Technology-Driven and Scalable Regression Methodology, Computing and Theory
技术驱动且可扩展的回归方法、计算和理论
基本信息
- 批准号:DP230101179
- 负责人:
- 金额:$ 25.15万
- 依托单位:
- 依托单位国家:澳大利亚
- 项目类别:Discovery Projects
- 财政年份:2023
- 资助国家:澳大利亚
- 起止时间:2023-01-01 至 2025-12-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Regression is a mainstay of data analysis, statistics, machine learning and data science but is in continual need of enhancement in the face of technological change. Scalability and flexibility for the handling of non-linear signals are fundamental to the practical utility of new regression methodology. Several streams of research aimed at confronting data from specific technologies as well as generic types of data are proposed. The project is to be networked with researchers in the United States of America and aims to have Australia-based researchers providing leadership in terms of methodological, theoretical, computational and software development.
回归是数据分析、统计学、机器学习和数据科学的支柱,但面对技术变革,它需要不断增强。处理非线性信号的可扩展性和灵活性是新回归方法实际应用的基础。提出了几种旨在面对来自特定技术的数据以及一般类型数据的研究流。该项目将与美国的研究人员联网,目的是让澳大利亚的研究人员在方法、理论、计算和软件开发方面发挥领导作用。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Prof Matt Wand其他文献
Prof Matt Wand的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Prof Matt Wand', 18)}}的其他基金
Fast approximate inference methods: new algorithms, applications and theory
快速近似推理方法:新算法、应用和理论
- 批准号:
DP180100597 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Discovery Projects
Semiparametric Regression for Streaming Data
流数据的半参数回归
- 批准号:
DP140100441 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Discovery Projects
Fast approximate inference methods for flexible regression
用于灵活回归的快速近似推理方法
- 批准号:
DP110100061 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Discovery Projects
Generalised Linear Mixed Models: Theory, Methods and New Areas of Application
广义线性混合模型:理论、方法和新的应用领域
- 批准号:
DP0877055 - 财政年份:2008
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Discovery Projects
Statistical Methods for Flow Cytometric Data
流式细胞术数据的统计方法
- 批准号:
DP0556518 - 财政年份:2005
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Discovery Projects
相似国自然基金
Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:万元
- 项目类别:外国青年学者研究基金项目
相似海外基金
Automated, Scalable, and Machine Learning-Driven Approach for Generating and Optimizing Scientific Application Codes
用于生成和优化科学应用代码的自动化、可扩展且机器学习驱动的方法
- 批准号:
23K24856 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Collaborative Research: GCR: Common Pool Resource Theory as a Scalable Framework for Catalyzing Stakeholder-Driven Solutions to the Freshwater Salinization Syndrome
合作研究:GCR:公共池资源理论作为催化利益相关者驱动的淡水盐化综合症解决方案的可扩展框架
- 批准号:
2312326 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Continuing Grant
Scalable and Interoperable framework for a clinically diverse and generalizable sepsis Biorepository using Electronic alerts for Recruitment driven by Artificial Intelligence (short title: SIBER-AI)
使用人工智能驱动的招募电子警报的临床多样化和通用脓毒症生物库的可扩展和可互操作框架(简称:SIBER-AI)
- 批准号:
10576015 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Efficient and rapidly SCAlable EU-wide evidence-driven Pandemic response plans through dynamic Epidemic data assimilation
通过动态流行病数据同化,制定高效、快速、可扩展的欧盟范围内证据驱动的流行病应对计划
- 批准号:
10051037 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
EU-Funded
CAREER: Scalable and Adaptable Sparsity-driven Methods for more Efficient AI Systems
职业:可扩展且适应性强的稀疏驱动方法,可实现更高效的人工智能系统
- 批准号:
2238291 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Continuing Grant
NEW AND SCALABLE PARADIGMS FOR DATA-DRIVEN MODEL PREDICTIVE CONTROL
数据驱动模型预测控制的新的、可扩展的范式
- 批准号:
2315963 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Standard Grant
Smart QI: Developing a scalable platform for integrating data-driven algorithms that drive quality improvement in pediatric sepsis care at health facilities in Uganda
Smart QI:开发一个可扩展的平台,用于集成数据驱动的算法,推动乌干达医疗机构儿科脓毒症护理质量的提高
- 批准号:
460680 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Miscellaneous Programs
Automated, Scalable, and Machine Learning-Driven Approach for Generating and Optimizing Scientific Application Codes
用于生成和优化科学应用代码的自动化、可扩展且机器学习驱动的方法
- 批准号:
22H03600 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
CELLCOMP: Data-driven Mechanistic Modelling of Scalable Cellular Composites for Crash Energy Absorption
CELLCOMP:用于碰撞能量吸收的可扩展蜂窝复合材料的数据驱动机制建模
- 批准号:
EP/V049259/1 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Research Grant
Collaborative Research: PPoSS: Planning: Model-Driven Compiler Optimization and Algorithm-Architecture Co-Design for Scalable Machine Learning
协作研究:PPoSS:规划:用于可扩展机器学习的模型驱动编译器优化和算法架构协同设计
- 批准号:
2119677 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 25.15万 - 项目类别:
Standard Grant














{{item.name}}会员




