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卡罗来纳大学三世分校创新研发
学院在研究、教学和技术转让方面的目标是： • 开展大数据分析的跨学科基础研究，汇集统计学、应用数学、计算机科学和机器学习方面的专业知识，促进不同领域的合作。 • 开展面向金融应用的应用跨学科研究。这些研究可能会产生“衍生品”或“初创”公司。 • 通过大数据硕士课程和数据分析和数据管理不同领域的几门短期课程提供大数据分析教育。此外，学院还将根据要求为组织提供内部培训。 • 与私人和公共合作伙伴合作，为他们在处理、存储和分析大数据集方面的问题提供解决方案。
数字孪生驱动的产品设计框架
随着新一代信息技术在工业和产品设计领域的应用，大数据驱动的产品设计时代已经到来，但大数据驱动的产品设计主要侧重于物理数据的分析，而非虚拟模型的分析，即产品物理空间与虚拟空间往往缺乏融合。数字孪生作为一种连接物理世界与虚拟世界的新兴技术，近年来在世界范围内引起了广泛关注。本文提出了一种基于数字孪生方法的产品设计新方法。首先简要介绍了产品设计的发展，然后提出并分析了数字孪生驱动的产品设计（DTPD）框架。最后通过一个案例来说明所提出的 DTPD 方法的应用。
金晨浩，“利用大数据实时检测土木结构损伤”（2017 年）。博士论文。1347。https://opencommons.uconn.edu/dissertations/1347
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医疗保健和医学中的决策融合：叙述性评论
字节数据 (3)。这种类型的数据被称为“大数据”。总的来说，仅从大数据分析得出的结论往往是不够的，一个能够独立运作并与大数据分析协同运作的严格小数据范式被认为是必不可少的 (4)。大数据方法是指分析从一组个体收集的数据，目的是预测更大群体的现象，而小数据范式则用于实现个人层面的数据预测（例如，一个人、诊所或社区） (4)。因此，人工智能和机器学习的使用通常与“大数据”联系在一起。然而，有效地管理和分析这种数据对于发现新知识、改善护理和降低成本非常重要 (5-9)。例如，过去获取人类基因组数据的过程大约需要十年，而目前使用数据分析技术只需不到一周即可完成 (5)。此外，这些分析在需要汇总不同专业并做出适当的诊断或治疗决策的情况下非常有用。例如，癌症早期诊断的诊断准确率有了很大提高，这在一定程度上归功于大数据分析技术的最新进展。大数据分析有许多优点，例如提高医疗服务质量和节省成本，但也存在一些需要考虑的缺点。将大数据技术应用于医疗保健的最大障碍之一是医疗数据的分布式特性。数据由不同的提供商存储，例如保险公司，取决于城市和国家。另一个挑战是数据的多样性，这需要在不确定和模糊的情况下做出决策。克服这些挑战的一种有前途的方法是使用决策融合 (DF) 技术，该技术于 1960 年代首次在文献中引入，作为数据处理的数学模型 (10)。DF、数据融合、信息融合和传感器融合这些术语通常用于
2024 年 1 月 Priyan Malarvizhi Kumar
• 在 2019 年至 2022 年连续四年被斯坦福大学评为世界前 2% 科学家之一。 • H 指数 = 35 • 精通大数据分析、数据科学、物联网、云计算和网络安全， • 8 年计算机科学和医疗保健跨学科环境的工作和研究经验。 • 8 年计算机科学教学经验。 • 精通计算机编程、统计分析和数据分析。 • 具有使用多节点 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、MapReduce、Hive、HBase、Python 进行大数据分析的经验。 • 具有书籍章节、科学和拨款写作的经验。 • 语言：英语和泰米尔语流利。 • 国籍：印度永久居民。
