bóng đá số vn nhà khoa học máy tính để nghiên cứu ứng dụng dữ liệu lớn để quản lý và ứng phó thảm họa được cải thiện
Thứ Tư, ngày 10 tháng 1 năm 2018
Manhattan - Với mối đe dọa liên tục của bóng đá số vn thảm họa chết người như lốc xoáy, bão, động đất và bóng đá số vn cuộc tấn công khủng bố nổi bật, bóng đá số vn nhà nghiên cứu tại Đại học bang Kansas đang tìm kiếm dữ liệu lớn cho tiềm năng của nó để trở thành một nguồn thông tin tích hợp cho bóng đá số vn tổ chức phản ứng trong bóng đá số vn tình huống này.
Được tài trợ bởi 900.000 đô la từ bóng đá số vn kỹ thuật, công nghệ và phương pháp quan trọng của Quỹ Khoa học Quốc gia để nâng cao cơ sở và ứng dụng của chương trình Khoa học và Kỹ thuật Dữ liệu lớn, ba giảng viên từKhoa Khoa bóng đá số vn Máy tínhtrongCao đẳng Kỹ thuậtđược thiết lập để khám phá tiềm năng này thông qua dự án bốn năm ", bóng đá số vn phương pháp thích ứng miền để phân loại dữ liệu liên quan đến khủng hoảng trên phương tiện truyền thông xã hội."
"Dữ bóng đá số vn khủng hoảng lớn có thể giúp cải thiện nhận thức tình huống và tạo điều kiện đáp ứng nhanh hơn khi cần thiết nhất", nóiDoina Caragea, Phó giáo sư và điều tra viên đồng lãnh đạo về dự án. "Việc sàng lọc thủ công bóng đá số vn qua dữ liệu phát trực tuyến đồ sộ để lọc bóng đá số vn tin hữu ích trong thời gian thực vốn là không thể.
"Dự án này nhằm mục đích khám phá bóng đá số vn giải pháp thích ứng miền dựa trên học tập sâu để giúp bóng đá số vn tổ chức ứng phó khẩn cấp đối phó với sự quá tải thông tin trong thời gian thực", cô nói.
Nghiên cứu, Co-lead byCornelia caragea, Phó giáo sư, và được đồng điều tra bởi Dan Andresen, giáo sư, sẽ tạo ra một khung tính toán cộng đồng lai để khám phá thời gian thực về thông tin nhận thức tình huống trong bóng đá số vn nền tảng truyền thông xã hội.
"Khung này có khả năng biến đổi cách thức mà bóng đá số vn tổ chức phản ứng hoạt động bằng cách giúp họ xác định thông tin liên quan hơn một cách kịp thời và đến lượt họ giúp họ hỗ trợ tốt hơn cho bóng đá số vn nạn nhân của thảm họa", Doina Caragea nói.
Amazon Web Services provided an additional 8,916 in promotional credits for performing the large-scale computation involved with training neural network models, almost doubling the funding for the project.
"Chúng tôi sẽ xây dựng khung của chúng tôi trên Apache Spark, sử dụng bóng đá số vn máy được trang bị bóng đá số vn đơn vị xử lý đồ họa có sẵn cho chúng tôi thông qua Amazon Web Services," Doina Caragea nói. "bóng đá số vn tài nguyên này sẽ cho phép phân tích số lượng dữ liệu khủng hoảng ngày càng áp đảo, được đóng góp trực tiếp bởi những người 'trên mặt đất.'"
With a combined involvement of graduate and undergraduate students, the project will make significant advances to the current state of the art in machine learning and its applications to disaster management and response.
