Projecten
Declaratieve experimentering voor automatisch leren. KU Leuven
Een overkoepelend declaratief framework voor het programmeren van robotica KU Leuven
In het domein van het programmeren van robotica blijven dezelfde drie talen, C, C++ en Python, domineren. Die talen hebben hun voordelen: de combo C en C++ voor hun efficiënte low-level functies; en Python voor zijn lage leercurve en de waardering van niet-deskundige computerwetenschappers ook in vakgebieden buiten de robotica. Maar wat belangrijker is, is dat ze ook hun nadelen hebben: C en C++ zijn foutgevoelig en de objectgeoriënteerde ...
AI in Industrie: Leren en Redeneren voor Automatisatie KU Leuven
Gegevensbeheer voor Data Science Universiteit Hasselt
Prosodische aanwijzingen voor syntactische reanalyse: een experimentele studie van Jespersen's cyclus Universiteit Gent
Dit project zal onderzoeken hoe prosodie interageert met de syntactische structuur in verschillende stadia van een
voortdurende syntactische verandering. Innovatief, zal het dit doen met behulp van experimentele methoden, het bestuderen van de
interactie van syntaxis en prosodie.
Een cross-linguïstisch veel voorkomende syntactische verandering is de vernieuwing van de uitdrukking van sentential
negatie (Jespersen's ...
Ontwikkeling van een nieuwe adaptieve training tool dat gebruikt maakt van artificiele intelligentie om geindividualizeerde biomechanische feedback aan lopers te geven. KU Leuven
Het modelleren van relationele datamining KU Leuven
Het doel van datamining is om nieuwe kennis te ontdekken in data.
Er werden vele modellen, systemen en technieken voor ontwikkeld.
Opdat deze efficiënt zouden werken, moet aan een aantal veronderstellingen voldaan zijn. Een gebruikelijke veronderstelling is dat de records in de data onafhankelijk zijn van elkaar.
In complexe data zoals rekenbladen en relationele gegevensbanken klopt deze veronderstelling echter niet. Het ...