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学术报告:医疗大数据异常检验算法与应用
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发布人:宋晓勇  发布时间:2017-07-06   动态浏览次数:42

时间:(7月7日)周五14点30分,

地点:信息楼503会议室

Introduction:

Detecting/predicting anomalies from multiple correlated datastreams is valuable to those applications where a crediblereal-time event prediction system will minimize economic losses(e.g. stock market crash) and save lives (e.g. medical surveillancein the operating theatre). This talk will introduce an effectiveand efficient method for mining the anomalies of correlatedmultiple and co-evolving data streams/images/Text data in onlineand real-time manners. It includes the detection/prediction ofanomalies by analyzing differences, changes, and trends incorrelated multiple data streams/images/text data. The predictedanomalies often indicate the critical and actionable information inseveral application domains.


主讲人:何静,澳大利亚维多利亚大学终身教授,中科院博士,在中科院、日本从事研究工作,研究方向为基于优化算法的大数据分析,在ACMTOIT、TKDE、Information Science、PLOS One、IEEE Trans. ImageProcessing等期刊发表论文60余篇。


 
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