Research
Research Agenda
Our research agenda covers the following areas and is conducted within the confines of projects executed with industry partners:
- Database and Big Data technology
- Data Mining, Statistics and Predictive Modeling
- Machine Learning and Graph Analytics
- Information Retrieval and Natural Language Processing
- Business Intelligence and Visual Analytics
- Data Warehousing and Decision Support
- Communication and Visualization of Results
- Privacy, Security and Ethics
- Entrepreneurship and Data Product Design
R&D Projects
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Entwicklungsprototypen für die nachhaltige Digitalisierung der Lehre
Die COVID-19 Pandemie hat die Digitalisierung der Hochschullehre vorwärts katapultiert. Dadurch entstehen wertvolle Informationen, die für die nachhaltige Digitalisierung der Lehre relevant sind. Das Projekt erhebt strukturiert evidenzbasiert die Lehrerfahrungen und digitalen Kompetenzen an den Departementen Life ...
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Privacy-preserving confidential computing with trusted execution environments
Wenn Unternehmen ihre Daten in der Cloud speichern oder sie Daten über die Cloud mit anderen Organisationen teilen, basieren Informationssicherheit und Datenschutz auf Vertrauen, rechtlichen Vereinbarungen sowie technischen und organisatorischen Massnahmen. Durch die Technologie „Confidential Computing“ kann die ...
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PiaBreed: Machine Learning zur automatisierten Ovulations- und Geburtsüberwachung am Pferd
In diesem Projekt geht es um die Erarbeitung einer Datengrundlage (Piavita/ Uni Bern) und die Entwicklung eines mobilen, nichtinvasiven Systems (Piavita/ZHAW) für Tierärzte und Züchter. Ziele sind, die Erhebung wichtiger Vitaldaten und die Entwicklung von Algorithmen, um die Ovulation bei Stuten ohne Rektalkontrolle ...
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EU Horizon 2020: INODE - Intelligent Open Data Exploration
Data growth and availability as well as data democratization have radically changed data exploration in the last 10 years. Many different data sets, generated by users, systems and sensors, are continuously being collected. These data sets contain information about scientific experiments, health, energy, education ...
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RealScore - Scanning of Real-World Sheet Music for a Digital Music Stand
ScorePad’s sheet music scanning service works for high quality input; to scale up business, it should work as well for smartphone pictures, used sheets etc. Project RealScore enhances the successful predecessor project by making deep learning adapt to unseen data through unsupervised learning. ...
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Fighting bites with bytes: Promoting public health with crowdsourced tick prevention
Zecken sind auf dem Vormarsch und übertragen mehrere Infektionskrankheiten, die zu schweren Krankheiten oder sogar zum Tod führen. Die Smartphone-App «Zecke – Tick Prevention» hilft, sich an den Zeckenstich und die Kontrolle auf Symptome zu erinnern. Mit per App erfassten Daten können Wissenschaftler verschiedener ...
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NQuest – Natural Language Query Exploration System
There is a huge amount of valuable information hidden in a company's database which is not easily accessible to business people. To query these databases, end users need to know the technical query language SQL as well as the database structure. However, typical end users do not have enough SQL skills to formulate ...
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User-Centric Privacy Policy: Eine verständliche DSGVO-konforme Datenschutzerklärung
Ziel dieses Projekts ist es, eine benutzerzentrierte Datenschutzrichtlinie (UCPP) zu erstellen, die in einer Vielzahl von unterschiedlichen Umgebungen (z. B. Websites, Krankenhäusern oder Banken) anwendbar ist und den Vorgaben der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entspricht. Der wichtigste Punkt dabei ...
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REFRACT – Repeat protein Function, Refinement, Annotation and Classification of Topologies
REFRACT is an international consortium aiming to extend our knowledge on the mechanism of tandem repeat protein (TRP) function and evolution, establishing a common classification and best practices. Starting from available state of the art computational tools and databases, it aims to drive a new level of TRP ...
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Smartstones - KI für die Pflanzenzüchtung
Ziel des Projekts ist eine Studie zur Klärung des Potentials unterschiedlicher KI-Techniken für Optimierungen in der Pflanzenzucht auf Basis von morphologischen Eigenschaften.