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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PRISM: Predicting Radicalization Events in Social Media User Timelines
Das PRISM-Projekt konzentriert sich auf die Erkennung von Radikalisierungsereignissen in Social-Media-Netzwerken. Insgesamt sind wir daran interessiert, die Mechanismen aufzudecken, die dazu führen, dass extremistische Ideologie übertragen und in die Weltanschauung eines Social-Media-Nutzers oder ...
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DataInc – Intelligent Data Integration and Cleaning
Saubere, verlässliche Daten sind entscheidend für eine zunehmenddigitalisierte Finanzindustrie. Wir beobachten derzeit einenMangel an konsistenten, qualitativ hochwertigen Daten überAnlageklassen, was kostspieliges und zeitintensivesmenschliches Eingreifen erfordert. Wir schlagen eine KI-gesteuerteLösung vor, ...
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AUTODIDACT – Automated Video Data Annotation to Empower the ICU Cockpit Platform for Clinical Decision Support
Monitoring diverse sensor signals of patients in intensive care can be key to detect potentially fatal emergencies. But in order to perform the monitoring automatically, the monitoring system has to know what is currently happening to the patient: if the patient is for example currently being moved by medical staff, ...
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Interaktive Datenvisualisierung Made Easy
Interaktive Dashboards sind ein hervorragendes Instrument zur Darstellung von Forschungsdaten, sowohl für Expert:innen als auch für die breite Öffentlichkeit. Vielen Forschenden fehlen jedoch die erforderlichen Fähigkeiten, um sie zu erstellen. Wir bieten eine Lösung durch die Entwicklung eines einfachen Frameworks, ...
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End-to-End Low-Resource Speech Translation for Swiss German Dialects
Dieses Projekt untersucht die Anwendung der neuesten Erkenntnisse in der Sprachübersetzung auf Schweizerdeutsch. Sprachübersetzung (ST) ist die Aufgabe, gesprochene Äusserungen in einer Sprache in einen schriftlichen Text in einer anderen Sprache zu übersetzen. Sie dient als wesentliches Instrument, Sprachbarrieren ...
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Evaluation automatische Spracherkennung (Schweizerdeutsch) für Menschen mit Schwerhörigkeit
Schriftdolmetschen ist eine Dienstleistung der Pro Audito für Schwerhörige/Hörbehinderte in verschiedensten Alltagssituationen. Ca. 100 Einsätze monatlich werden den Mitgliedern vermittelt, das Interesse ist aber viel grösser. Deshalb möchten wir evaluieren, inwieweit automatische Spracherkennung das ...
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Good practices for responsible development of AI-based applications in healthcare
This project will identify proven methods, practices and standards that support responsible research and development of AI systems for health. They will be tested in use cases from medical imaging and neurotechnology, publicly released and published as a guideline of recommended best practices. ...
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Simulationsbasierter Vergleich einer End-to-End- und einer Platform-Konfiguration für Spritzgussanlagen
Für eine neue Produktionslinie hat der Projektpartner zwei Layout-Vorschläge erhalten und wollte diese bezüglich ihrer Tauglichkeit und Performance vergleichen. Beim Spritzgussverfahren kann es zu Ausfällen einzelner Spritzguss-Kavitäten kommen, was zu systematischen oder zufälligen Fehlteilen führt. Die Module ...
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Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning
In diesem Industrie 4.0 Projekt stabilisieren und optimieren wir durch Machine Learning und verbesserter Prozessanalytik den Klinkerbrennprozess in einem Zementwerk. Dadurch werden die Emissionen von Kohlendioxid, Ammoniak und Stickoxiden signifikant gesenkt, die Klinkerqualität verbessert, sowie der Verbrauch ...
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GraphQueryML – Verwendung von maschinellem Lernen zur Optimierung von Abfragen in Graphdatenbanken (SNF/DFG)
Mit maschinellem Lernen das "Gehirn" von Datenbanken verbessern: Die Abfrageoptimierung (Query Optimization) ist eines der schwierigsten Probleme der Datenbankforschung. Ein Abfrageoptimierer kann als das "Gehirn" des Systems betrachtet werden, das dafür sorgt, dass Abfragen effizient ausgeführt werden. Auch nach ...