Scriptiebank overzicht

De Vlaamse Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de

Radar verkeersteller

Thomas More Hogeschool
2024
Louis
Van Lommel
Dit document omvat alle informatie rond het radar verkeersmonitor project. Eerst wordt er uitleg gegeven over
de stageplek, de doelstelling van het project en hoe deze tot stand zijn gekomen. Gevolgd door een
theoretische basis radar en signal processing om het project beter te begrijpen. Daarna wordt de gebruikte
hardware tot in detail besproken met nadruk op enkele mechanische eigenschappen en een kijkje binnen het
productieproces. Tot slot wordt de toegepaste software besproken.
Meer lezen

Broeikasgassen en ESG: een BPM aanpak

Universiteit Hasselt
2024
Cobe
Pieters
  • Cobe
    Pieters
In de huidige bedrijfswereld wordt de integratie van milieuverantwoordelijkheid met bedrijfsresultaten steeds belangrijker. Een van de grootste uitdagingen hierbij is het gebrek
aan transparantie en kwaliteit van broeikasgasdata (BKG) in Environmental, Social, and
Governance (ESG) rapporten. Dit probleem belemmert een nauwkeurige beoordeling van
de milieu-impact van bedrijven en vermindert het vertrouwen van stakeholders. In deze
studie wordt een procesgerichte benadering voorgesteld om de kwaliteit en transparantie
van BKG-data in ESG-rapporten te verbeteren. We ontwikkelen een methode die gebruik
maakt van Business Process Model and Notation (BPMN) en proces mining technieken om
BKG-data op een gedetailleerd en gestandaardiseerd niveau te integreren en te visualiseren. Deze aanpak maakt gebruik van een BPMN-extensie om nauwkeurige en verifieerbare data te verkrijgen en te rapporteren. De bevindingen laten zien dat de integratie van
BPMN en proces mining gedetailleerde inzichten kan bieden in de emissiehotspots binnen
bedrijfsprocessen. Dit kan bedrijven in staat stellen om gerichte emissiereductie KPI’s
vast te leggen en de algehele datakwaliteit en transparantie van hun ESG-rapportering te
verbeteren. Deze studie is een fundamentele stap richting een verbeterde standaard voor
ESG-rapportering die kan leiden tot betere vergelijkbaarheid en verhoogd vertrouwen
onder belanghebbenden.
Meer lezen

Position determination of a gamma ray point source using a single layer Compton camera

Andere
2023
Anouk
Michiels
Genomineerde longlist mtech+prijs
Een hedendaagse uitdaging is de ontmanteling van kerncentrales. Het is daarbij belangrijk om de gecontamineerde gebieden in kaart te brengen. Deze scriptie onderzoekt hoe een Compton camera gebruikt kan worden om gammabronnen te lokaliseren.
Meer lezen

De noodzaak aan data voor artificiële intelligentie in de geneeskunde

Universiteit Gent
2023
Manu
Lingier
  • Nathan
    Naessens
De data die nodig zijn om algoritmes te bouwen die de gezondheid van mens en maatschappij zouden bevorderen zijn beschikbaar, echter vormt het bemachtigen van de benodigde data een groot obstakel.
Meer lezen

Detectie van plasma-instabiliteiten in tokamaks met machinaal leren

Universiteit Gent
2023
Casper
Haems
  • Mateo
    Van Damme
Genomineerde shortlist Eosprijs
Nucleaire fusie kan de toekomst van schone energie zijn, maar er zijn problemen met iets genaamd ELMs. Dit zijn plotselinge uitbarstingen van energie die de reactorwand kunnen beschadigen, vergelijkbaar met stoom die vrijkomt uit een snelkookpan. Deze thesis gebruikt AI om ELMs te vinden, wat onderzoek naar fusie-energie gemakellijker maakt.
Meer lezen

BETEKENISVOLLE TRANSPARANTIE BIJ DE TOEPASSING VAN AI-SYSTEMEN EEN ANALYSE VAN DE TRANSPARANTIEVERPLICHTINGEN IN DE ALGEMENE VERORDENING GEGEVENSBESCHERMING EN HET VOORSTEL VOOR EEN VERORDENING BETREFFENDE ARTIFICIËLE INTELLIGENTIE

Universiteit Gent
2023
Annelore
Mattart
Deze masterproef analyseert de mate waarin de transparantieverplichtingen in de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en het Voorstel voor een Verordening betreffende Artificiële Intelligentie (Voorstel) samen betekenisvolle transparantie bieden ten aanzien van de aan het AI-systeem onderworpen personen bij de toepassing van artificiële intelligentie (AI). Deze analyse gebeurt aan de hand van een zelf ontwikkeld transparantiekader, gebaseerd op (en in lijn met) de reeds bestaande academische literatuur hieromtrent. Dit kader wordt op beide wetgevende instrumenten toegepast, op grond waarvan de juridische uitdagingen in de AVG en het Voorstel met betrekking tot het bereiken van betekenisvolle transparantie visueel kunnen worden waargenomen. Uit de integratie van beide transparantiekaders, wordt de mate waarin de AVG en het Voorstel betekenisvolle transparantie bieden ten aanzien van de aan het AI-systeem onderworpen personen, visueel geïllustreerd.
Meer lezen

