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1 | Timestamp | Your Name | Faculty | Resource Name | Resource Type | Resource URL | Resource License (include URL) | Description | Institution | Developers (list of names) | Email Contact | Version | ||||||||||||||
2 | 6/22/2016 10:43:26 | Ivo Dinov | Faculty | Brain Viewer | Web/Browser Stereotactic Viewer | http://socr.umich.edu/HTML5/BrainViewer/ | LGPL | A dynamic 3D viewer of neuroimaging and brain mapping data including volumes (.nii / .nii.gz / .img&.hdr / .mgh / .mgz / .nrrd), manifold shapes (.dx / .vtk / .stl / FreeSurfer), and tractography fibers (.trk). | University of Michigan | XTK, MGH, LONI/INI, SOCR | Ivo Dinov | 2 | ||||||||||||||
3 | 6/22/2016 11:44:25 | Moira Dowling | Staff | Data Dashboard | Highly Scalable APIs, Cloud-services | http://socr.umich.edu/HTML5/Dashboard/ | LGPL | The Data Dashboard webapp provides a mechanism to integrate dispersed multi-source data and service the mashed information via human and machine interfaces in a secure, scalable manner. The Dashboard enables the exploration of subtle associations between variables, population strata, or clusters of data elements, which may be opaque to standard independent inspection of the individual sources. This a new platform includes a device agnostic tool for graphical querying, navigating and exploring the multivariate associations in complex heterogeneous datasets. | Statistics Online Computaitonal Resource, University of Michigan | SOCR Group (http://www.socr.ucla.edu/htmls/SOCR_Team.html) | statistics@umich.edu | 1.2 | ||||||||||||||
4 | 7/20/2017 9:59:58 | Scheler, Gabriele | Scholar/ Fellow | GNN- Generic Neural Network Simulator | Computational Resources | https://github.com/gscheler/GNN | Simulation software Generates X blocks of N neurons with optional recurrence (excitatory and inhibitory blocks) employs defined distributions (Gaussian, uniform, lognormal etc.) for initialization of weights and gains uses homeostatic and Hebbian adaptation rules | Carl Correns Foundation | Gabriele Scheler, Johann Schumann | gscheler@gmail.com | 1 | |||||||||||||||
5 | 8/4/2017 8:49:42 | Dinov, I | Faculty | Data Science and Precictive Analytics (DSPA) Course Materials | Cloud-services, Computational Resources, Education and Training Opportunities | http://dspa.predictive.space | LGPL and CC-BY | The Data Science and Predictive Analytics (DSPA) course (offered as a massive open online course, MOOC, as well as a traditional University of Michigan class) builds computational abilities, inferential thinking, and practical skills for tackling core data scientific challenges. It explores foundational concepts in data management, processing, statistical computing, and dynamic visualization using modern programming tools and agile web-services. Concepts, ideas, and protocols are illustrated through examples of real observational, simulated and research-derived datasets. Some prior quantitative experience in programming, calculus, statistics, mathematical models, or linear algebra will be necessary. | University of Michigan | The SOCR Resource (lead by Ivo Dinov) | dinov@umich.edu | Summer 2017 | ||||||||||||||
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