2018 年 8 月 21 日
スポーツベットアイオー ボーナス学生と教員が会議で研究を発表
教養学部のスポーツベットアイオー ボーナス院生 4 名と教員 1 名単なる数字ではありません スポーツベットサイト 最近のスポーツベットアイオー ボーナスで独自の研究を発表.
スポーツベットアイオー ボーナス院生 羅建美, バンクーバーで開催された合同統計会議でベナズ・モラディジャメイ氏とハオユー・チャン氏、助教授トレバー・ヘフリー氏が発表, ブリティッシュコロンビア州, カナダ, 7 月 28 日から 8 月まで. 2. バルセロナで開催された国際生体認証会議で発表したスポーツベットアイオー ボーナス院生のケシニー・チタカセンポルンクル, スペイン, 7 月 8 ～ 13 日.
Luo が閾値クラスタリングに関する研究を発表, ビッグ データ アプリケーション向けに設計されたクラスタリング手法。事前に指定された最小サイズのクラスタを形成してクラスタ内の相違度を小さくする. Luo は、他の一般的なクラスタリング アルゴリズムのスケーラビリティと堅牢性を支援する前処理ステップとしてしきい値クラスタリングが使用される、反復ハイブリッドしきい値クラスタリングを導入しました. シミュレーション結果は次のことを示しています反復ハイブリッドしきい値クラスタリングと一般的なクラスタリング手法を組み合わせることで、元のパフォーマンスを維持しながら、一般的なクラスタリング アルゴリズムのコンピュータの実行時間とメモリ使用量が削減されます. ルオはマイケル・ヒギンズによって監督されています, スポーツベットアイオー ボーナス助教授.
スポーツベットアイオー ボーナスは、リニューアルのノンバックトラッキングランダムウォークに関する研究を発表, ソーシャル メディア プラットフォームなどのコミュニティを検出するために設計されたアルゴリズムのパフォーマンスを向上させるために使用されます. スポーツベットアイオー ボーナスは、更新の非バックトラックランダムウォークが既存のコミュニティ検出アルゴリズムを改善でき、その方法論が数百万の個人に関するコミュニティ検出問題に効率的に適用できることを示唆する結果を発表しました. スポーツベットアイオー ボーナスもヒギンズによって監督されています.
Zhang は、時間と空間にわたる種の分布をモデル化するための新しいベイズ手法に関する研究を発表しました. 種の空間的および時間的分布をマッピングすることは、世界の生物多様性を保護するために重要です. アッパー中西部環境科学センターとの協力, Zhang は、複数種のデータ ソースを同時に分析できるようにする、複数種の相互作用を捕捉するために使用できる新しいアプローチを開発. 最終結果は、種が生息する場所のより正確な地図です. チャンはヘフリーによって監督されています.
ヘフリー氏は、偏微分方程式を使用して、複数種のコウモリの白鼻症候群の時間と空間を超えた広がりを予測するために使用できるモデリング フレームワークを開発する研究を発表しました. さらに, ヘフリーの枠組みを使用して、白鼻症候群が北米に持ち込まれた場所と時間を推定できる. ヘフリーの研究は、白鼻症候群に対する疾病監視活動の情報提供に使用されます.
Chitakasempornkul は、動物生産システムをより適切に評価するために階層ベイズ構造方程式モデリングを使用した研究を発表しました. 特に, Chitakasempornkul の方法論は、動物生産システムにおけるパフォーマンス結果間の異種関係を捉える能力を向上させます. チタカセンポーンクルはノーラ・ベロが監修, スポーツベットアイオー ボーナス准教授.
ルオとチタカセンポーンクルは、会議に出席するためにスポーツベットアイオー ボーナス院生徒会旅行賞を受賞しました. モラディジャメイ, 張, そしてチタカセンポーンクルは、会議に出席するために芸術科学研究旅行賞を受賞しました. さらに, ベロは参加することで教員開発賞を受賞しました国際生体認証会議.
K州の統計担当者は開発に専念してきました, 理解しました, 55 年にわたりスポーツベットアイオー ボーナスの研究者にデータ分析のための統計原則を抽象化して伝えてきた. 統計部門の実験計画と分析における専門知識の長い伝統は、スポーツベットアイオー ボーナスの多くの研究プログラムにおいて重要な要素となっている, 彼らが全国的に有名になるのを支援する.