Predicted Motion Pressure - Using Machine Learning Algorithms to Metricize Pressure Created by Defensive Linemen in the NFL, as well as to Predict Their Motion to Evaluate the Players Performance and to Increase the Players Safety

Universiteit Hasselt
2023
Christopher
Patzanovsky
Data analytics has been a major part in American football to allow for evaluation of both player and team performances, with a significant amount of data being readily available. Here, a more in-depth analysis in the area of pass rushing and pass blocking will be done by using K-Nearest Neighbor (KNN) machine learning models to find a more precise metric of determining pressure created by the pass rush. Additionally, KNN would be used to predict the motion of a pass rusher, which would then be used to predict pressure created in that new location, allowing for the creation of an entirely new metric, by comparing the true pressure with the predicted one. An extensive analysis with these new metrics would then be conducted, giving American football players and coaches new insights into player and team performances, which can be used to improve the quality of the game, by the means of performance, while at the same time creating new ways of focusing on the safety of the Quarterback. Finally, a dashboard was build on an HTML-based webpage, visualizing the new metrics for a better understanding of its concepts.
Meer lezen

Detection of Supernovae and their characteristics with Einstein Telescope

Universiteit Gent
2023
Marco
Vanderpoorten
In mijn thesis werd onderzocht wat de detectielimiet is voor verschillende types supernovae met de geplande Einstein Telescope, gevoelig voor zwaartekrachtsgolven. Verder werd er onderzocht in hoeverre machine learning de verschillende eigenschappen van de supernovae kan achterhalen door te kijken naar hun zwaartekrachtsgolfsignaal. Er werd geconcludeerd dat er niet genoeg supernova modellen bestaan om machine learning op dit moment al toe te passen, maar dat als de training set wel groot genoeg is, dit wel mogelijk moet zijn.
Meer lezen

Van beeld naar bedrog: pornografische deepfakes. Het juridisch en maatschappelijk kader van pornografische deepfakes in België.

Universiteit Gent
2023
Nina Dakota
Szyf
Genomineerde shortlist Scriptieprijs
Deze thesis voert diepgaand onderzoek uit naar zowel het wettelijke als het maatschappelijke kader omtrent pornografische deepfakes. Het hoofddoel was tweeledig: allereerst te onderzoeken of er bestaande juridische mechanismen zijn om slachtoffers van pornografische deepfakes te ondersteunen, en ten tweede te verkennen of dit fenomeen kan worden ingebed in een bredere context van genderongelijkheid. Dit onderzoek werd uitgevoerd door middel van een uitgebreide literatuurstudie gevolgd door interviews met 17 experten, variërend van beleidsmakers tot belanghebbenden, uit zowel België als Nederland.
Meer lezen

Controlling the variations in perforations of a 3D concrete printed texture

KU Leuven
2023
Robbe
Broothaers
Een toolpath techniek is ontwikkeld waarmee het mogelijk is om geperforeerde panelen te creeeren met de technologie van 3D beton printen. Dit resulteert is een semi-controleerbare nieuwe vormentaal.
Meer lezen

Deep learning voor automatische materiaalidentificatie in elektronen energieverlies spectroscopie

Universiteit Antwerpen
2023
Arno
Annys
Genomineerde longlist mtech+prijs
Elektronen energieverlies spectroscopie (EELS) is een populaire analytische techniek die zeer direct informatie levert over de chemische samenstelling van een materiaal. Deze thesis gebruikt deep learning en en eigen gesimuleerde EELS dataset om automatisch EELS data te vertalen naar chemische info. Hierbij wordt de tussenkomst van een menselijke expert overbodig.
Meer lezen

Object Detection for Authoring XR Factory Workplaces

Vrije Universiteit Brussel
2023
Menthy
Denayer
In Point Cloud Registration (registratieprobleem) worden twee puntenwolken gealigneerd met elkaar. Deze scriptie vergelijkt verschillende registratie-algoritmes op accuraatheid, snelheid etc. De puntenwolken worden gescand met een 3D-camera en gemaakt uit een 3D-model, van hetzelfde voorwerp.
Meer lezen

A Scalable and Coherent Approach to Monte Carlo Path Tracing for Multi-User Environments

Universiteit Hasselt
2023
Jente
Vandersanden
Het genereren van fysisch correcte beelden in video games is computationeel gezien een zeer zware taak. Om dit mogelijk te maken, wordt er gebruik gemaakt van het zogenaamde path tracing of ray tracing algoritme. In deze scriptie bekijken we hoe we het path tracing algoritme schaalbaar kunnen maken voor vele gebruikers, waarbij de berekeningen gedaan worden door een centrale server.
Meer lezen

Met welke elementen dient een belegger rekening te houden tijdens het daytraden?

