智能先进超级数据处理和分析技术的核心技术主要包括以下几个方面：

1.大数据存储与管理（Big Data Storage and Management）：智能先进超级数据处理和分析技术需要支持海量数据的存储和高效管理。这涉及到采用分布式文件系统、列式数据库、NoSQL数据库等来实现数据的可靠存储和快速访问。

2.数据预处理与清洗（Data Preprocessing and Cleaning）：在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行预处理和清洗。这包括去除异常值、填充缺失值、特征选择、降维等操作，以保证后续分析的准确性和可靠性。

3.机器学习与深度学习算法（Machine Learning and Deep Learning Algorithms）：智能先进超级数据处理和分析技术通常利用机器学习和度学习算法来挖掘隐藏在大数据中的规律和模式。这些算法包括分类算法、聚类算法、回归算法、神经网络等，可以实现自动化的模式识别与预测。

4.图像与语音处理技术（Image and Speech Processing Techniques）：当涉及到图像或语音等非结构化数据时，智能先进超级数据处理和分析技术需要借助图像处理和语音处理技术来提取有价值的信息。这包括图像识别、目标检测、语音识别、情感分析等。

5.自然语言处理（Natural Language Processing）：对于文本数据的处理，智能先进超级数据处理和分析技术需要利用自然语言处理技术进行文本的分词、词性标注、实体识别、情感分析等操作，以便更好地理解和挖掘文本中的信息。

6.高性能计算与并行处理（High-Performance Computing and Parallel Processing）：为了快速而有效地处理大规模数据，智能先进超级数据处理和分析技术通常采用高性能计算和并行处理技术。这包括利用多核CPU、GPU加速器或者集群系统来实现并行计算，并通过优化算法和任务划分来提升计算效率。

7.可视化与交互技术（Visualization and Interaction Techniques）：为了更好地理解和展示数据分析结果，智能先进超级数据处理和分析技术需要采用可视化与交互技术。这包括绘制各种图表、网络图谱以及设计用户友好的交互界面，以方便用户进行数据探索与发现。

以上是智能先进超级数据处理和分析技术常见的核心技术。这些技术可以帮助实现对大数据进行高效处理、准确分析和有意义的信息提取，从而为各个领域的决策和创新提供支持。