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Developing statistical and topological learning methodologies for high-dimensional complex data
开发高维复杂数据的统计和拓扑学习方法
基本信息
- 批准号：RGPIN-2016-05167
- 负责人：
- 金额：$ 1.31万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份：2017
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2017-01-01 至 2018-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Natural processes can yield data patterns so complex and high-dimensional that they cannot be visualized by the human mind. Examples of high-dimensional data include, but are not limited to, social/sensor networks, semantics, DNA sequences, genomic studies, and medical images.
自然过程可以产生如此复杂和高维的数据模式，以至于它们无法被人类思维可视化。高维数据的示例包括但不限于社交/传感器网络、语义、DNA序列、基因组研究和医学图像。
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）
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