BD Hubs: NORTHEAST: The Northeast Big Data Innovation Hub

BD 中心:NORTHEAST:东北大数据创新中心

基本信息

  • 批准号:
    1916585
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 400万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Cooperative Agreement
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-06-01 至 2025-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The BD Hubs foster regional networks of stakeholders and cooperate nationally on US priorities of importance to a region and to the nation. The activities of the BD Hubs contribute to a vibrant national data innovation ecosystem. The Northeast Big Data Innovation Hub serves as a uniquely neutral entity within this ecosystem, harnessing the data revolution by building strategic partnerships that advance innovative solutions to a broad range of societal, scientific, and industry challenges. This vision is empowered and strengthened through the Hub's collaboration with a diverse community of partners, including underserved populations, world-class institutions, and people of all backgrounds who rely on or are impacted by big data. Leveraging the distinctive characteristics and challenges of the northeastern United States, the Northeast Hub will design and facilitate multi-disciplinary, community-led activities and initiatives such as: - Aggregating and helping to develop best practices for responsible data science; - Creating frameworks for data fluency; - Fostering better management of data security and privacy; - Integrating health data from traditional and novel sources; - Improving education through big data; and - Reducing barriers for data sharing within and between different sectors.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
BD枢纽促进了利益相关者的区域网络,并在全国范围内在美国对一个地区和国家重要的优先事项中合作。 BD枢纽的活动有助于充满活力的国家数据创新生态系统。东北大数据创新中心是该生态系统中独特的中立实体,通过建立战略伙伴关系来利用数据革命,从而将创新解决方案推向各种社会,科学和行业挑战。通过枢纽与各种各样的合作伙伴社区的合作,包括服务不足的人口,世界一流的机构以及所有依赖或受大数据影响的人的人们的合作,可以增强和增强这种愿景。利用东北枢纽的独特特征和挑战,东北枢纽将设计和促进多学科,社区主导的活动和倡议,例如: - 汇总和帮助开发负责任的数据科学的最佳实践; - 为数据流利性创建框架; - 促进更好地管理数据安全和隐私; - 从传统和新颖来源整合健康数据; - 通过大数据改善教育; - 降低不同部门内部和之间数据共享的障碍。该奖项反映了NSF的法定任务,并使用基金会的知识分子优点和更广泛的影响审查标准被认为值得通过评估来获得支持。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Functional Autoencoders for Functional Data Representation Learning
  • DOI:
    10.1137/1.9781611976700.75
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tsung-Yu Hsieh;Yiwei Sun;Suhang Wang;Vasant G Honavar
  • 通讯作者:
    Tsung-Yu Hsieh;Yiwei Sun;Suhang Wang;Vasant G Honavar
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 400万
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