在这个大数据的时代,有增加了数据收集和描述的措施。多通道数据包含大量的数据以各种格式或形式。它可以收集远比以往任何时候都更容易。是很重要的发现隐藏在数据的特征和知识通过全面了解和科学编程。在许多不同的应用程序之间的数据可以提供好处,从科学和工程计算智能决策和预测服务。

在多通道数据,从不同的角度不同的形式表示数据样本。它通常提供补充信息。利用互补特征可能导致的更全面的描述数据样本。然而,整合各地的知识形态,从而释放的巨大价值数据仍在大数据研究的一个重要问题。这是学习任务的主要区别在大数据和传统的数据。科学编程中扮演着重要的角色在提供解决方案和机制问题周围的多通道大数据,比如优化处理的大量低质量的多通道或高维度数据,加快实时多通道数据的分析。它还有助于异构多通道数据的集成和融合的特点。

这个特殊问题的目的是吸引高质量的论文,从学术和行业大数据和数据融合的研究人员。我们希望这个特殊的问题收集最新的先进方法和应用多通道大数据与科学编程的有效融合。我们欢迎原始研究和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 科学的多通道数据的编程方法和工具
• 多通道数据融合和分析
• 多通道特性学习
• 低质量的多通道数据融合
• 增量和在线多通道数据融合
• 多通道数据域的适应
• 多通道数据的跨通道的学习
• 多通道数据知识推理
• 多通道特性对医疗数据融合
• 多通道数据编程和工业应用
• 多通道数据编程在其他领域