作为可持续发展大数据国际研究中心的重要组成部分，“可持续发展大数据平台” （SDG大数据平台，SDG BIG DATA PLATFORM）在大会开幕式上正式发布。该平台依托地球大数据先导专项，由中国科学院计算机网络信息中心牵头、联合软件所、计算所、空天院等单位共同研制。

　　其中，中心主持建设中英双语门户，面向全球用户提供丰富的SDGs案例集和多元数据产品可视化展示。自主研发SDGs科研工作台，联合各参建单位，整合基础地理、遥感、地面监测、社会统计等多种数据，贯通“大数据存储—管理—计算分析—可视化”流程。研发SDGs遥感数据产品生产系统，科研人员只需通过个人电脑联网，即可实现TB量级数据交互式在线分析，按需生产数据产品，以及各类指标在线计算和可视化展示。研发SDGs专用存储库等核心功能，支持全球SDGs数据资源的持续汇聚与开放共享。建设支撑地球大数据管理、处理与分析的专有环境，具备每秒1000万亿次的双精度浮点超级计算能力，50PB数据存储能力，10000CPU核心云计算能力，并为SDGSAT-1号G卫星的数据发布共享提供集成环境。

　　目前，平台已汇聚数据量达到10PB，可面向公众、科研人员、决策者三类典型场景，提供“一站式”数据计算、分析、展示、共享服务。SDG大数据平台的正式上线，将有效推动可持续发展大数据国际研究中心的建设发展，并为联合国2030年可持续发展议程的有效实施提供坚实保障。（撰稿：张丽丽）

　　该研究主要提出了一种渐进式两阶段图像去雾网络框架来克服当前图像去雾算法的挑战。该框架分为两步：第一阶段是提取编码器和解码器结构的多尺度图像特征。第二阶段是颜色校正模型 (CCM)，负责检索接近地面实况的平衡颜色。其中编码-解码器网络由密集残差注意力单元 (DRAU) 组成，该单元包含具有像素注意力机制的通道注意力。加权信息和雾度差异在没有 DRAU 的情况下在各种通道的特征上不一致。DRAU 对这些不同的特征和像素进行不均等地处理，为处理各种类型的详细信息的知识方面提供了更多的通用性。

　　在 SOTS 室内和室外测试数据集上，使用最佳发布的峰值信噪比指标 33.55–33.44 dB 和 SSIM 0.9619–0.9714 对结果进行了测试，结果表明所提出的两阶段网络在视觉和定量方面都超过了目前最先进的算法。（撰稿：赵江华）

　　图1 两步骤整体网络架构图