德布拉卡什·帕特奈克
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2010 – 2019
2013 [j8] 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 巴德里什·昌德拉穆利 , 纳伦·拉马克里希南 :
一种用于模式发现的通用流算法。 知道。 信息系统。 37 ( 三 ) : 585-610 ( 2013 ) [j7] K·S·M·托扎梅尔·侯赛因 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , Pratek Jain公司 , 克里斯·贝利·凯洛格 , 纳伦·拉马克里希南 :
使用耦合模式挖掘改进的多序列比对。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 10 ( 5 ) : 1098-1112 ( 2013 ) 2012 [j6] 永曹 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 肖恩·彭斯 , 杰里米·阿楚利塔 , 帕特里克·巴特勒 , 吴春峰 , 纳伦·拉马克里希南 :
在图形处理单元上并行挖掘神经元尖峰流。 国际J并行程序。 40 ( 6 ) : 605-632 ( 2012 ) [j5] 明C.郝 , 曼尼什·马尔瓦 , 哈尔多尔·詹尼茨科 , 乌梅什瓦·达亚尔 , 丹尼尔·凯姆 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 纳伦·拉马克里希南 , Ratnesh K.Sharma公司 :
多变量时间序列中频繁模式的可视化探索。 Inf.Vis.公司。 11 ( 1 ) : 71-83 ( 2012 ) [第12条] K·S·M·托扎梅尔·侯赛因 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , Pratek Jain公司 , 克里斯·贝利·凯洛格 , 纳伦·拉马克里希南 :
使用耦合模式挖掘改进了多序列比对。 业务连续性委员会 2012 : 28-35 [第11条] 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 巴德里什·昌德拉穆利 , 纳伦·拉马克里希南 :
动态事件流的高效事件挖掘。 ICDM公司 2012 : 605-614 [i7] 德布拉卡什·帕特奈克 , 纳伦·拉马克里希南 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 巴德里什·昌德拉穆利 :
动态变化事件序列上模式发现的流算法。 CoRR公司 abs/1205.4477 ( 2012 ) 2011 【b1】 德布拉卡什·帕特奈克 :
时态过程建模中频繁事件的多次使用。 弗吉尼亚理工大学,弗吉尼亚州布莱克斯堡,美国, 2011 【j4】 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 纳伦·拉马克里希南 :
使用动态贝叶斯网络发现兴奋关系。 知道。 信息系统。 29 ( 2 ) : 273-303 ( 2011 ) [j3] 德布拉卡什·帕特奈克 , 曼尼什·马尔瓦 , Ratnesh K.Sharma公司 , 纳伦·拉马克里希南 :
数据中心可持续冷水机组管理的时间数据挖掘方法。 ACM事务处理。 智力。 系统。 Technol公司。 2 ( 4 ) : 34:1-34:29 ( 2011 ) [第10条] 纳伦·桑达拉瓦丹 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 纳伦·拉马克里希南 , 曼尼什·马尔瓦 , 阿米普·沙阿 :
从影响因素数据库中发现生命周期评估树。 AAAI公司 2011 : 1415-1420 【c9】 德布拉卡什·帕特奈克 , 帕特里克·巴特勒 , 纳伦·拉马克里希南 , 拉克米·帕里达 , 本杰明·凯勒 , 大卫·A·哈诺 :
从电子病历中挖掘时间事件序列的经验:最初的成功和一些挑战。 KDD公司 2011 : 360-368 【c8】 明C.郝 , 曼尼什·马尔瓦 , 哈尔多尔·詹尼茨科 , Ratnesh Sharma公司 , 丹尼尔·凯姆 , 乌梅什瓦·达亚尔 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 纳伦·拉马克里希南 :
