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阿帕纳Varde

计算机学院副教授

办公室:
计算与信息科学中心227A
电子邮件:
vardea@eagle1027.com
电话:
973-655-4292
度:
孟买大学BE
伍斯特理工学院硕士
伍斯特理工学院博士
名片:
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Dr. 阿帕纳Varde是研究生学习和研究副主任, 也是十大博彩推荐排名州立大学计算机学院的副教授, NJ, 美国. 她是十大博彩推荐排名大学清洁能源和可持续发展分析研究中心(CESAC)的副主任. Dr. Varde是德国萨尔布吕肯马克斯普朗克信息学研究所的访问研究员. 她的研究横跨人工智能领域, 机器学习, 数据挖掘, 数据库, 环境计算, 和计算语言学. 她的荣誉包括4次IEEE会议最佳论文奖. 她是十大博彩推荐排名大学环境科学与管理博士课程的教授. Dr. Varde有超过150种出版物(期刊), 会议, 书的章节, 编辑卷)由IEEE, ACM, AAAI, 施普林格等. 她目前的研究包括常识知识, 可辩解的人工智能, 智能城市, Geo-informatics, 机器人, 和文本挖掘. 她一直是论文指导老师, 委员会成员, 十大博彩推荐排名州立大学的博士生导师(包括富布赖特学者)和世界各地的博士生(包括昆士兰科技大学)的外部考官/裁判, 澳大利亚). Dr. Varde是NSF的小组成员, 会议上的PC成员, 也是期刊的审稿人/编辑委员会成员, 通过IEEE, ACM, 爱思唯尔等. 她的研究得到了PSE等组织的资助&G和NSF. 她以各种方式筹集了100多万美元的外部资金. Dr. Varde被美国公民及移民服务局评为杰出研究员.

专业化

人工智能——常识性知识, 可辩解的人工智能, 智能城市, 使用HCI进行应用开发, 软件工程中的隐性需求, 协作机器人, 专家系统

机器学习和数据挖掘-预测分析, 决策支持系统, 特定领域的知识发现, 文本挖掘和自然语言处理

数据库系统-大数据管理，云计算，Web数据库，XML和DSML

环境计算-清洁能源, 绿色IT, 城市政策, Geo-informatics, 可持续性, 无人机数据分析

链接

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研究项目

绿色资讯科技为智慧环境及可持续发展提供决策支援

这项数据挖掘和环境管理方面的多学科研究得到了PSE的资助&G. 它涉及调查数据中心的绿色解决方案，以实现能源效率和足够的性能为目标, 从而落入绿色信息技术的范式. 数据挖掘技术在决策支持系统GreenDSS的开发中发挥了重要作用，该系统可帮助IT经理在各自的数据中心实现绿色计算. 这项工作涉及的方面包括碳足迹, 电力使用效率, 服务器蔓延, 温度, 湿度, 自然冷却等. 这项资助资助了一位博士.D. 环境管理专业学生Michael Pawlish. Varde作为该项目博士教师的论文指导老师. 它已经在ACM的SIGMOD记录期刊上发表了文章, IJCAC杂志, IEEE的ICIAFS, ACM的CIKM研讨会, IEEE的ICDM研讨会和各种其他多学科场所. 该研究将云和混合模型与DevOps(开发和运营)范式一起用于绿色业务解决方案，并在ACM的SIGKDD探索期刊上发表了进一步的研究成果. 这项工作的结果实际上已经被PSE使用&G和十大博彩推荐排名州立大学合作开发更环保的数据中心. 这项工作对可持续发展和智能环境的绿色计算前景做出了积极的贡献.
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博士生:Michael Pawlish(毕业:2014年5月)
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格兰特π & 论文合著者:Dr. 斯蒂芬·罗比拉(CS，十大博彩推荐排名)
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资助项目:PSEG研究基金(2011 - 2013)

