AF: Small: Efficient Proximity and Similarity Search in Computational Geometry
AF:小:计算几何中的高效邻近性和相似性搜索
基本信息
- 批准号:1217462
- 负责人:
- 金额:$ 48.92万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2012
- 资助国家:美国
- 起止时间:2012-09-01 至 2017-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This award funds research to develop faster and better algorithms for handling data, and specifically geometric data. With the massive amount of data in the world nowadays, standard algorithms fall short. The PI and his students investigate ways to improve geometric search for nearest neighbor, clustering, data-compression, and similarity search between curves, especially for massive amount of data. Such algorithms are widely used in the real world to handle navigation tasks, pattern recognition, signature identification, etc.The algorithms and insights obtained from the technical work will benefit Computer Science and related disciplines where geometric algorithms are widely used. The PI hopes to broaden the scope of Computer Science (and Computational Geometry) by introducing new techniques, that would lead to faster and better algorithms. A complementary goal is also to introduce Computer Science techniques into other fields.The award will support and train two or more PhD students in Computer Science at UIUC. The PI is committed to popularizing ideas and techniques that will be investigated by giving courses, publishing the research, and using less convectional new tools to disseminate the research such as blogs, social media, and online videos.
该奖项资助研究开发更快更好的算法来处理数据,特别是几何数据。 当今世界数据量巨大,标准算法已显得力不从心。 PI 和他的学生研究了改进最近邻几何搜索、聚类、数据压缩和曲线之间相似性搜索的方法,特别是对于大量数据。 此类算法广泛应用于现实世界中,以处理导航任务、模式识别、签名识别等。从技术工作中获得的算法和见解将有益于计算机科学和广泛使用几何算法的相关学科。 PI 希望通过引入新技术来扩大计算机科学(和计算几何)的范围,从而产生更快、更好的算法。 另一个补充目标是将计算机科学技术引入其他领域。该奖项将支持和培训 UIUC 计算机科学领域的两名或更多博士生。 PI 致力于通过开设课程、发布研究成果以及使用博客、社交媒体和在线视频等不太流行的新工具来传播研究成果,从而普及将要研究的想法和技术。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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