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

基本信息

  • 批准号:
    EP/K015664/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 85.95万
  • 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

项目摘要

Our vision is to establish and lead a new theme in ICT research based on Interactive Machine Learning (IML). Our expansion of IML will give scientists and non-ICT specialists unprecedented access to cutting-edge Machine Learning algorithms by providing a human-computer interface by which they can directly interact with large scale data and computing resources in an intuitive visual environment. In addition, the outcome of this particular project will have a direct transformative impact on the sciences by making it possible for non-programming individuals (scientists), to create systems that semi-automatically detect objects and events in vast quantities of A) audio and B) visual data. By working together across two parallel, highly interconnected streams of ICT research, we will develop the foundations of statistical methodology, algorithms and systems for IML. As an exemplar, this project partners with world leading scientists grappling with the challenge of analysing enormous quantities of heterogeneous data being generated in Biodiversity Science.
我们的愿景是建立和领导基于交互式机器学习(IML)的ICT研究的新主题。我们对IML的扩展将为科学家和非ICT专家提供前所未有的先进机器学习算法,通过提供人机界面,他们可以在直观的视觉环境中直接与大规模数据和计算资源进行交互。此外,这个特定项目的成果将对科学产生直接的变革性影响,使非编程个人(科学家)能够创建半自动检测大量A)音频和B)视觉数据中的对象和事件的系统。通过在两个平行的,高度相互关联的ICT研究流合作,我们将开发统计方法,算法和系统的基础IML。作为一个范例,该项目与世界领先的科学家合作,努力应对分析生物多样性科学中产生的大量异构数据的挑战。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Revisiting Example Dependent Cost-Sensitive Learning with Decision Trees
CityNet - Deep Learning Tools for Urban Ecoacoustic Assessment
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  • DOI:
    10.1101/248708
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fairbrass A
  • 通讯作者:
    Fairbrass A
CityNet-Deep learning tools for urban ecoacoustic assessment
  • DOI:
    10.1111/2041-210x.13114
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Fairbrass, Alison J.;Firman, Michael;Jones, Kate E.
  • 通讯作者:
    Jones, Kate E.
Biases of acoustic indices measuring biodiversity in urban areas
  • DOI:
    10.1016/j.ecolind.2017.07.064
  • 发表时间:
    2017-12-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Fairbrass, Alison J.;Rennett, Peter;Jones, Kate E.
  • 通讯作者:
    Jones, Kate E.
DiverseNet: When One Right Answer is not Enough
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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Error analysis for a statistical finite element method
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  • 通讯作者:
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  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
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  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
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  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 85.95万
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了