Projecten

In onze huidige gedigitaliseerde samenleving is cyberveiligheid een essentiële voorwaarde voor een goed functionerende, eerlijke samenleving: Burgers, bedrijven en overheden moeten kunnen vertrouwen op hun computers en mobiele toestellen, alsook op de diensten die aangeboden worden door overheden en bedrijven.

Een belangrijk onderdeel van cyberveiligheid is de bestrijding van cybercriminaliteit. Deze strijd gaat verder dan het inzetten ...

Het proefschrift gaat over innovatieve Machine Learning technieken en bestaat uit vier papers. De eerste twee papers bieden een uitbreiding van kaders voor statistische causale gevolgtrekking. De twee andere papers zijn directe toepassingen van het voorspellend vermogen van machine learning. De vier papers bieden toepassingen op het gebied van de publieke economie.

In de afgelopen jaren is het aantal en de complexiteit van beveiligingsbedreigingen toegenomen. State-of-the-art oplossingen voor beveiligingsanalyses zijn daarom in toenemende mate afhankelijk van machinale leermethoden om kwaadaardig gedrag en normaal gedrag in verschillende contexten te onderscheiden. Echter, met het gebruik van machine learning voor beveiligingsapplicaties in opkomst, nemen ook de aanvallen van cybercriminelen op deze ...

Fraude blijft een belangrijke uitdaging voor bedrijven. De Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) schat dat een typische organisatie 5% van zijn omzet verliest door fraude. Bovendien passen fraudeurs hun gedrag voortdurend aan als reactie op inspanningen om fraude op te sporen, waardoor er een nood is aan adaptieve fraude detectie systemen. Door de overvloedige beschikbaarheid van data lijken machine learning technieken zeer geschikt ...

Artificiële intelligentie is een van de opkomende technologieën waarvoor een breed scala van toepassingen in de financiële sector te zien is. In dit doctoraat zal ik me richten op het meten van de prestaties van bedrijven en projecten. Om deze prestaties te meten worden Key Performance Indicators gebruikt. Deze KPI's worden vooraf opgesteld en systematisch herzien en indien nodig aangepast, voornamelijk op basis van de ervaring van het ...

Het doel van dit doctoraat is om nieuwe en bestaande technieken binnen Machine Learning te onderzoeken en toe te passen op het domain van Space Weather en Plasma fysica. Deze nieuwe resultaten zullen dan gebruikt en toegevoegd worden in het AIDA-project, dat het doel heeft een nieuwe module te vormen in de programmeertaal Python, die zich zal focusen op toepassingen van Space Weather in combinatie met Machine Learning

In de Intensive Care Medicine wordt voortdurend geavanceerde technologie toegepast om patiënten te behandelen. In het bijzonder geeft het prioriteit aan ernstig zieke patiënten, omdat zij lijden aan levensbedreigende aandoeningen die mortaliteit of ernstige gevolgen kunnen veroorzaken. Om hun kansen te verbeteren, zullen we, parallel aan de technologische vooruitgang, Machine Learning-methoden toepassen in deze context. Meer in het bijzonder ...

Het vroege bouwontwerp is een iteratief proces. In dit proces evalueren architecten en ingenieurs verschillende ontwerpconcepten om te zorgen dat aan de ontwerpopdracht wordt voldaan. De toenemende behoefte aan een ontwerp om aan bepaalde prestaties te voldoen, heeft gebouwprestatiesimulatie (BPS) in het ontwerpproces geïntroduceerd. Vroege ontwerpbeslissingen hebben de grootste impact op de bouwprestaties. Daarom is het belangrijk om in deze ...