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2024 年国际统计会议
目录 第 1 节：统计建模 第 2 节：生物统计学和生物信息学 第 3 节：机器学习和人工智能 第 4 节：教育应用 第 5 节：生物统计学和生物信息学、抽样调查 第 6 节：农业应用、制造业 第 7 节：统计建模 第 8 节：金融和营销数据分析、计量经济学建模 第 9 节：体育分析 第 10 节：机器学习和人工智能 第 11 节：数据挖掘和大数据分析 第 12 节：机器学习和人工智能 第 13 节：体育分析、时间序列分析与预测 第 14 节：机器学习和人工智能 第 15 节：贝叶斯统计与应用、统计建模 第 16 节：统计建模、数据挖掘和大数据分析
Xuan Kan
IEEE 知识与数据工程学报（ TKDE ） 2023 第三十六届神经信息处理系统会议（ NeurIPS ） 2023 网络会议（ WWW ） 2022、2023 人工智能会议、社会影响人工智能特别轨道（ AAAI ） 2023 ACM SIGKDD 知识发现与数据挖掘会议（ SIGKDD ） 2022 SIAM 国际数据挖掘会议（ SDM ） 2022 信息与知识管理会议（ CIKM ） 2022 IEEE 大数据学报（ Big Data ） 2021、2022 IEEE 神经网络与学习系统学报（ TNNIS ） 2022 医疗保健中的可解释机器学习研讨会@ICML 2021、2022、2023 自动医疗诊断的计算机视觉研讨会@ICCV 2022
Matteo Riondato
2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。 trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。 第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。 825–834。 最佳学生纸奖（研究轨道）2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。825–834。最佳学生纸奖（研究轨道）
国际统计会议2024
Table of Contents SESSION 1: STATISTICAL MODELING SESSION 2: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 3: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS SESSION 4: APPLICATIONS IN EDUCATION SESSION 5: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS, SAMPLE SURVEYS SESSION 6: APPLICATIONS IN AGRICULTURE, MANUFACTURING AND DEMOGRAPHY SESSION 7: STATISTICAL MODELING SESSION 8: FINANCIAL AND MARKETING DATA ANALYTICS, ECONOMETRIC MODELING SESSION 9: SPORTS ANALYTICS SESSION 10: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 11：数据挖掘和大数据分析课程12：机器学习和AI会议13：体育分析，时间序列分析和预测会议14：机器学习和AI会议15：贝叶斯统计和应用程序，统计建模课程16：统计建模，数据挖掘和大数据分析
工业与系统工程课程 (ISE)
大数据背景下的数据挖掘和机器学习原理；基本数据挖掘原理和方法——模式发现、聚类、排序、不同类型数据（集合和序列）的分析；机器学习主题，包括监督和无监督学习、调整模型复杂性、降维、非参数方法、比较和组合算法；这些方法的应用；开发分析技术以应对具有挑战性和真实的“大数据”问题；MapReduce、Hadoop 和 GPU 计算工具（Cuda 和 OpenCL）的介绍。先决条件：STAT:2020 或 BAIS:9100。要求：C、C++、Java 或 Python 的基本编程技能；Matlab、Octave 或 R 知识；以及文字处理器知识。建议：ISE:3760 和 CS:4400 和 CS:3330 和 MATH:2550。
2024 年 9 月至 10 月期中考试最终日期表
2024 年 9 月 30 日 - ECC-305 微电子学 (ECE)。EEC-305 电气与电子学。测量仪器 (EEE)。AIDS-305 数据挖掘 (AIDS)。旧方案（截至 2020 年批次）。ETCS...
改善用
根据2018年基本健康研究（RiskesDAS）的发现，根据医生诊断的15岁及以上个人的印度尼西亚糖尿病患病率记录为2％。如果与2013年及以上人口中糖尿病的患病率相比，2013年有可能的结果，则增加了1.5％。从血糖水平测试的结果中可以看出，糖尿病的患病率从2013年的6.9％增加到2018年的8.5％。此数据表明，只有大约25％的糖尿病患者知道他们患有病情[4]。因此，有必要具有可以帮助预测某人是否患有糖尿病的算法。为了对发生疾病的可能性进行准确的预测，必须实施数据挖掘算法。数据挖掘是一门学科，专注于分析数据，以获取与使用关键字或现有信息的当前可用信息更广泛的信息[5]。
使用商业模式画布和 CRISP-DM 自行开发混合商业模式
我们认为，“经典”商业模式和数据驱动商业模式之间的区别在于，数据驱动商业模式从数据中创造价值。重要的是认识到可以通过不同的方式从数据中创造价值。在此，标准化方法也提供了可能的单独步骤。实践证明，“跨行业数据挖掘标准流程”（简称CRISP-DM）（图2）是行之有效的。这种“数据挖掘”结构——在工业背景下，现在主要被称为“机器学习”——被设计为一个循环过程，并包含各个步骤的有意义的细分。这些步骤中的大多数本身都代表了数据方面的价值创造，因此可以作为商业模式的价值创造核心。相反，这意味着您 BMC 中的（数字）业务模型的核心可以通过 CRISP-DM 逐步开发。因此，它是进入混合商业模式世界的理想且廉价的途径。
新兴技术对人工智能/机器学习和数据科学的影响
日期：2024 年 2 月 26 日 会议：第一部分 - Uma Shanakar 博士，印度统计研究所，加尔各答，印度 Umashankar 博士发表了题为“使用深度学习进行医学图像分析”的演讲，他从数据科学基础知识开始，讨论了医疗行业领域中通过图像处理技术面临的各种挑战和解决方案。他的演讲对参与者来说非常有益，并提供了有关复合材料的更多见解。 日期：2024 年 2 月 26 日 会议：第二部分 - Goutam Chakraborty 博士，教授兼院长/CSE，MITS Goutam Chakraborty 博士发表了题为“数据挖掘内容之间的选择和数据单元之间的关系”的演讲，并解释了所表达内容的组织。他讨论了与数据挖掘和内容管理组织相关的研究工作。