Network on Computational Statistics and Machine Learning
计算统计和机器学习网络
基本信息
- 批准号:EP/K009788/1
- 负责人:
- 金额:$ 13.32万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2013
- 资助国家:英国
- 起止时间:2013 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The aim of this network is to establish the UK as the world leading authority in the joint area of Computational Statistics and Machine Learning (CompStat & ML) by advancing communication, interchange and collaboration within the UK between the disciplines of Computational Statistics (CompStat) and Machine Learning (ML).The UK has tremendous research strength and depth that is widely acknowledged as world leading in both the individual areas of Computational Statistics and Machine Learning. Despite each of these fields of research developing, largely, independently and having their own separate journals, international societies, conferences and curricula both areas of investigation share a common theoretical foundation based on the underlying formal principles of mathematical statistics and statistical inference. As such there is a natural diffusion of concepts, research and individuals between both disciplines. This network will seek to formalise as well as enhance this interchange and in the process capitalise on important synergies that will emerge from the combined and shared research agendas of CompStat & ML.
该网络的目标是将英国确立为计算统计和机器学习联合领域的世界领先权威(CompStat & ML)通过推进沟通,英国境内计算统计学科之间的交流与合作(CompStat)和机器学习(ML)英国拥有巨大的研究实力和深度,在计算统计和机器学习的各个领域都被公认为世界领先。尽管每个研究领域的发展,很大程度上,独立和有自己的独立的期刊,国际社会,会议和课程的调查两个领域共享一个共同的理论基础的基础上,基本的正式原则的数理统计和统计推断。因此,这两个学科之间的概念,研究和个人的自然扩散。该网络将寻求正式化并加强这种交流,并在此过程中利用CompStat和ML的联合和共享研究议程所产生的重要协同作用。
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 }}
Mark Girolami其他文献
Error analysis for a statistical finite element method
统计有限元方法的误差分析
- DOI:
10.1016/j.jmva.2025.105468 - 发表时间:
2025-11-01 - 期刊:
- 影响因子:1.700
- 作者:
Toni Karvonen;Fehmi Cirak;Mark Girolami - 通讯作者:
Mark Girolami
Generative broad Bayesian (GBB) imputer for missing data imputation with uncertainty quantification
- DOI:
10.1016/j.knosys.2024.112272 - 发表时间:
2024-10-09 - 期刊:
- 影响因子:
- 作者:
Sin-Chi Kuok;Ka-Veng Yuen;Tim Dodwell;Mark Girolami - 通讯作者:
Mark Girolami
Active learning informed proper orthogonal decomposition for reduced order modelling of heat transfer in porous medium
用于多孔介质中传热降阶建模的主动学习信息的本征正交分解
- DOI:
10.1016/j.cma.2025.118174 - 发表时间:
2025-09-01 - 期刊:
- 影响因子:7.300
- 作者:
Pin Zhang;Brian Sheil;Mark Girolami - 通讯作者:
Mark Girolami
Collaborative prognosis using a Weibull statistical hierarchical model
使用威布尔统计层次模型的协作预后
- DOI:
10.1016/j.ress.2025.111110 - 发表时间:
2025-10-01 - 期刊:
- 影响因子:11.000
- 作者:
Maharshi Dhada;Lawrence Bull;Mark Girolami;Ajith Parlikad - 通讯作者:
Ajith Parlikad
Bayesian generative kernel Gaussian process regression
贝叶斯生成核高斯过程回归
- DOI:
10.1016/j.ymssp.2025.112395 - 发表时间:
2025-03-15 - 期刊:
- 影响因子:8.900
- 作者:
Sin-Chi Kuok;Shuang-Ao Yao;Ka-Veng Yuen;Wang-Ji Yan;Mark Girolami - 通讯作者:
Mark Girolami
Mark Girolami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('Mark Girolami', 18)}}的其他基金
Inference, COmputation and Numerics for Insights into Cities (ICONIC)
洞察城市的推理、计算和数值 (ICONIC)
- 批准号:
EP/P020720/2 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Semantic Information Pursuit for Multimodal Data Analysis
多模态数据分析的语义信息追踪
- 批准号:
EP/R018413/2 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Semantic Information Pursuit for Multimodal Data Analysis
多模态数据分析的语义信息追踪
- 批准号:
EP/R018413/1 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Inference, COmputation and Numerics for Insights into Cities (ICONIC)
洞察城市的推理、计算和数值 (ICONIC)
- 批准号:
EP/P020720/1 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Advancing the Geometric Framework for Computational Statistics: Theory, Methodology and Modern Day Applications
推进计算统计的几何框架:理论、方法论和现代应用
- 批准号:
EP/J016934/3 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Fellowship
Network on Computational Statistics and Machine Learning
计算统计和机器学习网络
- 批准号:
EP/K009788/2 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Advancing the Geometric Framework for Computational Statistics: Theory, Methodology and Modern Day Applications
推进计算统计的几何框架:理论、方法论和现代应用
- 批准号:
EP/J016934/2 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Fellowship
ENGAGE : Interactive Machine Learning Accelerating Progress in Science, An Emerging Theme of ICT Research
ENGAGE:交互式机器学习加速科学进步,ICT 研究的新兴主题
- 批准号:
EP/K015664/2 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
Advancing the Geometric Framework for Computational Statistics: Theory, Methodology and Modern Day Applications
推进计算统计的几何框架:理论、方法论和现代应用
- 批准号:
EP/J016934/1 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Fellowship
ENGAGE : Interactive Machine Learning Accelerating Progress in Science, An Emerging Theme of ICT Research
ENGAGE:交互式机器学习加速科学进步,ICT 研究的新兴主题
- 批准号:
EP/K015664/1 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Research Grant
相似国自然基金
Computational Methods for Analyzing Toponome Data
- 批准号:60601030
- 批准年份:2006
- 资助金额:17.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似海外基金
Computational Statistics to Tackle Modern Slavery
解决现代奴隶制问题的计算统计
- 批准号:
MR/X034992/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Fellowship
Estimation and Inference via Computational Statistics Algorithms
通过计算统计算法进行估计和推理
- 批准号:
RGPIN-2019-04142 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Computational Statistics in Computer Graphics
计算机图形学中的计算统计
- 批准号:
572936-2022 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
University Undergraduate Student Research Awards
Workshops on Genomics and Next Generation Computational Statistics for Big Data
基因组学和下一代大数据计算统计研讨会
- 批准号:
10657597 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Estimation and Inference via Computational Statistics Algorithms
通过计算统计算法进行估计和推理
- 批准号:
RGPIN-2019-04142 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Workshops on Genomics and Next Generation Computational Statistics for Big Data
基因组学和下一代大数据计算统计研讨会
- 批准号:
10470219 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别:
Workshops on Genomics and Next Generation Computational Statistics for Big Data
基因组学和下一代大数据计算统计研讨会
- 批准号:
10271004 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 13.32万 - 项目类别: