搜索
现在显示55项中的1-10项
多源信息可信度分析:应用与理论
(纽约州立大学布法罗分校,2018)
在大数据时代,即使是描述相同的对象或事件,数据条目的来源也可能多种多样。有一些来源通常能提供准确的信息,但由于各种原因,比如……
一种新颖的城市计算应用人群感知框架
(纽约州立大学布法罗分校,2018)
在传感器丰富的移动设备的普及推动下,人群感知已经成为一种收集物理世界信息的新范式。在人群传感应用中,人类作为传感器的载体……
集成网络科学和计算拓扑与神经科学数据分析的应用
(纽约州立大学布法罗分校,2018)
现实世界的系统是复杂的、动态的,并且存在于多个尺度上。最近在数据收集和存储方面的革命为研究人员提供了前所未有的途径来获取这些系统的信息。
灵活的移动系统数据管理
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
移动系统已逐渐成为日常计算的主要平台,其功能也日益强大。移动系统上的应用程序采用了复杂的数据管理解决方案,使…
多组集成网络分析
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
随着先进的生物技术,我们已经积累了大量的基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组数据——统称为多组数据。整合和分析这些多经济数据是伟大的…
惯性测量单元(IMU)在高级人体健康与安全监测中的应用:数据融合和机器学习方法
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
在健康监测和安全监测中,使用可穿戴传感设备准确可靠地量化人体的身体和生理状态是至关重要的,这就需要测量相关信号。
基于gpgpu的机器学习快速计数
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
提出了一种利用通用图形处理单元(gpgpu)执行计数查询的新方法。在机器学习应用程序中,计数查询用于提供条件概率,但是…
生物医学文本中关系抽取的算法
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
生物医学文献(包括生物医学文献和电子健康记录)的容量和容量的提高为生物医学研究和实践创造了巨大的机会。它是广泛的…
几种生物医学应用中确定空间模式的算法方法
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
从一组对象中找到结构模式是一个常见的原型学习问题,在机器学习和模式识别中有着广泛的应用。在细胞生物学中,有很多…
适应视觉Slam室内环境
(纽约州立大学布法罗分校,2019)
同时定位与测绘(SLAM)是自主机器人的基本组成部分。除了机器人,许多可穿戴设备(如智能眼镜)提供了增强现实和虚拟现实应用程序,可以……