朱莉·贝萨克
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2020年–今天
2023 [j7] 阿曼达·伦齐 , 朱莉·贝萨克 , 约翰·鲁迪 , 迈克尔·斯坦因 :
难处理模型中参数估计的神经网络。 计算。 统计数据分析。 185 : 107762 ( 2023 ) [j6] 罗伯特·安得伍德 , 朱莉·贝萨克 , 大卫·克拉索斯卡 , 乔恩·卡尔霍恩 , 圣迪(Sheng Di) , 弗兰克·卡佩罗 :
科学数据有损压缩比的黑盒统计预测。 国际期刊高性能计算。 申请。 37 ( 3-4 ) : 412-433 ( 2023 ) 【c7】 Arkaprabha神经节 , 罗伯特·安得伍德 , 朱莉·贝萨克 , 大卫·克拉索斯卡 , 乔恩·卡尔霍恩 , 圣迪(Sheng Di) , 弗兰克·卡佩罗 :
一种用于误差有界有损压缩的轻量级、有效的可压缩性估计方法。 集群 2023 : 247-258 [i4] 罗伯特·安得伍德 , 朱莉·贝萨克 , 大卫·克拉索斯卡 , 乔恩·卡尔霍恩 , 圣迪(Sheng Di) , 弗兰克·卡佩罗 :
科学数据有损压缩比的黑盒统计预测。 CoRR公司 abs/2305.08801 ( 2023 ) 2022 【c6】 罗伯特·安得伍德 , 朱莉·贝萨克 , 圣迪(Sheng Di) , 弗兰克·卡佩罗 :
了解现代压缩机对社区地球科学模型的影响。 南卡罗来纳州DRBSD 2022 : 1-10 [i3] 丹尼尔·盖特 , 朱莉·贝萨克 , 约翰·鲁迪 , 闫峰 :
内陆地面风卷积神经网络超分辨率的统计处理,用于亚脊尺度变率量化。 CoRR公司 abs/2211.16708 ( 2022 ) 2021 [j5] 伊恩·福斯特 , 马克·安斯沃思 , 朱莉·贝萨克 , 弗兰克·卡佩罗 , Jong Choi先生 , 圣迪(Sheng Di) , 子巢温迪 , 阿里·穆拉特·高克 , 韩其国 , 凯文·哈克 , 克里斯托弗·凯利 , 斯科特·克拉斯基 , Kerstin Kleese van Dam公司 , Xin Liang(新亮) , 克什蒂吉·梅塔 , Manish Parashar公司 , 汤姆·佩特卡 , 线Pouchard , 童书 , Ozan Tugluk公司 , Hubertus Van大坝 , 李鹏丸 , 马修·沃尔夫 , 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 魏旭 , 伊戈尔·雅库欣 , Shinjae Yoo先生 , 托德·蒙森 :
在线数据分析和简化:极值计算机的一个重要协同设计主题。 国际期刊高性能计算。 申请。 35 ( 6 ) : 617-635 ( 2021 ) 【j4】 阿曼达·伦齐 , 朱莉·贝萨克 , 米海Anitescu :
利用时空建模进行电网频率预测。 统计分析。 最小数据。 14 ( 6 ) : 662-675 ( 2021 ) 【c5】 约翰·鲁迪 , 朱莉·贝萨克 , 阿曼达·伦齐 :
密集卷积神经网络参数估计在FitzHugh-Nagumo常微分方程中的应用。 MSML(MSML) 2021 : 781-808 【c4】 大卫·克拉索斯卡 , 朱莉·贝萨克 , 罗伯特·安得伍德 , 乔恩·卡尔霍恩 , 圣迪(Sheng Di) , 弗兰克·卡佩罗 :
通过科学数据集的统计相关性探索有损压缩性。 南卡罗来纳州DRBSD 2021 : 47-53 [i2] 赵凯(Kai Zhao) , 圣迪(Sheng Di) , Xin Liang(新亮) , 李四环 , 丁文涛 , 朱莉·贝萨克 , 陈子忠 , 弗兰克·卡佩罗 :
SDRBench:有损压缩机的科学数据缩减基准。 CoRR公司 abs/2101.03201 ( 2021 ) 2020 [j3] 埃米尔·君士坦丁斯库 , 没有埃米·佩特拉 , 朱莉·贝萨克 , 科斯敏·佩特拉 :
基于微分方程的随机项模型约束反问题的统计处理。 SIAM/ASA J.不确定性。 量化 8 ( 1 ) : 170-197 ( 2020 ) 【c3】 满珠于 , 朱莉·贝萨克 , 凌旭 , 雅莉雅Gangopadhyay , 迎西罗纳石 , 王建武 :
基于半监督机器学习的粉尘检测图像分割。 IEEE大数据 2020 : 1745-1754 【c2】 赵凯(Kai Zhao) , 圣迪(Sheng Di) , Xin Liang(新亮) , 李四环 , 丁文涛 , 朱莉·贝萨克 , 陈子忠 , 弗兰克·卡佩罗 :
SDRBench:有损压缩机的科学数据缩减基准。 IEEE大数据 2020 : 2716-2724 [i1] 约翰·鲁迪 , 朱莉·贝萨克 , 阿曼达·伦齐 :
密集卷积神经网络参数估计在FitzHugh-Nagumo常微分方程中的应用。 CoRR公司 abs/2012.06691 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [注2] 约瑟夫·L·哈特 , 朱莉·贝萨克 , 埃米尔·君士坦丁斯库 :
统计模型参数的全局敏感性分析。 SIAM/ASA J.不确定性。 量化 7 ( 1 ) : 67-92 ( 2019 ) 2018 [j1] Kshitij Kulshreshtha公司 , 斯里·克里希纳·纳拉亚南 , 朱莉·贝萨克 , K.麦金太尔 :
使用SWIG生成的ADOL-C接口,高效计算导数以解决R和Python中的优化问题。 最佳方案。 方法软件。 33 ( 4-6 ) : 1173-1191 ( 2018 ) 2017 【c1】 伊恩·福斯特 , 马克·安斯沃思 , 布莱斯·艾伦 , 朱莉·贝萨克 , 弗兰克·卡佩罗 , Jong Youl Choi先生 , 埃米尔·君士坦丁斯库 , 菲利普·戴维斯 , 圣迪(Sheng Di) , 子巢温迪 , 韩其国 , 斯科特·克拉斯基 , Kerstin Kleese van Dam公司 , 塔辛M.库拉 , 刘青(音) , 阿比德·马利克 , 克什蒂吉·梅塔 , 克劳斯·米勒 , 托德·蒙森 , 乔治·奥斯特鲁乔夫 , Manish Parashar公司 , 汤姆·佩特卡 , 线Pouchard , 丁文涛 , Ozan Tugluk公司 , 斯特凡·M·怀尔德 , 马修·沃尔夫 , 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 魏旭 , Shinjae Yoo先生 :
计算你所需要的:在线数据分析和极端规模的缩减。 欧洲-保时捷 2017 : 3-19