罗伯特·J·布伦纳(Robert J Brunner)
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研究声明
我的研究重点是应用高级计算和统计技术来最佳地将知识提取到天文数据中,以更好地了解我们所生活的宇宙。当前的特定应用领域包括:
1)开发和应用新的统计和机器学习技术在大型天体物理数据中。当前的特定算法包括随机森林,随机地图集,等级贝叶斯估计和深神经网络,而特定的应用领域包括源分类,图像分类和距离估计。
2)开发和应用新的宇宙学测量代码,特别是N点聚类测量以及量化这些新测量的约束,这些新测量对宇宙学参数以及我们对大规模结构增长的理解。
3)使用新的硬件技术加速学习和宇宙学测量代码。目前,这些努力着重于使用多核系统,GPU和基于云的系统。
4)在大光度和光谱数据中鉴定和表征瞬态和可变现象。
这些项目主要使用Sloan数字天空调查,Baryon声学振荡光谱调查以及暗能量调查的光度和光谱数据以及几项基于空间的调查。开发的许多技术也适用于即将推出的大型天气调查望远镜的设计和操作。
最近的课程教了
- Accy 199-技术与破坏
- Accy 570-数据anlaytics基础
- ACCY 571-统计局分析会计
- BDI 199-技术与破坏
- BDI 411-区块链申请
- BDI 477-技术与破坏
- 巴士199-技术与破坏
- CS 199 ACC-应用云计算
- CS 398 ACC-应用云计算
- 信息490 RB(信息490 RB2) - 高级数据科学
- 信息597 RB2-个人研究
- IS 490-数据科学基础
- Stat 430-数据科学基础