可视化大型多变量时间序列中的频繁模式。 可视化和数据分析 2011 : 78680焦耳 2010 【c7】 永曹 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 肖恩·彭斯 , 杰里米·阿楚利塔 , 帕特里克·巴特勒 , 吴春峰 , 纳伦·拉马克里希南 :
面向芯片芯片神经科学:使用图形硬件快速挖掘神经元尖峰流。 Conf.计算前沿 2010 : 1-10 【c6】 德布拉卡什·帕特奈克 , 曼尼什·马尔瓦 , Ratnesh K.Sharma公司 , 纳伦·拉马克里希南 :
数据中心中冷水机系统建模的数据挖掘。 国际开发协会 2010 : 125-136 【c5】 Ming C.郝 , 曼尼什·马尔瓦 , 哈尔多·詹尼茨科 , 丹尼尔·凯姆 , 乌梅什瓦·达亚尔 , Ratnesh K.Sharma公司 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 纳伦·拉马克里希南 :
大型时间序列中频繁模式的可视化分析。 IEEE VAST公司 2010 : 227-228 [c4] K.P.Unnikrishnan公司 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 西奥多·伊瓦西纳 :
发现重症监护转移网络中的特定级联。 IHI公司 2010 : 541-544
2000 – 2009
2009 [注2] 纳伦·拉马克里希南 , 德布拉卡什·帕特奈克 , Vandana Sreedharan公司 :
多Guide中的临时进程发现。 电脑类 42 ( 8 ) : 97-101 ( 2009 ) 【c3】 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 纳伦·拉马克里希南 :
从离散事件流中发现兴奋网络并应用于神经元尖峰序列分析。 ICDM公司 2009 : 407-416 【c2】 德布拉卡什·帕特奈克 , 曼尼什·马尔瓦 , Ratnesh K.Sharma公司 , 纳伦·拉马克里希南 :
使用时态数据挖掘实现数据中心冷水机组的可持续运行和管理。 KDD公司 2009 : 1305-1314 【c1】 德布拉卡什·帕特奈克 , 肖恩·彭斯 , 永曹 , 纳伦·拉马克里希南 :
面向加速器的时态数据挖掘算法转换。 NPC公司 2009 : 93-100 [i6] 德布拉卡什·帕特奈克 , 斯利瓦桑·拉克斯曼 , 纳伦·拉马克里希南 :
使用频繁事件挖掘推断动态贝叶斯网络。 CoRR公司 abs/0904.2160 ( 2009 ) [i5] 永曹 , 德布拉卡什·帕特奈克 , 肖恩·彭斯 , 杰里米·阿楚利塔 , 帕特里克·巴特勒 , 吴春峰 , 纳伦·拉马克里希南 :
面向芯片上神经科学:使用图形处理器快速挖掘频繁事件。 CoRR公司 abs/0905.2200 ( 2009 ) [i4] 德布拉卡什·帕特奈克 , 肖恩·彭斯 , 永曹 , 纳伦·拉马克里希南 :
面向加速器的时态数据挖掘算法转换。 CoRR公司 abs/0905.2203 ( 2009 ) 2008 [j1] 德布拉卡什·帕特奈克 , P.S.萨斯特里 , K.P.乌尼克里什南 :
从棘波数据推断神经元网络连通性:一种时间数据挖掘方法。 科学。 程序。 16 ( 1 ) : 49-77 ( 2008 ) [i3] 德布拉卡什·帕特奈克 , P.S.萨斯特里 , K.P.Unnikrishnan公司 :
从峰值数据推断神经网络连通性:一种时间数据挖掘方法。 CoRR公司 abs/0803.0450 ( 2008 ) 2007 [i2] 德布拉卡什·帕特奈克 , P.S.萨斯特里 , K.P.乌尼克里什南 :
使用时间约束情节推断神经网络连通性。 CoRR公司 abs/0709.0218 ( 2007 ) [i1] K.P.Unnikrishnan公司 , 德布拉卡什·帕特奈克 , P.S.萨斯特里 :
使用频繁发作方法发现多神经元棘波训练中的模式。 CoRR公司 abs/0709.0566 ( 2007 )