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Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets

Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets
大型时空数据集的计算密集型方法
批准号：
RGPIN-2018-04604
负责人：
Stafford, James
金额：
$1.46万
依托单位：
University of Toronto
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-01-01 至 2022-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=735872
关键词：
ComputationallyIntensiveMethodsLargeSpatio

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Aggregated Data; EMS algorithm; Gaussian Markov Random Fields; Hierarchical Bayesian Models; Integrated Nested Laplace Approximations; Local-EM; Mismeasured Data; root Gaussian Cox process; Spatio-temporal modelling; Time Varying Boundaries
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Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets
  • 批准号：
    RGPIN-2018-04604
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.91万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Stafford, James
  • 依托单位：
    University of Toronto
Understanding fish immune receptor-mediated control of the phagocytic process
  • 批准号：
    RGPIN-2017-05442
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $5.83万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Stafford, James
  • 依托单位：
    University of Alberta
Understanding fish immune receptor-mediated control of the phagocytic process
  • 批准号：
    RGPIN-2017-05442
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.91万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Stafford, James
  • 依托单位：
    University of Alberta
Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets
  • 批准号：
    RGPIN-2018-04604
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Stafford, James
  • 依托单位：
    University of Toronto
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