Projecten

Het doel van dit project is tweeledig. Ten eerste, de methoden ontwikkelen en verbeteren om de geïdentificeerde set te bouwen. Ten tweede onderzoekt het de relatie tussen geschatte oplossingen voor het bijkomstig parameterprobleem en de geïdentificeerde set.

Dit project beoogt het uitwerken van een publicatie omtrent de verworven BELSAR dataset, met als doel de data te beschrijven en kritisch te analyseren zodat deze dataset met de nodige informatie kan worden gebruikt door wetenschappers wereldwijd.

Empirische risicominimalisatie vormt de kern van moderne machine learning-methodologieën. In dit kader wordt een
verliesfunctie in verwachting geminimaliseerd, waarbij de verwachting wordt genomen met betrekking tot gegevens die
representatief zijn. In diverse toepassingen is het handig om een samenvatting te krijgen van een set gegevens die belangrijke
aspecten van de distributie bewaart, terwijl privégegevens worden ...

Dit proefschrift behandelt de vraag welke informatie over interviewerkenmerken nuttig is om te verzamelen om geobserveerde interviewereffecten in enquêtedata te verklaren. We maakten een systematische evaluatie van de verklarende kracht van persoonlijke interviewerkenmerken en interviewerrolkenmerken, voor nonrespons en voor inhoudelijke enquêtevariabelen in vier rondes van de European Social Survey in België (Rondes 5 tot 8). We hebben ...

As-built Building Information Models winnen steeds meer aan populariteit binnen de bouwsector. Deze modellen geven de bestaande toestand van de structuur weer volgens de as-built condities en worden gebruikt in talloze applicaties zoals renovaties, facility management en project planning. De productie van deze modellen houdt momenteel in dat de structuur in 3D wordt gecapteerd met behulp van remote sensing technieken en dat de BIM objecten ...