Actas del Ieee big data 2020
Para habilitar un enlace de exportación a iCal, su cuenta debe tener una clave API creada. Esta clave permite que otras aplicaciones accedan a los datos desde Indico, incluso cuando usted no esté utilizando ni iniciando sesión en el sistema de Indico con el enlace proporcionado. Una vez creada, puede gestionar su clave en cualquier momento yendo a «Mi perfil» y buscando en la pestaña titulada «API HTTP». Puede encontrar más información sobre las claves API HTTP en la documentación de Indico.
Además de tener una clave API asociada a su cuenta, la exportación de información de eventos privados requiere el uso de una firma persistente. Esto permite que las URL de la API no caduquen después de unos minutos, por lo que mientras la configuración esté activa, cualquier persona en posesión del enlace proporcionado puede acceder a la información. Debido a esto, es extremadamente importante que mantengas estos enlaces privados y sólo para tu uso. Si cree que otra persona puede haber adquirido acceso a un enlace utilizando esta clave en el futuro, debe crear inmediatamente un nuevo par de claves en la página «Mi perfil» en la «API HTTP» y actualizar los enlaces de iCalendar después.
Aplicaciones de la tecnología de big data en la industria del transporte
No hay dos individuos exactamente iguales, y cada persona experimenta transiciones a lo largo del tiempo que pueden afectar a la función cerebral y al comportamiento. Normalmente, los análisis de neuroimagen humana combinan mediciones de muchas personas, proporcionando un «cerebro medio» ficticio que colapsa la variación significativa. Recientemente, nuestro trabajo se ha centrado en explorar la organización detallada de los cerebros individuales y cómo esa organización difiere entre las personas y cambia con el tiempo. Este impulso hacia el cerebro individual es fundamental para la traducción clínica, así como para una serie de cuestiones abiertas sobre cómo los estados cerebrales transitorios influyen en el comportamiento. En esta charla examinaré algunos de los retos y descubrimientos informáticos que surgieron de nuestro desarrollo de adquisiciones de datos a gran escala de baja carga a través de miles de individuos y cómo estos enfoques se han redistribuido para estudiar el cerebro individual en el tiempo.
Randy L. Buckner es profesor de Psicología y de Neurociencia en la Universidad de Harvard y está afiliado al Centro de Ciencias del Cerebro. También es profesor de la Facultad de Medicina de Harvard y director de investigación de neuroimagen psiquiátrica en el Hospital General de Massachusetts. Se doctoró en neurociencia en la Universidad de Washington, bajo la dirección de Steven Petersen y Marcus Raichle. Se formó con Bruce Rosen como becario postdoctoral y luego como instructor de radiología en la Facultad de Medicina de Harvard, donde fue pionero en nuevos métodos de IRM funcional para estudiar la memoria humana. Su trabajo se amplió para incluir estudios sobre la enfermedad de Alzheimer y enfermedades neuropsiquiátricas. Este trabajo condujo a la descripción de la red por defecto del cerebro y a la forma en que ésta se ve afectada al principio de la progresión de la enfermedad de Alzheimer. En los últimos años, su laboratorio se ha centrado en comprender la organización idiosincrásica del cerebro de los individuos. Entre los premios que ha recibido el profesor Buckner se encuentran el Premio Wiley al Investigador Joven de la Organización de Cartografía Cerebral Humana, el Premio al Investigador Joven de la Sociedad de Neurociencia Cognitiva, el Premio de Investigación Troland 2007 de la Academia Nacional de Ciencias y el Premio a la Investigación Médica en la Enfermedad de Alzheimer 2010 de la Fundación MetLife. Es miembro de la Academia Americana de las Artes y las Ciencias.
Icmla 2021
El formato del taller incluye una combinación de vídeos instructivos cortos, conferencias especiales de invitados, prácticas de análisis de datos reales y sesiones de demostración en vivo. El taller tiene como objetivo mejorar las habilidades prácticas de la bioinformática y la competencia computacional. Utilizando herramientas establecidas y recursos disponibles públicamente, nos centraremos en el análisis y la interpretación de datos genómicos y genéticos, haciéndolo más adecuado para los investigadores con limitadas habilidades analíticas de big data. Se considerarán las solicitudes de todos los profesores, clínicos, postdoctorales y estudiantes de posgrado cualificados en la investigación del cáncer.
Ieee big data 2020
Las aplicaciones modernas de hoy en día producen volúmenes de datos demasiado grandes para ser almacenados, procesados o transferidos de forma eficiente. La reducción de datos se está convirtiendo en una técnica indispensable en muchos ámbitos, ya que puede ofrecer una gran capacidad para reducir el tamaño de los datos en uno o incluso dos órdenes de magnitud, ahorrando significativamente el espacio de memoria/almacenamiento, mitigando la carga de E/S, reduciendo el tiempo de comunicación y mejorando la eficiencia energética/potencial en diversos entornos paralelos y distribuidos, como la computación de alto rendimiento (HPC), la computación en la nube, la computación de borde y el Internet de las Cosas (IoT). Se espera que un sistema de HPC, por ejemplo, tenga una capacidad de cálculo de operaciones de punto flotante por segundo, y las aplicaciones científicas de HPC a gran escala pueden generar enormes volúmenes de datos (varios órdenes de magnitud más grandes que el espacio de almacenamiento disponible) para el análisis posterior. Además, la huella de memoria en tiempo de ejecución y la comunicación podrían ser cuellos de botella no despreciables de los sistemas HPC actuales.
Abordar la investigación sobre la reducción de big data requiere conocimientos especializados de las ciencias de la computación, las matemáticas y los dominios de aplicación para estudiar el problema de forma holística, y desarrollar soluciones y endurecer las herramientas de software que puedan ser utilizadas por las aplicaciones de producción. En concreto, la comunidad de computación de big data necesita comprender una relación clara, aunque compleja, entre el diseño de las aplicaciones, los métodos de análisis y reducción de datos, los modelos de programación, el software del sistema, el hardware y otros elementos de una infraestructura de computación a gran escala de próxima generación, especialmente teniendo en cuenta las limitaciones de aplicabilidad, fidelidad, portabilidad de rendimiento y eficiencia energética. También es necesario explorar y desarrollar continuamente nuevas técnicas de reducción de datos para adaptarlas a las nuevas aplicaciones y a los diversos casos de uso.