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近年来,随着物联网、云计算、移动互联网、车联网等技术的成熟和迅速普及,人类社会正在以更快的速度产生不同类别如图像、视音频、健康档案等海量数据.据国际数据公司 IDC 预计,到 2025 年全球数据量将达到 175 ZB (约 1750 亿 TB),这意味着在人类文明的所有数据中,超过 99％ 是近几年产生的.毫无疑问,历经机械时代、信息时代后,人类正步入一个崭新且充满挑战的新时期——大数据智能时代.大数据是新时代的宝贵资源,但并非数据量大即可称为大数据,一般来说,大数据具有 4V 特征,即 Volume(量大)、Velocity(高速)、Variety(多样)和?Veracity(真实).利用这些信息资产,通过新型的处理技术挖掘隐藏的丰富信息,从而促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理,是大数据技术的本质与出发点.具体而言,大数据技术包含数据获取与预处理、数据存储、计算分析挖掘及实际应用等多个方面.作为近年的热门方向,无论工业界还是学术界均对大数据技术的研究方兴未艾,Google 的 MapReduce 编程模型、Facebook 的 Hive、伯克利 AMPLab 的?Apache Spark 框架都是典型的大数据技术.本刊从宽广的范围内组织了一期大数据技术专题,报道国内学者在大数据技术方面的研究成果,包括大数据存储、数据挖掘算法、大数据平台、视觉大数据处理芯片体系结构和超高分辨率图像大数据处理框架等方面.