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Data-Driven Approaches for Large-Scale Optimization

Data-Driven Approaches for Large-Scale Optimization
用于大规模优化的数据驱动方法
批准号：
RGPIN-2017-03999
负责人：
Elhedhli, Samir
金额：
$2.04万
依托单位：
University of Waterloo
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
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至 2018-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=636802
关键词：
DataDrivenApproachesLargeScale

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Faced with massive amounts of data that has been collected for over a decade, companies from a variety of industries, such as transportation and telecommunication, are looking to transform this data to information in order to create competitive advantage. Most importantly, they are hoping to use it to assess, optimize, and validate their operations, processes, and business models. With data availability and the improvements in computational power, there is an opportunity to build optimization models that make direct use of the data.
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Data-driven logistics and distribution planning: Emerging trends and pandemic-related challenges
  • 批准号：
    RGPIN-2022-03530
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.62万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Elhedhli, Samir
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Data-Driven Approaches for Large-Scale Optimization
  • 批准号：
    RGPIN-2017-03999
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.04万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Elhedhli, Samir
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Data-Driven Approaches for Large-Scale Optimization
  • 批准号：
    RGPIN-2017-03999
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.04万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Elhedhli, Samir
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Data-Driven Approaches for Large-Scale Optimization
  • 批准号：
    RGPIN-2017-03999
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.04万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Elhedhli, Samir
  • 依托单位：
    University of Waterloo
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Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information