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我是Linking Uni-Cersity计算机和信息科学系的高级副教授。此外，我是与亚马逊Web Services的Neptune Graph Database团队一起工作的亚马逊学者。我拥有博士学位。柏林Zu Universit的计算机科学专业，并获得了Linkoping University的计算机科学学术资格奖。我对与数据和数据库管理有关的问题感兴趣。我在这个广泛的上下文中的重点是在网络上和图形数据上以及数据分布在多个，自主和/或异质源上的问题上。关于这些主题，我的兴趣范围从系统构建相关研究（例如，数据的有效存储，查询处理和查询优化）一直到理论基础（例如，查询语言的复杂性和表达能力）。我因我的博士学位而在2015年获得SWSA杰出论文奖。论文“查询链接数据的网络：基础和查询执行”，以及2019年SWSA十年奖励，我的论文“通过链接数据的网络执行SPARQL查询”的论文开创了基于毛线的疑问执行的概念，以及在整个网络上查询链接数据的概念。此外，我已经获得了八项最佳纸张奖（ESWC 2009，ESWC 2015，ISWC 2017，2018和2019，IIWAS 2020，Sentics 2021，Coopis 2023），我被选为著名的Wallenberg Academy Fel-fel-fel-fel-fel-fel-Lows计划。此外，我曾在多个计划委员会任职，并参加了两个W3C工作组的标准化工作专家。我定期组织国际科学研讨会和会议；最值得注意的是，我是ISWC 2019的研究轨道联合主席，以及ESWC 2024的In-In-track联合主席。根据Google Scholar的说法，我的出版物已收到4900多个引用，而我的H索引是29。
卡森堡伤亡援助中心 (CAC)
隐私法声明权限：10 USC 3013；DoDD 1300-15：DoDD 1300-18：AR 600-8-1；以及 EO 9397（SSN）目的：向伤亡处理系统提供所需信息、回应询问以及为军人家属提供支持。常规用途：除了《隐私法》5 USC 552a(b) 一般允许的披露之外，这些记录或其中包含的信息还可根据 5 USC 552a (b)(3) 作为常规用途在国防部以外披露，如下所示：这些记录中的信息可能会披露给退伍军人事务部和其他联邦机构，以了解资格、通知和协助获得应得福利。这些记录中的信息可能会发布给受伤或死亡的国防部人员的家属，以帮助处理该成员的遗产或其他事务。国防部在陆军编制记录通知系统开始时规定的“常规用途”也适用于该系统。披露：披露社会安全号码和其他个人信息是自愿的，但是，不这样做可能会导致查询处理延迟。注意：军事葬礼荣誉申请必须在实际拘禁前 8 小时提交。本办公室不能保证军事荣誉，如果申请提前不到 48 小时通知，本办公室就会收到此类申请。本办公室在周末和节假日不营业。周六、周日和周一服务的申请必须在前一个周五 15:00 之前提交。确保您收到确认收据的人员的姓名。请复印 FC 表格 1913-E 和 FC 表格 1903-1 的空白副本以备将来使用。致电（719）526-5613/5614确认收到请求传真号码：（719）526-8492，电子邮件：usarmy.carson.imcom-central.list.dhr-mpd-casualty@army.mil
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算