信息检索中的术语演变

这项在Web和文本挖掘的整个领域的研究开始于与马克斯普朗克研究所的联合工作, 在德国进行研究访问期间. 这个项目的目标是通过挖掘现有的文本存档来检测响应Web上的用户查询时不断变化的术语. 这是为了通过合并查询中包含的术语的历史信息来增强信息检索. 该方法包括使用关联规则检测语义上相同的时间变化概念, 其次是对文本档案进行适当的时效性查询翻译. 这样做是为了以更相关的方式响应用户查询, 通过检测不断演变的术语来整合语义. 这导致了计算机科学研究生Debjani Roychoudhury的硕士项目和计算机科学研究生Amal Kalurachchi的硕士论文. 它已在AAAI, ACM的EDBT和ACM的CIKM会议上发表.
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M.S. 毕业论文学生:Amal Kaluarachchi(毕业时间:2010年5月)
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M.S. 项目学生:Debjani Roychoudhury(毕业:2009年5月)
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访问研究:马克斯普朗克研究所，德国(2008)-导师:博士. 格哈德威库姆

智慧城市与智慧治理的城市政策与常识

该项目涉及通过建模和挖掘条例或地方法律来发现城市政策的知识，并考虑到频率等因素, 持续时间, 注意会议中的问题等. 一个非常重要的方面是找到法规和智慧城市特征之间的关系，并结合常识知识(CSK)来捕捉人类在地图中的判断. 其目的是向城市机构提供反馈，说明他们对给定城市区域的管理情况，以及该区域向智慧城市的发展方向. 这项工作的另一部分侧重于挖掘公众对各自条例的反应，这些反应是通过推特在社交媒体上表达的. 这涉及到基于不同情绪水平的极性分类. 此情绪分析显示市民对各自城市区域的条例的满意程度，并进一步评估该区域距离成为智慧城市的距离. 公众通过这种方式的参与本身就是智慧政府特征的一个方面，通过提高治理的透明度. 挑战包括处理法令和推文中的自然语言，以及非正式语法, 缩略词等. 这也需要使用CSK. 本研究中CSK的来源是由马克斯普朗克信息学研究所(MPII)开发的一个名为WebChild的全球存储库。, 德国. 该项目的早期工作始于2015年，当时一位教师对MPII进行了研究访问. 到目前为止，这已经发表在2015年MPII技术报告中, Ieee uemcon 2017, W3C的WWW 2018, Ieee ictai 2018, IEEE大数据2018和I3E 2020. 更多的工作正在进行中.
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博士生:徐杜(在读)
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M.S. 毕业论文学生:Manish Puri(2019年5月毕业)
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B.S. 研究学生:马修·科瓦尔斯基(在读)
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论文共同作者:Dr. Robert Taylor (EAES, Montclair)，博士. Gerard de Melo (HPI，德国)，博士. 董伯祥(CS, Montclair)
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研究访问:德国马克斯普朗克研究所(2015)-导师:博士. 格哈德威库姆
Funding: DA from Environmental Management; RA from Computer Science

二语篇中的冠词、搭配与介词

本研究在文本挖掘和计算语言学领域. 它涉及文章错误的分类, 纠正第二语言(非母语)英语人士撰写的文本和机器自动翻译成英语的文本中的奇怪搭配和介词用法的预测. 条目错误是指在不需要的地方输入条目, 省略需要的冠词，输入错误的冠词. 奇怪的搭配包括使用不正确的词语组合，比如当使用者实际上想要表达“浓茶”时，却说成“强大的茶”. 介词预测包括在句子中提出合适的介词. 这在为ESL学习者设计的写作辅助工具中非常有用. 挖掘相关文本和部署机器学习技术，如分类和集成学习在这里发挥着重要作用. 相关出版物包括AAAI的FLAIRS 2010的会议论文, IEEE的ICICS 2013和ACM SIGKDD探索杂志2015上的一篇期刊论文. ACM CIKM 2017的研究教程包含了这项工作的搭配部分.
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M.S. 毕业论文学生:Alan Varghese(2013年5月毕业)
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M.S. 项目学生:Aliva Pradhan(2011年5月毕业)
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M.S. 项目学生:Pooja Bhagat(2014年5月毕业)
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论文共同作者:Dr. 安娜·费尔德曼(语言学) & CS，十大博彩推荐排名)，博士. 艾琳·菲茨帕特里克(语言学，十大博彩推荐排名)，博士. 静鹏(CS, Montclair)
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资助:计算机科学专业助教; RA from Startup Funds

