印度理工学院鲁尔基分校的通信系统小组计划在无线和光通信、信号处理和计算机视觉、无线传感器网络和大数据挖掘以及认知无线电领域开展前沿研究。我们的目标是弥合学术机构与通信、信号处理和数据挖掘行业之间的差距。该小组的学生接受了最先进的课程培训,为他们未来作为未来通信应用的领导者和研究人员履行职责奠定了坚实的基础。学生将全面接触最新的系统设计和特性工具以及实际实验。
有两个课程的重叠。IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。 适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。 您能帮我吗?IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。您能帮我吗?
抽象背景性肌动育症(DT)是免疫检查点抑制剂(ICIS)的常见毒性,先前的工作表明甲状腺功能障碍(DT)可能与ICI功效有关。在这项回顾性研究中,使用了一种新一代数据挖掘解决方案的患者和方法,从而从在法国Marseille Institut Paoli-Comaltes(法国马赛)接受ICI治疗的成人癌症患者的电子记录中提取数据。验证了每个DT,并且仅保留ICI诱导的DT。生存分析是通过Kaplan-Meier方法(日志秩检验)和COX模型进行的。为了说明不朽的时间偏差,进行了有条件的地标分析(2个月零6个月),以及随时间变化的COX模型。结果数据提取确定了1385例在2011年至2021年间接受ICI治疗的患者。dt与提高总生存期(OS)(HR 0.46,(95%CI 0.33至0.65),p <0.001),在非DT组(NDT)中,DT组为15.4个月的中位OS为35.3个月。在NDT组中,使用6个月的地标分析,中位数为36.7个月(95%CI 29.4(95%CI 22.8至27.8),DT的生存影响是一致的。在多元分析中,DT与改进的OS独立相关(HR 0.49,95%CI 0.35至0.69,p = 0.001)。在随时间变化的COX模型进行调整后,该关联保持显着(调整后的HR 0.64,95%CI 0.45至0.90,p = 0.010)。此外,与隔离DT患者相比,DT患者和其他免疫相关的不良事件的中位OS分别为38.8个月和21.4个月,OS增加了OS。结论数据挖掘确定了大量ICI诱导的DT患者,这与OS改善有关,占不朽的时间偏差。
MSC(COMPSC)2024-25提供的课程列表(以下列表未完成)Comp7103。数据挖掘(6个学分)数据挖掘是从大量数据中自动发现统计有趣且可能有用的模式。该课程的目标是研究当今用于数据挖掘和在线分析处理的主要方法。主题包括数据挖掘体系结构;数据预处理;采矿协会规则;分类;聚类;在线分析处理(OLAP);数据挖掘系统和语言;高级数据挖掘(Web,空间和时间数据)。comp7104。高级数据库系统(6个学分)该课程将研究数据库系统中的一些高级主题和技术,重点关注数据库系统设计和算法的各个方面,以及用于结构化数据的大数据处理。传统主题包括查询优化,物理数据库设计,事务管理,崩溃恢复,并行数据库。该课程还将调查选定领域的一些最新发展,例如NOSQL数据库和基于SQL的关系(结构化)数据的大数据管理系统。comp7106。大数据管理(6个学分)该课程将研究大数据中的一些高级主题和技术。它还将调查大数据管理和可扩展数据科学的特定领域的最新发展和进展。主题包括但不限于:大数据库管理技术,空间数据管理和空间网络,数据质量和不确定数据库,TOP-K查询,图形和文本数据库以及数据分析。comp7107。comp7108。复杂数据类型的管理(6个学分)课程研究不是简单标量的数据类型的管理和分析。这种复杂的数据类型包括空间数据,多维数据,时间序列数据,时间和时空数据,稀疏的多维矢量,设置值数据,字符串和序列,同质和异构图形,知识基础图,知识基础图,地理文字和地理 - 地理和地理数据。对于每种数据类型,我们将学习流行的查询和分析任务,以及用于主内存和磁盘的存储和索引方法。网络数据分析(6个学分)在数据时代,许多现实世界应用程序最能以网络表示。这种观点至关重要,因为分析这些网络可以发现有价值的见解,提取有趣的信息并做出明智的决定。现代技术已大大提高了我们访问大量数据,简化和降低存储成本的能力。了解数据的重要性对于应对各种挑战,例如交通拥堵,金融网络欺诈检测以及在社交网络中的错误信息的传播,仅举几例。因此,开发可以解决这些挑战的高级工具的必要性越来越多,并且进一步了解数据的重要性比以往任何时候都更加必要。这些技术的示例可以是机器学习技术(例如,使用GNN对不同的问题进行建模)和自然语言处理(NLP)技术(文本预处理和情感分析)。
ISM 6217 数据库管理系统 ISM 6404 商业分析和大数据简介 ISM 6405 高级商业分析 ISM 6555 社交媒体和网络分析 QMB 6303 使用 Excel 进行数据管理和分析 QMB 6603 管理人员数据分析 数据库和云计算 CDA 6132 多处理器架构 CEN 5086 云计算 COP 6726 数据库系统的新方向 COP 6731 数据库系统的理论和实施 ISM 6217 数据库管理系统 数据挖掘和机器学习 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6315 社交网络和大数据分析 CAP 6546 生物信息学数据挖掘 CAP 6618 计算机视觉机器学习 CAP 6619 深度学习 CAP 6629 强化学习 CAP 6635 人工智能 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 或 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 CAP 6780 使用 Hadoop 的大数据分析 CAP 6807 计算广告和实时数据分析 CAP 6776 信息检索 CAP 6777 Web 挖掘 CEN 6405 计算机性能建模 ISM 6136 数据挖掘和预测分析 数据安全和隐私 CIS 6370 计算机数据安全 CTS 6319 网络安全:测量和数据分析 ISM 6328 信息保证和安全管理 MAD 5474 密码学和信息安全简介 MAD 6478 密码分析 PHY 6646 量子力学/计算 2 科学应用和建模 GIS 6028C 摄影测量和航空摄影解译 GIS 6032C LiDAR 遥感和应用 GIS 6061C Web GIS GIS 6112C 地理空间数据库 GIS 6127 高光谱遥感传感 GIS 6306 空间数据分析 PHY 6938 量子信息处理 PHZ 5156 计算物理学 PHZ 7609 数值相对论 社会数据科学 ANG 6090 高级人类学研究 1 ANG 6092 高级人类学研究 2 ANG 6486 人类学研究中的定量推理 CAP 6315 社会网络与大数据分析 COM 6316 定量通信研究 POS 6934 定量方法 POS 6736 政治学研究设计 SYA 6305 高级研究方法统计与数据应用研讨会
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