Projecten
Productie van adaptief gedrag in sociale robots door middel van Deep Learning Universiteit Gent
Het doel van dit onderzoeksproject is om sociale robots uit te rusten met non-verbaal gedrag dat vergelijkbaar is met het non-verbale gedrag van mensen. Non-verbaal gedrag verwijst naar het gebruik van gebaren, lichaamstaal en gezichtsuitdrukkingen die we gebruiken bij de interactie met anderen. Non-verbaal gedrag zou 55% van onze communicatie uitmaken en als het ontbreekt, verkeerd of slecht getimed is, kan het de communicatie ernstig ...
Adaptieve verbetering van draagbare data door middel van machine learning voor geneeskundige toepassingen KU Leuven
Het doel is de kwaliteit en de hoeveelheid informatie te verbeteren van draagbare ultrasound signalen.
Federated learning voor robuuste, veerkrachtige en adaptieve bescherming van systemen KU Leuven
Het hoofddoel van het AIDE-project is het definiëren en implementeren van een gefedereerd machine learning-platform en om de doeltreffendheid ervan aan te tonen door middel van een aantal casestudy's. Gebundeld leren [8] stelt meerdere klanten in staat om samen op een gedistribueerde manier een machine learning-model te trainen. De proces bestaat uit de volgende drie stappen: (1) lokale modellen worden geleerd op lokale gegevens en ...
Veilige adoptie van machine learning in cybersecurity applicaties KU Leuven
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 ...
Adaptive Human Operator Interaction with Autonomous Systems (AHOI). Universiteit Antwerpen
Adaptive Blended learning-effectiviteit bij het ontwerpen van onderwijssoftware KU Leuven
Het ontwerp van een adaptieve blended leeromgeving op het gebied van softwaremodellering of -programmering. Het bestuderen van het gekozen domein en daarmee het ontwikkelen van regels om een leerling door een niet-lineair leerpad (kennisboom) te leiden. Plaats tijdelijke controlepunten in het adaptieve systeem zodat de instructeur de voortgang van de klas kan analyseren om eventuele knelpunten in de voortgang van de leerling te verminderen. ...
Ontwerpen van Software Systemen met Zelf-Adaptiviteit en Machine Learning KU Leuven
Moderne softwaresystemen worden vaak ingezet in dynamische en onzekere omgevingen, waarbij de operationele omstandigheden van het systeem moeilijk te voorspellen zijn voordat het systeem in werking treedt. Wanneer geen rekening gehouden wordt met deze onzekerheden kunnen de doelstellingen van het systeem in gevaar gebracht worden. Om dergelijke onzekerheden aan te pakken, biedt zelf-adaptiviteit een geconsolideerde aanpak die software ...
Schakelingen en architecturen voor Smart Sampling en ingebouwde Machine Learning in sensoren KU Leuven
Dit doctoraat wenst de energie die nodig is om informatie van sensors te verzamelen en op te slaan te reduceren tot een minimum. Om dit te bereiken probeert onze adaptieve hardware het type omgeving te herkennen via machine learning, en stelt zichzelf in op de beste instellingen om informatie te verzamelen en op te slaan in die omgeving. De adaptive hardware kan de sample frequentie, sample resolutie, het compressie algoritme, de lossiness ...
Versnelling van machine learning op heterogene platforms KU Leuven
Vooruitgang op het gebied van biomedische sensoren, wearables en medische implantaten, in combinatie met state-of-the-art algoritmen van signaalverwerking, machine learning en kunstmatige intelligentie, transformeren het zorglandschap. Systemen die rond deze technologieën zijn gebouwd, maken gezondheidsmonitoring op afstand mogelijk, verbeteren de patiëntenzorg, detecteren levensbedreigende aandoeningen of voorspellen zelfs ...