Projecten
Misbruik van domein namen en Active Authentication: toepassingen van machine learning in cyberbeveiliging KU Leuven
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 ...
Machine learning voor laagenergiegebouw KU Leuven
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 ...
Van tekst naar tijd: Machine Learning methoden voor temporele informatie extractie uit tekst KU Leuven
Temporele informatie-extractie is een cruciale component voor de automatische verwerking van taal. Met de toename in digitalisering van teksten zoals nieuwsartikelen maar ook elektronische patiëntendossiers geeft hoge kwaliteit extractie van temporele informatie over de beschreven gebeurtenissen aanleiding tot veel praktische toepassingen: zoals het automatisch beantwoorden van inhoudelijke vragen over teksten, het automatisch samenvatten ...
Feature Extraction and Machine Learning Techniques for Various Text Mining Tasks KU Leuven
Generieke Machine Leeralgoritmes voor Real-time Mens-Computer Interactie KU Leuven
Het doel is het bouwen van een generieke classificator voor gebareninteractie sensortoepassingen. Deze toepassingen maken gebruik van gerichte,bewust intentionele interacties die duidelijk afgebakend zijn in tijd en ruimte, voorbeelden hiervan zijn gebaren voor selectie en manipulatie.De classificator moet generiek zijn en kan dus toegepast worden op verschillende typen sensoren en verschillende gebaren. De sensoren die binnen het kader van ...
Automatische analyse van histologische afbeeldingen met machinaal leren en beeldverwerkingstechnieken KU Leuven
Histologie is de studie van weefsel op microscopische schaal. Via histologische analyse wordt ziekte op cellulair niveau bestudeerd. Zulke analyse gebeurt door middel van microscopisch onderzoek van weefselcoupes: dunne plakjes weefsel worden verkregen uit biopsieën, vervolgens gemonteerd op een microscoopglaasje en tenslotte zichtbaar gemaakt met behulp van een specifieke kleurstof. Het opslaan van digitale foto’s maakt individuele ...
Diepgaande leermodellen voor het genereren van tekstsamenvattingen van video's KU Leuven
In de afgelopen jaren is er een groeiende belangstelling voor het overbruggen van verschillende modaliteiten in de deep learning-gemeenschap. Dit project heeft tot doel deep learning-modellen te ontwikkelen voor het automatisch genereren van tekstsamenvattingen uit video's. Via dit project verwachten we betere manieren te vinden om tekstuele en visuele modaliteiten te integreren in een end-to-end-model. Afgezien daarvan worden technieken voor ...
De verdieping van de methodologie achter de Data Integration en dimensionaliteitsreductie: Toepassing in Life Sciences KU Leuven
Hoge dimensionaliteit en heterogeniteit van data vergroten de uitdagingen in
computationele biologie en chemie. Naarmate de grootte en de complexiteit van
de datasets vergroot, zullen dimensie reductie en geavanceerde analytics steeds
belangrijker worden. In de laatste 10 jaar is data integratie een actief research
onderwerp geworden in machine learning, bioinformatics en chemoinformatics.
Verschillende dimensie ...
Diep leren voor de kwaliteitscontrole van crowdsourced data en naadloze weersvoorspellingen. Vrije Universiteit Brussel
crowdsourced en nieuwe satellietobservaties, is de afgelopen jaren
enorm toegenomen. In combinatie met fijnmazige weermodellen
hebben deze nieuwe observaties het potentieel om betere
voorspellingen te doen en de samenleving te beschermen tegen
klimaatextremen. De huidige weersvoorspellingssystemen maken
echter onvoldoende gebruik van deze grote ...