计算机试验室加州大学戴维斯分校计算机科学美国大学
又到了每年最繁忙的申请季，今年同样的CS及相关专业还是大家最关注的的领域。那么今天我们就以加州大学戴维斯分校机器学习和人工智能组为例，深度了解一下顶尖大学的计算机实验室都在做什么。
加州大学戴维斯分校计算机实验室的座右铭是：创造未来的算法来应对今天的挑战。
那么他们都在做什么呢?
他们的工作是互补性的研究领域，整合到各种项目中，比如：
视觉实验室: 计算机视觉中的深度学习应用
医学信息应用：医学信息学和生物学专家系统
大数据实验室：医学信息和大数据分析
游戏实验室：游戏AI设计与算法
语言实验室：自然语言处理和知识提取
Davidson实验室：转移学习和人工智能基础 >>美国CS专业院校推荐
这里我们重点介绍一下Davidson实验室
Davidson是计算机科学系的教授，从事人工智能、机器学习和数据挖掘算法开发。与领域专家合作者合作，致力于将我的工作应用到具有社会影响的领域，如神经科学、智能辅导系统和社会网络。
研究领域
继续阅读下面的更多细节,但一个共同的联系我的项目是小说的问题设置,严格的公式和实际应用。我通常工作与其他教师或研究人员申请我的工作如果你可以看到一些潜在的应用程序那么请让我发邮件给我。
目前的项目包括:
人类的循环学习特别是活跃和转移学习领域专家不是一个Oracle。
矩阵分解为块配方建模、网络发现和其他应用程序。
限制配方的学习尤其是光谱方法。
我有几个研究助理职位可供学生:I)自我启动，ii)理解高质量的研究是大量的工作和iii)承诺在高质量的场所出版。我的研究是将严格的算法设计和应用于具有社会重要性的新领域。请阅读我的一些作品，如果你真的感兴趣，请联系我。不要寄出正式信件。>>>点击定制美国留学专属规划
在这里，我整理最近的一些项目和出版物。
传输和主动学习（ONR指导学习）
这是生产的转移学习和主动学习的许多出版物recentfly完成5年项目。一个共同思路是比较容易向主动学习问题，并在各种场合传递学习。
主动迁移学习的智能教学（ONR）
在这个项目中，我们正在与一家公司（SOARTECH）合作，探索我们的主动和转移学习工作是否适合智能教学问题。这里的问题是访问的技术水平的学生在各种相关skils，但减少的问学生问题的数量。
功能网络发现脑连通性（NSF）
在这个项目中，我们探讨它可以被认为是电影相同的空间区域随时间空间的时间数据。我们试图将这个数据简化成我们所说的网络，其是它们的行为团结一致关注区域（ROI）的地区，这些地区之间的关系。这个问题可以被配制以多种方式为受限频谱聚类问题，一个张量分解问题和一个块模型问题。
约束聚类（NSF CAREER）
这个标准制定的出版物很多，看到publicatoins节。计算复杂性：KDD 07，AAAI 06，SDM 05，ICML 07.算法ECML 06，KDD 10，KDD 11.用途：DMKD 14。>>点击咨询美国留学申请条件
扩展到一阶逻辑复杂的语言，AAAI 2013
帕累托优化配方涉及simulataneously切割两个图形- SIAM DM 2013
事件数据和张量分析（ONR对抗性活动）
事件数据及其分析，DAMI 2013
角色发现在图表，KDD 2013
层次大厦（谷歌格兰特）
对于层次结构的建筑内，AAAI 2013的整数线性制剂
快速高效的分层结构建筑散列，CIKM 2013
学习排名跨多个域（雅虎格兰特）
主动学习排名扩展成对学习等级，SIAM DM 2013 TIPS 2016年，2015年AAAI
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