隐含需求中的常识推理，自动驾驶汽车，目标检测

这项工作是在智慧城市的各个方面部署常识知识(CSK)的一般领域. 一方面，在软件工程的需求规范阶段，在识别和管理隐式需求(imr)时需要使用CSK. 而不是由用户明确列出的明确需求, 隐式的更微妙，需要推断以确保软件开发的成功. 集成CSK的框架, 本研究建立了本体和文本挖掘来解决隐式需求. 通过从用户角度识别imr，该框架将有助于实现智慧城市工具. 这项工作已发表在IEEE大数据2019上，更多的出版物正在进行中. 然而，这项工作的另一个方面涉及在智慧城市的智能移动特性中部署CSK. 更具体地说, 它包括在自动驾驶汽车中嵌入CSK，使它们能够做出更明智的决定，就像优秀的人类司机一样. 这项工作旨在加强自动驾驶，特别是在安全相关问题上. 它还涉及到用常识性知识增强目标检测, 尤其是考虑到它在自动驾驶汽车中的应用潜力. 这项工作中的一个重要范例是部署常识知识来增强目标检测. 我们在这里的一些工作包括生成对抗图像，用于包含CSK的目标检测, 尤其是空间常识. 该工作已在IEEE ICTAI 2017, Ieee ictai 2018和AAAI 2020上发表. 这项工作的大部分来自于一个关于常识应用的项目, 特别是关于特定领域的知识库, 是在一次对马克斯·普朗克信息学研究所的研究访问中发起的, 2015年德国.
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博士生:Onyeka Emebo(访问Fullbright学者2015-2016)
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M.S. 项目学生:Abidha Pandey(2019年5月毕业)
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B.S. 荣誉学生:Priya Persaud(2017年5月毕业)
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B.S. 研究生:Alexandra Kunkel(2019年5月毕业)
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论文共同作者:Dr. Vaibhav Anu (CS, Montclair)博士. Niket Tandon (Allen AI, WA)，博士. Daramola Olawande (CPUT，南非)
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研究访问:德国马克斯普朗克研究所(2015)-导师:博士. 格哈德威库姆
Funding: Fullbright Scholarship Program (2016); NSF LSAMP program (2017); Summer 研究 Grant (2020)

智能生活应用开发:人机交互、物联网和领域知识

这个项目解决了智能生活的无处不在的计算领域. 它侧重于通过移动应用程序(app)和其他用户友好的软件工具传播知识. 这里开发的一个重要应用程序是从智慧城市的角度传播城市政策知识的法令推特挖掘应用程序. 这些知识是通过采矿条例和关于城市政策的推文发现的, 特别是根据这些政策和民意，了解相关地区对智慧城市特征的坚持程度. 它的重点是纽约地区. 另一个应用程序针对气候参数，如温度, 在环境管理中使用气候模型分析湿度和降水. 通过开发水文气候数据应用程序，搜索相关数据并做出未来预测的结果将得到传播. 这主要集中在新泽西州的Passaic地区. 这项工作的另一个应用是撒哈拉以南非洲的降水, 雨水稀少的地区. 这款降水数据应用程序从气候模型中获取信息，并根据不同的地理位置提供有用的知识传播，以帮助公共机构, 农民和当地居民计划他们的生活. 除了, 该项目开发了降水数据可视化工具，使专家和新手用户能够使用趋势线对撒哈拉以南地区的数据进行交互式可视化和分析, 自定义地图, 过滤器等. 另一个为智能生活开发的应用程序包括一个食物捐赠应用程序，它可以帮助供应商和消费者相互联系，以便有效地利用餐馆的多余食物, 商店等. 用于食物收容所和其他捐赠设施. 因此，它有助于解决两个重要问题，即饥饿和食物浪费. 这一领域的大部分工作除了为智能生活做出贡献外，还对联合国可持续发展目标产生了更广泛的影响. 这个项目需要M.S. 计算机科学和信息技术专业的学生. 该工作的出版物包括IEEE UEMCON 2019和I3E 2020上的论文. 更多的工作正在进行中.
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M.S. 项目学生:Drashti Pathak(2019年8月毕业)
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M.S. 项目学生:Christina Varghese(2019年12月毕业)
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M.S. 项目学生:Sudha Shah(2020年5月毕业)
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M.S. 项目学生:Divyadharshini Karthikeyan(在读)
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论文共同作者:Dr. Clement Alo (EAES, Montclair)，博士. Vaibhav Anu (CS, Montclair)
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Funding: PSEG-ISS Grant (2016); TA from Computer Science

