I-Corps: Intelligent visual framework for analyzing chemical measurement data
I-Corps:用于分析化学测量数据的智能可视化框架
基本信息
- 批准号:2017018
- 负责人:
- 金额:$ 5万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2020
- 资助国家:美国
- 起止时间:2020-06-15 至 2022-11-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The broader impact/commercial potential of this I-Corps project is to explore substantive enhancements for the end-users of field-portable sensors. This project proposes an intelligent visual framework for analyzing chemical measurement data. The proposed solution also recommends personalized visualizations through the user’s preferences and interactions. This system can be used for applications in the biological domain and high-performance computing centers.This I-Corps project explores translation of a system that provides and recommends a full range of visualizations from one-dimensional (1D), two-dimensional (2D), three-dimensional (3D), to higher-dimensional (nD) data. Application domains that generate multivariate data can also use our technology. For example, in the biological domain, the framework can help detect and present the dependency network of genes based on their experimental mutation data. Other applications include automatically detection of the links between various health metrics in supercomputing centers (such as CPU temperature, memory usage, and power consumption), which are growing in terms of size and complexity.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这个I-Corps项目更广泛的影响/商业潜力是探索为外地便携式传感器的最终用户提供实质性改进。本计画提出一个智慧型视觉架构,以分析化学量测资料。所提出的解决方案还通过用户的偏好和交互来推荐个性化的可视化。该系统可用于生物领域和高性能计算中心的应用。该I-Corps项目探索了一个系统的翻译,该系统提供并推荐了从一维(1D),二维(2D),三维(3D)到高维(nD)数据的全方位可视化。生成多变量数据的应用程序域也可以使用我们的技术。例如,在生物学领域,该框架可以帮助检测和呈现基于实验突变数据的基因依赖网络。其他应用包括自动检测超级计算中心各种健康指标(如CPU温度、内存使用和功耗)之间的联系,这些指标的规模和复杂性都在增长。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
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 }}
Tommy Dang其他文献
AgasedViz: visualizing groundwater availability of Ogallala Aquifer, USA
AgasedViz:可视化美国奥加拉拉含水层地下水的可用性
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:2.8
- 作者:
Tommy Dang;Vung V. Pham;Huyen N. Nguyen;Ngan V. T. Nguyen - 通讯作者:
Ngan V. T. Nguyen
WordStream Maker: A Lightweight End-to-end Visualization Platform for Qualitative Time-series Data
WordStream Maker:用于定性时间序列数据的轻量级端到端可视化平台
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Huyen N. Nguyen;Tommy Dang;Kathleen A. Bowe - 通讯作者:
Kathleen A. Bowe
BioLinker: Bottom-up exploration of protein interaction networks
BioLinker:蛋白质相互作用网络的自下而上探索
- DOI:
10.1109/pacificvis.2017.8031603 - 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Tommy Dang;Paul Murray;A. Forbes - 通讯作者:
A. Forbes
GenExViz: Effective Visualizations of Bioinformatics Data - An Analysis Studies on Cancer Prevention
GenExViz:生物信息学数据的有效可视化 - 癌症预防的分析研究
- DOI:
10.5220/0011903200003414 - 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Tommy Dang - 通讯作者:
Tommy Dang
MTSAD: Multivariate Time Series Abnormality Detection and Visualization
MTSAD:多元时间序列异常检测和可视化
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Vung V. Pham;Ngan V. T. Nguyen;Jie Li;Jon R. Hass;Yong Chen;Tommy Dang - 通讯作者:
Tommy Dang
Tommy Dang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 }}
相似国自然基金
Intelligent Patent Analysis for Optimized Technology Stack Selection:Blockchain BusinessRegistry Case Demonstration
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:万元
- 项目类别:外国学者研究基金项目
相似海外基金
Research development of a human-centered intelligent robot system based on the fusion of advanced artificial intelligent technologies of tactile-visual sensing and control strategy
基于触觉视觉传感与控制策略的先进人工智能技术融合的以人为中心的智能机器人系统的研究开发
- 批准号:
23K03790 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
TRD3: Data Analytics and Intelligent Systems (AI-ML-DL-Visualization)
TRD3:数据分析和智能系统(AI-ML-DL-可视化)
- 批准号:
10649478 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Learning Graph Representations for Intelligent Visual Computing
学习智能视觉计算的图表示
- 批准号:
RGPIN-2018-06702 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
TRD3: Data Analytics and Intelligent Systems (AI-ML-DL-Visualization)
TRD3:数据分析和智能系统(AI-ML-DL-可视化)
- 批准号:
10424949 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
AR-integrated intelligent visual inspection system for health monitoring of constructed facilities
AR集成智能视觉检测系统,用于建筑设施的健康监测
- 批准号:
RGPIN-2022-05151 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Artificial Intelligent Augmented Reality Police E-Trainer for Culturally Competent De-Escalation and Non-Lethal Force Police Training to Eradicate Police Violence Against Black Males
人工智能增强现实警察电子培训器,用于文化能力降级和非致命武力警察培训,以消除警察针对黑人男性的暴力行为
- 批准号:
10601754 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Learning Graph Representations for Intelligent Visual Computing
学习智能视觉计算的图表示
- 批准号:
RGPIN-2018-06702 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
An Easy-to-use, iNtelligent, Affordable LinEr (ENABLE) System for Socket Fit Assessment
用于插座配合评估的易于使用、智能、经济实惠的 LinEr (ENABLE) 系统
- 批准号:
10302591 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
An Easy-to-use, iNtelligent, Affordable LinEr (ENABLE) System for Socket Fit Assessment
用于插座配合评估的易于使用、智能、经济实惠的 LinEr (ENABLE) 系统
- 批准号:
10457446 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别:
Intelligent Intensive Care Unit (I2CU): Pervasive Sensing and Artificial Intelligence for Augmented Clinical Decision-making
智能重症监护病房 (I2CU):普遍传感和人工智能增强临床决策
- 批准号:
10154047 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 5万 - 项目类别: