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Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets
大型时空数据集的计算密集型方法
基本信息
- 批准号：RGPIN-2018-04604
- 负责人：
- 金额：$ 1.46万
- 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：2021
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2021-01-01 至 2022-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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
汇总数据; EMS算法;高斯马尔可夫随机场;多层贝叶斯模型;集成套拉普拉斯近似;局部EM;误测数据;根高斯考克斯过程;时空模拟;时变边界
项目成果
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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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