Advances in Data Science / Demir, Ilke ; Lou, Yifei ; Wang, Xu ; Welker, Kathrin  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advances in Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-79891-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática  Cálculo de variaciones  Probabilidades  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Estadistica matematica  Cálculo de variaciones y optimización  Teoría de probabilidad  Aplicaciones matemáticas en informática  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometría en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atípicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). Tipo de medio : Computadora Summary : This volume highlights recent advances in data science, including image processing and enhancement on large data, shape analysis and geometry processing in 2D/3D, exploration and understanding of neural networks, and extensions to atypical data types such as social and biological signals. The contributions are based on discussions from two workshops under Association for Women in Mathematics (AWM), namely the second Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research Collaboration Workshop that took place between July 29 and August 2, 2019 at the Institute for Computational and Experimental Research in Mathematics (ICERM) in Providence, Rhode Island, and the third Women in Shape (WiSh) Research Collaboration Workshop that took place between July 16 and 20, 2018 at Trier University in Robert-Schuman-Haus, Trier, Germany. These submissions, seeded by working groups at the conference, form a valuable source for readers who are interested in ideas and methods developed in interdisciplinary research fields. The book features ideas, methods, and tools developed through a broad range of domains, ranging from theoretical analysis on graph neural networks to applications in health science. It also presents original results tackling real-world problems that often involve complex data analysis on large multi-modal data sources. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Data Science [documento electrónico] / Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-79891-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática  Cálculo de variaciones  Probabilidades  Análisis numérico  Informática  Visión por computador  Estadistica matematica  Cálculo de variaciones y optimización  Teoría de probabilidad  Aplicaciones matemáticas en informática  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometría en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atípicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). Tipo de medio : Computadora Summary : This volume highlights recent advances in data science, including image processing and enhancement on large data, shape analysis and geometry processing in 2D/3D, exploration and understanding of neural networks, and extensions to atypical data types such as social and biological signals. The contributions are based on discussions from two workshops under Association for Women in Mathematics (AWM), namely the second Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research Collaboration Workshop that took place between July 29 and August 2, 2019 at the Institute for Computational and Experimental Research in Mathematics (ICERM) in Providence, Rhode Island, and the third Women in Shape (WiSh) Research Collaboration Workshop that took place between July 16 and 20, 2018 at Trier University in Robert-Schuman-Haus, Trier, Germany. These submissions, seeded by working groups at the conference, form a valuable source for readers who are interested in ideas and methods developed in interdisciplinary research fields. The book features ideas, methods, and tools developed through a broad range of domains, ranging from theoretical analysis on graph neural networks to applications in health science. It also presents original results tackling real-world problems that often involve complex data analysis on large multi-modal data sources. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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