机器人，常识知识和智能制造

本研究的重点是人工智能和机器人技术, 更具体地说，常识性知识(CSK)的部署和协作机器人领域的相关方面, i.e. 人机协作(HRC)，特别强调智能制造领域. 这需要从在线CSK资源中学习，并开发知识库(KBs)，其中包含适用于几个机器人任务的基本CSK, 尤其是在HRC中. 它涉及到数学建模, 基于CSK概念的HRC任务的算法开发和设计，以及通过模拟研究和真实机器人实验室实验进行的实验. 本文提出的一个重要方法包括我们率先提出的基于csk的智能制造机器人任务规划和优化的hrc，并在IEEE大数据2020和IEEE IEMTRONICS 2020会议上发表，并在IEEE IEMTRONICS 2020会议的机器人专题组中获得最佳论文奖. 到目前为止，许多实验包括使用小型机器人系统的汽车制造和在HRC背景下的模拟. 这项工作的其他重要任务包括在机器人运动规划的背景下利用启发式和不启发式的搜索方法, 考虑诸如对机器人的信任和增强基于csk的hrc方法以进一步优化等问题.
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M.S. 毕业论文学生:Christopher J. Conti(2021年1月毕业)
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M.S. 人工智能课程学生:Laura Paulino(正在进行中)
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M.S. 人工智能课程学生:Correy Hannum(2021年1月毕业)
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论文合著者:Dr. 王维天(CS, Montclair)
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资助:计算机科学专业助教; Summer 研究 Grant (2020)

图像挖掘中的机器学习:纳米尺度，x射线，激光雷达和卫星数据

这项工作涉及图像分析领域的机器学习和数据挖掘技术，用于知识发现. 这里的早期工作是由NSF REU拨款资助的，并在夏季支持来自三州地区的本科生. 这项拨款的重点是在图像处理领域，在纳米级图像数据学习领域发生了重要的工作. 它需要提出和实现在特定领域决策中有用的图像挖掘技术. 有来自纳米技术研究人员的真实数据，纳米技术的应用对卫生信息学有更广泛的影响. 例如, 学习的结果对于寻找更便宜的材料而不是更昂贵的材料来开发人体植入物是有用的, 如果两种材料产生相似的结果，从图像相似度搜索中可以看出. 这项工作的出版物包括2010年SPIE会议上的一篇论文, 在ACM CCSC 2010年会议上的报告, 在ICML 2010研讨会上发表了一篇论文. 这一领域的进一步工作包括基于对COVID-19阳性患者胸部x线图像的分析，为自动检测COVID-19提供决策支持, 肺炎阳性和正常/健康病例. 这需要通过迁移学习和数据增强来部署基于卷积神经网络(cnn)的计算机视觉模型. 这部分工作已发表在IEEE Big Data 2020上. 正在进行的工作包括地球科学领域的图像分析. 其中包括用于预测分析红树林岛屿的海洋盐度和植被的卫星图像(Landsat和Sentinel). 他们还包括分析从无人机捕获的激光雷达图像，从不同的角度分析沙丘的形成. 机器学习技术，如无监督学习与聚类, 带有分类的监督学习(随机森林), 决策树)和cnn的深度学习正在这里进行探索. 这些结果将有助于支持地球科学领域特定的决策，并属于广泛的地球信息学领域.

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Ph.D. 学生(委员会):Isamar Cortes(在职)
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Ph.D. 学生(委员会):Shane Daiek(正在进行中)
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M.S. 项目学生:Divyadharshini Karthikeyan(毕业于2021年1月)
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暑期研究学生:Gregory Roughton(完成时间:2009年7月)
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暑期研究学生:Daniel Jackowitz(完成时间:2010年7月)
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合作者/共同作者:Dr. 斯蒂芬·罗比拉(CS，十大博彩推荐排名)，博士. 梁建宇(材料科学，WPI, MA. Jorge Lorenzo-Trueba (EAES, Montclair)博士. 王维天(CS, Montclair)
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资助:NSF REU基金(2009 - 2011)- PI:博士. Stefan Robila;
计算机科学专业的助教;
NASA奖学金-博士生Isamar Cortes (2019-2022);

