CIF:Small:Collaborative Research:Distributed Fog Computing for Non-Convex Big-Data Analytics
CIF:Small:Collaborative Research:Distributed Fog Computing for Non-Convex Big-Data Analytics
批准号:
1718796
负责人:
Konstantinos Slavakis
金额:
$20.0万
依托单位:
依托单位国家:
美国
项目类别:
Standard Grant
财政年份:
2017
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
2017-09-01 至 2020-08-31
中文摘要
在我们这个数据泛滥的时代,无处不在的传感器不断收集的大量信息,通过分布式计算架构进行交流和处理。为了解决新兴的大数据计算问题,该项目启动了一项雄心勃勃的多学科研究工作,旨在通过大规模分布式数据集数据分析的通用算法框架,推进最先进的网络/分布式大数据处理。所提出的算法框架能够在广泛的计算架构上对各种异构数据集进行完全分布式和并行的大数据分析。发展的研究方向也有利于远远超出大数据分析的领域,如信号处理、机器学习、下一代无线通信、智慧城市和智能电网网络。研究成果通过档案出版物、课程、本科生研究机会、教程和会议报告进行分发。所开发的方案依赖于一种新的凸化/分解技术,该技术适用于具有不可分离目标函数的丰富的非凸、非结构化和随机优化任务。算法是为数据分布在大量多核计算节点上的设置而设计的,这些节点位于具有(可能)时变甚至随机链接的任意拓扑网络中。这类新算法通过(i)完全控制处理器/网络节点之间计算/信号的并行度和分布,以及(ii)通过提供大量的凸近似、正则化条款、步长规则和通信协议,解决了当前(非并行和非分布)凸化技术的缺点。该框架是为时变甚至随机网络拓扑设计的,它还展示了分布式计算的另一个理想属性:对(随机)网络故障的弹性。
英文摘要
In our data-deluge era, massive chunks of information, perpetually collected by pervasive sensors, are communicated and processed by distributed computational architectures. To address emergent big-data computational issues, this project embarks on an ambitious multidisciplinary research effort that aims at advancing the state-of-the-art in-network/distributed big-data processing via a general algorithmic framework for data analytics over massively distributed data sets. The proposed algorithmic framework enables fully distributed and parallel big-data analytics, for a variety of heterogeneous data sets over a wide range of computational architectures. The developed research directions are beneficial also to domains far beyond big-data analytics, such as signal processing, machine learning, next-generation wireless communications, smart-city and smart-grid networks. Research results are distributed through archival publications, courses, undergraduate research opportunities, tutorials and conference presentations.The developed scheme relies on a novel convexification/decomposition technique which accommodates a rich class of non-convex, unstructured and stochastic optimization tasks with non-separable objective functions. Algorithms are designed for settings where data are distributed across a large number of multi-core computational nodes, within a network of arbitrary topology with (possibly) time-varying and even random links. This new class of algorithms addresses shortcomings of current (non-parallel and non-distributed) convexification techniques via (i) full control of the degree of parallelism and distribution of the computation/signaling among processors/network nodes, and (ii) by offering a plethora of convex approximants, regularization terms, step-size rules, and communication protocols. Designed for time-varying or even random network topologies, the advocated framework demonstrates also another desirable attribute for distributed computations: resiliency to (random) network failures.
期刊论文(6)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
登录
查看更多内容
DOI:
10.1109/acssc.2018.8645298
发表时间:
2018-10
期刊:
2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers
影响因子:
--
作者:
[K. Slavakis]
通讯作者:
K. Slavakis
DOI:
10.1109/tmi.2019.2934125
发表时间:
2018-12
期刊:
IEEE Transactions on Medical Imaging
影响因子:
10.6
作者:
[Gaurav N. Shetty;K. Slavakis;Abhishek Bose;Ukash Nakarmi;G. Scutari;L. Ying]
通讯作者:
Gaurav N. Shetty;K. Slavakis;Abhishek Bose;Ukash Nakarmi;G. Scutari;L. Ying
DOI:
10.1109/camsap.2017.8313115
发表时间:
2017-12
期刊:
2017 IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)
影响因子:
--
作者:
[K. Slavakis;Gaurav N. Shetty;Abhishek Bose;Ukash Nakarmi;L. Ying]
通讯作者:
K. Slavakis;Gaurav N. Shetty;Abhishek Bose;Ukash Nakarmi;L. Ying
DOI:
10.1109/lsp.2019.2963188
发表时间:
2019-10
期刊:
IEEE Signal Processing Letters
影响因子:
3.9
作者:
[K. Slavakis;Sinjini Banerjee]
通讯作者:
K. Slavakis;Sinjini Banerjee
EAGER: Nonlinear and Data-Adaptive Compressive Sampling for Big Data Processing
-
批准号:1632865
-
项目类别:Standard Grant
-
资助金额:$11.42万
-
财政年份:2015
-
负责人:Konstantinos Slavakis
-
依托单位:
EAGER: Nonlinear and Data-Adaptive Compressive Sampling for Big Data Processing
-
批准号:1343860
-
项目类别:Standard Grant
-
资助金额:$16.0万
-
财政年份:2013
-
负责人:Konstantinos Slavakis
-
依托单位:
国内基金
海外基金
登录
查看更多内容
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
-
批准号:
-
项目类别:省市级项目
-
资助金额:--
-
批准年份:2024
-
负责人:
-
依托单位:
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
-
批准号:
-
项目类别:省市级项目
-
资助金额:10.0万元
-
批准年份:2022
-
负责人:张祥忠
-
依托单位:
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
-
批准号:32000033
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:24.0万元
-
批准年份:2020
-
负责人:林平
-
依托单位:
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
-
批准号:31972324
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:58.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:高学文
-
依托单位:
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
-
批准号:81900988
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:21.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:毛梦莹
-
依托单位:
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
-
批准号:31870821
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:56.0万元
-
批准年份:2018
-
负责人:陈江宁
-
依托单位:
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
-
批准号:31802058
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:26.0万元
-
批准年份:2018
-
负责人:麻慧
-
依托单位:
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
-
批准号:31772128
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:60.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:吴建国
-
依托单位:
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
-
批准号:81704176
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:20.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:赵继梦
-
依托单位:
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
-
批准号:91640114
-
项目类别:重大研究计划
-
资助金额:85.0万元
-
批准年份:2016
-
负责人:何祖华
-
依托单位: