼資訊素養(包括流暢利用數碼技術、新媒體素養和網絡安全的能力); (2)合作解難的能力(包括利用批判性思維、創造力、協作和溝通能力,解決現實生活遇到的問題); (3)自我調節; (4)承擔風險的意願。我們假設這四種能力是 數碼公民素養的標誌。

    雖然我們不難可以找到建基於研究結果,適用於不同時年齡段的3R課程、教學法和評估基準,有關數碼公民素養的研究卻非常匱乏。本項目將有助於我們理解數碼公民素養差異背後的因素,以及家庭和學校因素對其發展的影響。我們還會提供一個網上電子學習、數據收集和評估的平台,推動數碼公民素養研究的持續發展。協作解難(CPS)是數碼公民素養的關鍵能力;為此重點,我們會開發一個在線嚴肅遊戲的門戶網站,為評估及研究CPS的有效學習設計兩個目標服務。

    Project Title: Learning and Assessment for Digital Citizenship
    Project Coordinator: Prof Nancy Wai-ying LAW (HKU)

    The project aims are to develop a research programme to (1) establish the key dimensions and indicators, as well as assessment instruments, for the establishment of developmental milestones for digital citizenship from childhood to young adulthood (age 7 to 22); (2) develop an online role play simulation game platform for fostering and assessing digital literacy and collaborative problem solving (two key digital citizenship competencies) for adolescents and young adults; (3) develop pedagogical theory and design principles for fostering digital citizenship based on massive empirical e-learning and assessment data; and (4) identify the family and school factors that contribute to the development of digital citizenship.
    Mastery of the 3 Rs (Reading, wRiting and aRithmetic) has long been considered adequate for competent functioning in society. However, the advent of digital technology has not only accelerated the pace of social, economic, political and cultural changes, but also led to space-time compression. The emergence of social media and social networking technologies and increasing accessibility of digital mobile technologies have changed the worlds of work and leisure, and brought about new solutions and new challenges to our well-being. To ensure effective participation in the workplace, as well as personal and social well-being, citizens in the 21st century need to possess (i) digital literacy (technological fluency, media literacy and cyber-wellness); (ii) collaborative problem-solving ability (the holistic exercise of critical-thinking, creativity, collaboration and communication skills to address real-life problems through self-directed inquiry); (iii) self-regulation; and (iv) willingness to take risks. We assume that these four competencies are the hallmarks of digital citizenship.
    Although there are research-informed, age-appropriate curricula, pedagogy and benchmarks for the 3Rs, there is a dearth of research on digital citizenship. This project will contribute to our basic understanding of developmental differences in the competencies that underlie digital citizenship and the family and school factors that contribute to their development. We will also deliver an online e-learning, data-collection and assessment platform for sustained research on digital citizenship. Collaborative problem solving (CPS), a key dimension of digital citizenship, is selected for focused study. An online serious game portal will be developed to serve the dual purpose of assessing CPS and investigating the effectiveness of different learning designs to support CPS development in diverse learners.

  4. 汇丰银行150周年项目:Personalised real-time air quality informatics system for exposure - Hong Kong (PRAISE-HK)   (PI: Alexis Lau; 时间:2017-2021;金额:四千六百万港币)

    项目主页:http://praise.ust.hk/index.php/about/background/ 

  5. 香港科技与创新项目 (ITF):  異構數據下的大數據平臺及其在智能交通中的應 用 (PI: 杨强和宗福季;时间2015-2017;金额:一千万港币)

        Big data platform for smart transportation applications with heterogeneous data sources


  • 我們計劃研究開發一個針對智慧交通的大數據平臺,以解決香港的交通業的一些關鍵問題。如今,香港的城市交通面臨著人口增長的問題,安全、高效的交通需 求不斷提高。兩個關鍵的問題需要我們的關註:(1)如何有效地監測和控制交通 站口的人群,使得在有潛在危險時候給予提前預警?(2)如何提前預測潛在的 重大設備故障,以此保證運輸系統平穩運行?本項目將透過研究開發針對智慧交 通應用的大數據平臺,並利用這一平臺,為提供解決這兩個問題的方案。大數據的基本特點源自數據的復雜性,表現在高數據量、多樣性及高數據傳遞速 度。在香港的交通運輸系統內,存在各種數據源,既可以是監控視頻數據,也可 以是社交網絡的聊天數據,但這些數據源是異構數據。如何從這些異構數據中得 到我們需要的模型和解決方案?我們的大數據平臺將利用數據整合技術將這些 數據源轉化為同結構和可查詢的數據。 我們還將開發出一組的大數據的分析工 具,以解決大數據的建模和可視化需求。最後,我們將使用這個大數據平臺,研 發出針對上述兩個問題的特定的智慧交通的應用方案。 基於這一應用方案,交 通系統將可以完全自動監控站臺的現狀並作出預測和預警。我們也將研究閉環的 決策模塊,旨在緊急情況下,系統能夠給出最佳的解決方案的建議。這個大數據平臺之獨特性基於憑籍多個最先進的大數據研究手段,如數據融合、 數據分析、人為因素、優化/可視化、遷移學習、模擬和運籌學等,建立一個完 整的高效分析系統。這個項目的另一特色是,學術界、產業界和政府將緊密合作, 構建跨學科、跨領域的大數據的解決方案。我們致力建立的大數據平臺將對建立 智慧城市有著重要的意義,為運營商達至高效安全地運送人員和貨物、提高公民生活素質的目標提供解決方案。

      

  • We plan to carry out research and development to build a big data platform toaddress some critical problems in Hong Kong’s transport industry. Today, HongKong faces increasing demand in transporting people across the city safely and efficiently. Two particular problems present themselves: (1) how to effectively monitor and control the crowds in transport stations so that early warnings can be given on potential dangers as a result of crowd buildup, and (2) how to ensure smooth operation of the transport system by forecasting potential major equipment failure? We plan to solve these two problems using solutions supported by a big-data platform that is specially tailored for smart transport applications.


  • Big data is characterized by the data complexities related to volume, variety,velocity. In Hong Kong’s transportation system, various data sources are available, ranging from surveillance videos to twitter chats. These heterogeneous data arrive in in an amazing speed and in great volume. The big data platform will be designed and developed to integrate these data and transform them into structure and easy-to-query formats. Then, a suite of analytic tools will be applied to elicit useful patterns and information from the data. Finally, specific application-drive models are applied to automatically monitor the current situations and make forecasts. A closed-loop optimization module is also designed for decision support.

 

  • Our proposed approach is unique in that the big-data platform fuses together many state-of-the-art big-data research topics such as data fusion, data analytics, human factors, optimization/visualization, transfer learning, simulation and operations research. It is also unique in that, in this project, academia, industry and government will work closely together to build an interdisciplinary and cross-domain solution for problems pertinent to Hong Kong. The Big Data platform will help build smart transport solutions for operators in moving people and goods efficiently and safely, and enhancingcitizen’s quality of living in a smart city.

   


   




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