大数据和社交媒体中的云计算

本项目重点研究云计算，重点研究大数据的管理和挖掘. 除了对现有方法的彻底调查, 它解决了新技术的设计和实现，以及对云上大数据管理和挖掘的现有方法的增强. 该项目涉及对Hadoop等云技术的探索性研究, Hive和Mahout用于大数据. 在科学数据管理等领域的背景下使用各种真实世界的数据集. 在Mahout中部署机器学习算法，并具体参考文本分类，在云上进行预测分析, 推荐系统和决策支持. 该项目还涉及对基于云的社交媒体(如推特)的意见挖掘, 情感分析的结果在推荐等应用程序中有用的地方. 这导致了在NJBDA研讨会上的出版物, ACM CIKM的CloudDB 2013和IEEE ICDM的KDCloud 2013，以及IEEE UEMCON 2019的其中一个专题的最佳论文奖. 根据本工作的一些成果和该领域其他研究人员的相关工作，在DASFAA 2015年会议上发表了一篇研究教程.
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M.S. 项目学生:Klavdiya Hammond(2013年5月毕业)
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M.S. 项目学生:Shireesha Chandra(2012年5月毕业)
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M.S. 项目学生:Ketaki Gandhe(2015年5月毕业)
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合著者 & 格兰特π:博士. 王佳音(CS, Montclair)
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资助:计算机科学专业助教;
NSF MRI资助(2020 - 2023)

地理信息系统、城市扩张和空气质量问题

本研究涵盖地理资讯系统(GIS)、城市扩张与空气品质. 这需要挖掘空间和时间数据来预测城市蔓延. 它利用领域知识的关联规则来发现各种导致蔓延的参数(如失业率)之间的关系, 交通, 人口统计资料, 污染等.，这些参数对蔓延的影响，反之亦然. 它还涉及处理污染问题，以便进一步分析其与城市蔓延的关系. 这样做的目的是利用环境保护局的标准进行纳入公共健康因素的空气质量评估. 利用经典的关联规则挖掘技术对世界范围内的多城市数据进行数据挖掘, 聚类和分类，发现城市污染的各种原因，并在分析的基础上预测空气质量. 这项工作还包括一个社交媒体挖掘部分，其中公众对造成污染的因素及其相关解决机制的反应进行评估. 这项工作的重要成果是扩展预测和空气质量评估的原型工具. 其中一些研究需要博士生徐杜的早期论文工作. 本作品曾在KDD 2014 Bloomberg track、ICDE 2016 workshop等场合发表.
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博士生:徐杜(在读)
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M.S. 项目学生:Anita pampore - thampi(2014年5月毕业)
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资金来源:环境管理项目DA

基于xml的标记语言和语义Web标准

这项工作包括在各种实际应用程序的Web开发中使用XML和其他标准. 该项目部分由罗氏和默克公司提供的SHIP资助，用于资助攻读学士学位课程的荣誉学生. 这项工作的一个方面涉及基于xml的标记语言和EHR(电子健康记录)管理中的云计算。. 它需要调查医学标记语言MML的使用, 哪些构成用于存储和交换健康记录的DSML(领域特定标记语言), 提出了基于这种基于XML的标准的知识发现技术，并研究了云技术在存储中的使用, 与医疗保健相关的检索和知识发现要考虑成本效益等问题, 风险分析和可扩展性. 这项工作的另一个方面包括RDF的使用, OWL和SPARQL用于大学系统应用中的元知识提取, 通过使用语义Web标准帮助实现泛在计算. 该构成已在IEEE UEMCON 2016上发布, 在其中一个赛道上获得最佳论文奖. 整个项目的其他相关出版物包括IEEE ICDM 2011会议KDCloud研讨会上的一篇论文和IEEE ICIAFS会议上的另一篇论文. 研究教程包含本工作的DSML部分和XML的相关研究, 隐藏网和语义网已经在Springer的DASFAA 2009和ACM的EDBT 2011会议上给出.
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M.S. 项目学生:Aliva Pradhan(2011年5月毕业)
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B.S. 荣誉学生:Jonathan Tancer(2012年5月毕业)
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Funding: Science Honors Innovation Program (2010 to 2012); TA from Computer Science