De analiză avansate şi de data mining

Hot:

UE finanţarea proiectului de inteligenţă:

http://cordis.europa.eu/fp7/ict/content-knowledge/fp7-call8_en.html~~V

(...)

Ţintă rezultate

a) algoritmi reactive, infrastructurilor şi Metodologii (parallelisation, Apropierea, prelucrarea on-line, compresie) pentru tehnicile de scalare de date intensive (inclusiv, dar nu se limitează la masina de învăţare, deducţie, analiza statistică), de până la volume extrem de mari de date şi de performanţă în timp real. Implementari trebuie riguros testate pe date extrem de mari si complexe seturi realist provenind de la diverse resurse au contribuit de către organizaţiile care au un interes clar în soluţie şi o cale clară pentru implementarea efectivă, dacă-l.

b) că volumele sisteme integrate de decizii inteligente de luare de sprijin direct şi conştientizarea situaţiei de dinamic integrarea, corelarea, de fixare şi extrem de mari de Analizând datele prostii resurse şi fluxuri. Aceasta include (dar nu se limitează la) Recunoaşterea evenimente complexe şi modele, care sunt dificil sau imposibil de astăzi pentru a detecta, agregarea şi opiniile sunt medierea sau previziuni, oferind conceptualizări alternative, care să garanteze oportunitatea, completitudinea şi corectitudinea, Integrarea Analize categorice şi statistică. Analytics vizuale ar trebui să integreze fel de analiza datelor şi vizualizare. Eficacitatea unor astfel de soluţii vor fi evaluate în raport cu cerinţele relevante ale profesioniştilor de beton şi a Comunităţilor şi testate pe grupuri de utilizatori, de dimensiuni corespunzătoare şi resurse extrem de mari de date din domeniile respective (inclusiv, dar nu limitat la, finanţe, inginerie, guvernamentale, geospaþial, transportul, managementul urban).

c) cadru şi instrumente pentru analize comparative de gestionare a informaţiilor şi de a explora diversitatea şi Compararea şi Optimizarea performanţelor de non gestionarea integrării datelor şi de calcul paradigme arhitecturi, Structuri de date şi algoritmi noi, pe volume extrem de mari de date. În timp ce calitatea ştiinţifică şi rigoare metodologică şi noutatea sunt principalele criterii de succes, vor fi preferate la propunerile identificat în mod clar la adresa "concern industrial, ştiinţific sau sociale sau şi / sau Oportunitate aduce împreună până în prezent nu au legatura comunităţile ştiinţifice sau de inginerie software.

d) în vederea accelerării cadru progrese faţă de concurenţă la scară largă sistemelor complete de gestionare a informaţiilor de relevanţă. Cadru va fi necesar pentru a: identifica un bine justificate fotografie industrială, obiectivul ştiinţific sau social, nu poate fi atins Asta cu cele mai bune performante soluţii actuale de gestionare a informaţiilor, defineşte condiţiile în care detaliat progresul cantitativ experimental spre fotografie obiectivul poate fi credibil Observat; Punerea în aplicare a unui test corect cadrul de resurse de date, inclusiv realist în mărimea şi natura şi capabile de sprijin susţine un număr mare de participanţi; publicitate linii concurenţei, administrarea şi publicarea mai multor runde de testare rezultatul concurenţei cu o analiză corespunzătoare a problemelor de performanţă şi tendinţe.

e) Iniţiativele comunitare, construirea de reţele şi alte tehnologii Conceput pentru a lega furnizori, integratori şi organizaţiile utilizatorilor de conducere. Aceste acţiuni vor disemina rezultatele şi cele mai bune practici şi pentru a aborda barierele care împiedică desfăşurarea a rezultatelor de cercetare mai largi, de muncă sau avansarea spre Stabilirea unor standarde şi criterii de referinţă recunoscute pe scară largă şi creşterea gradului de conştientizare a potenţialului de tehnologii în cadrul audienţe mai largi.