凯里·迈尔斯
人员信息
附属： 洛斯阿拉莫斯国家实验室，智能与空间研究，美国新墨西哥州
优化列表
2020年–今天
2022 
[公元9年] 迈克尔·格罗斯科普夫 
, 凯里·迈尔斯 , 劳伦斯伯爵 , 德里克·宾厄姆 :
支持异常检测的传感器数据的时间特征和过滤。 技术指标 64 ( 4 ) : 475-486 ( 2022 ) 2021 [j8] 克莱尔·利斯·赫伯特 , 劳伦斯伯爵 , 凯里·迈尔斯 , 詹姆斯·科尔根 , 伊丽莎白·J·法官 :
估算火星岩石和土壤成分的贝叶斯模型校准的初步探索。 统计分析。 数据最小值。 14 ( 6 ) : 596-605 ( 2021 ) [i1] 艾丁·布鲁索 , 塔马拉·科尔达 , 斯特凡·M·怀尔德 , 米海Anitescu , 安东尼·德根纳罗 , 约翰·杰克曼 , 钱德里卡·卡马特 , 罗摩克里希南-坎南 , 迈尔斯·E·洛佩斯 , 佩·古纳尔·马丁森 , 凯里·迈尔斯 , 杰拉尼·纳尔逊 , 胡安·雷斯特雷波 , C.塞沙赫里 , Draguna L.Vrabie公司 , 布伦特·沃尔伯格 , 斯蒂芬·莱特 , 朝阳 , 彼得·兹瓦特 :
科学计算随机算法（RASC）。 CoRR公司 abs/2104.11079 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [j7] 克里斯汀·安德森-库克 , 凯里·迈尔斯 , 陆璐 , 迈克尔·福盖特 , 凯文·昆兰 , 诺玛·H·鲍利 :
如何举办有效的数据竞赛：竞赛设计和分析的统计建议。 统计分析。 数据最小值。 12 ( 4 ) : 271-289 ( 2019 ) 2017 【c6】 约书亚·普拉斯 , 乔丹·诺布尔 , 凯里·迈尔斯 :
二元数据流的自适应建模框架及其在网络物理系统中变化检测的应用。 ICDM研讨会 2017 : 1074-1081 2016 [j6] 凯里·迈尔斯 , 劳伦斯伯爵 , 迈克尔·福盖特 , 克莱尔·麦凯·鲍文 , 劳伦斯·蒂克纳 , 乔恩·伍德林 , 乔安娜·温德尔伯格 , 吉姆·阿伦斯 :
运行时对大型模拟进行分区。 技术指标 58 ( 三 ) : 329-340 ( 2016 ) 2015 [j5] 凯里·迈尔斯 :
CoDA 2014特刊：探索能源部以数据为中心的研究。 统计分析。 数据最小值。 8 ( 5-6 ) : 263 ( 2015 ) 2014 【j4】 于素 , 加甘·阿格拉瓦尔 , 乔纳森·伍德林 , 凯里·迈尔斯 , 乔安娜·温德尔伯格 , 詹姆斯·P·阿伦斯 :
使用位图索引进行有效和高效的数据采样。 俱乐部。 计算。 17 ( 4 ) : 1081-1100 ( 2014 ) [j3] 凯里·迈尔斯 , 斯科特·范德·维尔 :
讨论“数据科学：扩大统计领域技术领域的行动计划”。 统计分析。 数据最小值。 7 ( 6 ) : 420-422 ( 2014 ) [c5] 无脑脊髓炎 , 乔纳森·伍德林 , 约翰·帕切特 , 凯里·迈尔斯 , 詹姆斯·P·阿伦斯 :
ADR可视化：使用分析驱动优化对大规模科学数据进行排序的通用框架。 低密度病毒 2014 : 43-50 2013 [注2] 克莱尔·隆戈 , 汤姆·波尔 , 凯里·迈尔斯 :
核保障溶液监测数据中的小波变化检测。 公理 2 ( 2 ) : 271-285 ( 2013 ) [j1] 凯里·迈尔斯 , 劳伦斯伯爵 , 休·A·奇普曼 :
特刊：数据分析会议（CoDA）——探索能源部以数据为中心的研究。 技术指标 55 ( 4 ) : 389 ( 2013 ) 【c4】 于素 , 加甘·阿格拉瓦尔 , 乔纳森·伍德林 , 凯里·迈尔斯 , 乔安娜·温德尔伯格 , 詹姆斯·P·阿伦斯 :
驯服海量分布式数据集：使用位图索引进行数据采样。 高压直流电 2013 : 13-24 2011 【c3】 Don R.Hush先生 , 诺玛·H·帕利 , 凯里·迈尔斯 , 鲍勃·内姆泽克 :
频域宽带噪声估计方法的比较。 ACSCC公司 2011 : 316-320 【c2】 Daniela I.穆迪 , 史蒂文·布伦比 , 凯里·迈尔斯 , 诺玛·H·鲍利 :
使用chirplet和学习字典对射频瞬态进行稀疏分类。 ACSCC公司 2011 : 1888-1892
2000 – 2009
2000 【c1】 凯里·迈尔斯 , 迈克尔·卡恩斯 , 萨汀德·辛格 , 玛丽莲·沃克 :
一种在次对话中进行主题定位的助推方法。 ICML公司 2000 : 655-662
合著者索引
