Projecten
Bronbewust, zeer schaalbaar deep learning KU Leuven
Er is een branche gegroeid rond de implementatie van deep learning-modellen op edge- en embedded apparaten, grotendeels gebaseerd op netwerkcompressie en gespecialiseerde trainingsstrategieën. Dit onderzoek heeft tot doel de state-of-the-art op het gebied van resource-efficiënt deep learning aanzienlijk te verbeteren, zowel wat betreft training als implementatie, door nieuwe ideeën te combineren voor discrete en modelgebaseerde optimalisatie. ...
Van meer naar minder: het beste uit deep learning halen voor apparaten met beperkte rekenkracht. Universiteit Gent
Vandaag de dag zijn er een hele reeks elektronische sensoren die klein genoeg zijn om geïntegreerd te worden in ingebedde apparaten, zoals autos en robots. Deze sensoren vereisen ook moderne deep learning algoritmes om herkenning en dergelijke uit te voeren. Het doel van mijn voorstel is om nieuwe neurale netwerk ontwerpmethodologieën te ontwikkelen die geoptimaliseerd zijn voor ingebedde apparaten. Aangezien er vele potentiële use-cases zijn ...
Versterken van peer leren voor duurzame landbouw. Demonstraties op landbouwbedrijven als ruimtes voor ingebed, belichaamd en transformatief leren. KU Leuven
Peer-to-peer kennisuitwisseling lijkt een veelbelovende hefboom om duurzame landbouwsystemen te versterken, ook in de context van demonstraties op landbouwbedrijven (OFDs). De leerprocessen die in deze omgeving effectief zijn, zijn echter nog onvoldoende bestudeerd. Daarom staat in deze scriptie de vraag centraal: hoe kan peer leren bij landbouwers het leren voor duurzame landbouw bevorderen. Daarvoor zijn we van start gegaan met een ...
Regulatie van het centraal metabolisme van peer tijdens hypoxia KU Leuven
Hardfruit (appel en peer), wordt jaarrond bewaard onder lage zuurstof condities. Hierbij wordt de vrucht tot het uiterste gedreven, doordat het metabolisme zoveel mogelijk wordt afgeremd om de bewaarbaarheid zoveel mogelijk te verlengen zonder echter te vervallen in een stresssituatie die zou leiden tot bewaargebreken. Deze laatste worden veroorzaakt door een verstoorde energiehuishouding waardoor, bij gebrek aan voldoende energie, geen ...
Niet-destructieve interne kwaliteitsinspectie van peren met X-ray imaging en Machine Learning KU Leuven
Peren zijn vatbaar voor het ontwikkelen van interne gebreken tijdens bewaring. Om ontevreden consumenten, die niet bereid zijn om hun aankoop te herhalen, te vermijden, moet ten zeerste worden voorkomen dat defecte vruchten de consument bereiken. Interne gebreken zijn echter onzichtbaar vanaf het oppervlak van de vrucht. In de praktijk worden partijen fruit daarom vaak weggegooid op basis van een handmatige destructieve inspectie van een ...
Building an interactive AgriDemo-Hub community: enhancing farmer to farmer learning Instituut voor Landbouw-, Visserij- en Voedingsonderzoek
Het Europees onderzoeksproject AgriDemo-F2F heeft het leren tussen landbouwers onderling (peer-to-peer of farmer-to-farmer leren) bevorderd. De specifiek focus lag op het potentieel van demonstratie-activiteiten op commerciële landbouwbedrijven en de meest effectieve ondersteuning daarvan. De onderzoekers wilden ontrafelen hoe de impact van peer-to-peer leren op landbouwbedrijven te ...
Verbetering van technisch ontwerponderwijs (ingenieursdisciplines) door peer-assisted learning en door technologie verbeterde omgevingen Universiteit Gent
Dit onderzoek richt zich op educatieve samenwerkingssystemen geleid door studenten, en op technologie ondersteund leren in ontwerpingenieur onderwijs. Het onderzoekt methoden in peer-samenwerking in gecombineerde (on- en offline) leercontexten die gericht zijn op: begeleiding van studenten naar een meer gestructureerde voortgang doorheen het ontwerpproces; verbetering van groepswerkvaardigheden en empathische relaties; stimulering van ...
Deep Learning beeldverwerking voor gewasbeheer KU Leuven
Deep learning (DL) is een deelgebied van machine learning waarbij algoritmen worden gemodelleerd om de menselijke logica te imiteren. Tot de belangrijkste toepassingsgebieden van DL behoren computer vision en natuurlijke taalverwerking, die van invloed zijn op ons dagelijks leven wanneer we toegang krijgen tot onze telefoon via gezichtsherkenningsautorisatie, interactie hebben met de chatbot van een bedrijf of ondersteuning krijgen van een ...