大数据分析与挖掘
（1）多源数据清洗与集成
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基于多源异构数据的大数据预处理平台 |
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多维度识别并纠正数据集的错误和不完整信息
多源异构数据之间的冲突检测与处理方法
（2）特征工程与数据规约
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面向工业级数据流的增量式特征工程 |
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集成在线学习与迁移学习技术的增量式特征工程
基于维度规约、数值规约的数据规约技术
（3）基于深度学习算法的数据分析与挖掘
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基于强化学习和在线学习的动态调整模型 |
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基于因果推理的模型解释框架 |
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研究基于强化学习和在线学习的动态调整模型，以适应实时数据流
构建基于因果推理的模型解释框架，设计大数据驱动的可解释智能挖掘系统
创新特色：利用深度学习、集成学习等技术开发适应多源数据特性的新型统计分析与数据挖掘算法
大数据中的隐私保护
（1）全同态加密
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全同态加密算法 |
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探索新数学结构以支持更高效加密运算
发展完善的安全性证明框架，确保算法能够有效抵御复杂的攻击
（2）安全多方计算
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安全多方计算框架 |
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研究零知识证明及其应用
建立适应不同应用场景的安全模型，确保多方交互时数据的安全性和完整性
（3）分布式环境下的隐私保护算法
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差分隐私保护的经验风险最小化 |
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设计适应云边端架构的分布式噪声添加机制
探索边缘计算和终端设备上的轻量级差分隐私技术，实现在资源受限环境下对敏感数据分析的有效隐私保护
创新特色：改进全同态加密、安全多方计算等技术，研究分布式环境下的隐私保护算法，全方位增强数据安全性
基于大数据的人工智能算法应用
（1）大数据驱动下的智能交通管理与城市治理
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基于大数据分析的智能交通控制系统 |
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基于对海量交通数据的分析，开发具备实时感知和动态决策能力的全场景智能交通管理系统
在智慧城市建设与数字化治理领域开展技术创新，推动大数据分析在城市治理中的应用
（2）基于AI的医疗健康精准诊断与治疗
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基于AI的医疗健康精准诊断 |
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利用AI分析医疗影像和临床数据，设计个性化的治疗计划，实现医疗健康的精准诊断与治疗
开发基于AI的智慧医疗综合解决方案，助力医疗和养老服务的智能化升级
创新特色：立足苏州市地方经济特色，把大数据分析应用于城市治理、医疗健康等领域，服务苏州市地方经济发展