Karel De Grote Hogeschool
2023
Britt
Van den Broeck
  • Kim
    Van den Broeck
In deze scriptie wordt uitgelegd wat het begrip 'Day Trading' inhoudt. Daarnaast worden er verschillende elementen besproken waarmee een handelaar rekening dient te houden tijdens het daytraden, zoals de marktbepaling, het risicobeheer, de handelssnelheid en de handelsstrategie.
Meer lezen

Thermografie: een weg naar huidtumordetectie

Universiteit Antwerpen
2023
Warre
Clarys
Winnaar mtech+prijs
Winnaar Eosprijs
Genomineerde longlist Scriptieprijs
Deze studie toont aan dat thermografie potentieel heeft als toekomstige detectiemethode voor huidtumoren. De onderhuidse parameters van huidtumoren worden voorspeld, wat voordelen biedt bij de detectie en behandeling ervan.
Meer lezen

Screening van pyrrolizidine-alkaloïden in theematrices door IM-MS: eerste stappen van methodeoverdracht naar een gebruiksvriendelijke QqQ-spectrometer voor routinematige kwantificering

Universiteit Gent
2023
Marie
Smet
Deze scriptie bevat onderzoek naar meer efficiënte en routinematige screening en kwantificatie-methoden voor Pyrrolizidine-alkaloïden in commerciële thee preparaten.
Meer lezen

Computationeel denken in de lessen van de tweede graad doorstroomfinaliteit

Odisee
2023
Lotte
Stuer
Met deze bachelorproef, maakte ik een lessenpakket dat de eindtermen rond computationeel denken in de tweede graad behandelt. Om een goed lessenpakket te ontwikkelen, is er eerst
een online enquête doorgestuurd naar scholen in het Waasland met een tweede graad. Uit deze enquête bleek dat de programmeertaal Python het meest gebruikt wordt. Na analyse van de verschillende IDE’s die gebruikmaken van Python als programmeertaal, heb ik de IDE Thonny gekozen als de meest gebruiksvriendelijke voor deze bachelorproef. Het eindproduct is een lessenpakket dat gebruikmaakt van de IDE Thonny en splitsbaar is over de twee leerjaren van de tweede graad. Het product, dat geschreven is voor richtingen in de doorstroomfinaliteit, is uitgetest in de praktijk.
Meer lezen

Een nieuw ray tracing algoritme voor complexe ijsmodellen en de analyse van de eigenschappen van ijs aan de hand van weerballonnen

Universiteit Gent
2023
Arthur
Adriaens
Ik onderzoek eigenschappen van het Groenlandse ijs en maak een algoritme die simuleert hoe radiogolven hierin propageren. De werking van het ijs snappen is nodig om neutrinos gedetecteerd in dit ijs aan de hand van de detector RNO-G te kunnen analyseren.
Meer lezen

Flight Controller

Universiteit Antwerpen
2023
Mattijs
Devlieghere
Het UAntwerp Solar Boat Team is een team van studenten industriële wetenschappen aan de Universiteit Antwerpen, dat samen een solar boat bouwt en verder ontwikkelt, met oog op duurzaamheid en energie-efficiëntie. Dit team implementeert hydrofoils (draagvleugels) om de vaart efficiënter te laten verlopen,
door tijdens de vaart de boot uit het water te tillen.

Deze bachelorproef onderzoekt het elektronisch regelsysteem voor een met motor gestuurd hydrofoilsysteem. Er werd onderzoek uitgevoerd naar het inlezen van sensordata, het filteren
van deze data, het uitbouwen van het regelsysteem (zowel de software als de hardware), de bepaling van de parameters en mogelijke veiligheidsmaatregelen. Het inlezen en filteren van de sensordata werd eveneens uitgebouwd.

Er wordt, als inputs van de regelaar, gebruik gemaakt van twee ultrasone sensoren en één gyroscoop. De sensordata wordt gefilterd aan de hand van een low-pass filter. Deze filter werd uitgebouwd op een Arduino Due en Arduino Uno. Deze Arduinos bleken beide niet geschikt.
Het regelsysteem is uitgebouwd door gebruik te maken van PID-regelaars in combinatie met een co-simulatie door middel van Siemens NX Motion en Simulink. Het bepalen van de parameters van deze regelaars werd uitgevoerd door middel van een iteratie en PSO-algoritme. Uit de resultaten kan worden afgeleid dat de co-simulatie instabiel en omslachtig is.
Hoewel de parameters geoptimaliseerd zijn, blijken de regelaars te traag en moeten andere typen regelaars in volgend onderzoek onderzocht worden.

Ten slotte werd ook de veiligheid tijdens het foilen in acht genomen. Hierbij worden enkele voorschriften, zoals een noodstopprotocol, beschreven waar verder onderzoek rekening mee moet houden.
Meer lezen

Bestuurlijke besluitvorming via de inzet van algoritmische beslisregels en geautomatiseerde feitenvinding: de trias politica door elkaar geschud?

Vrije Universiteit Brussel
2023
Lars
Voorjans
Genomineerde longlist mtech+prijs
Biedt het Belgisch algemeen bestuursrecht afdoende waarborgen teneinde een transparante aanwending van algoritmische systemen in de overheidsbesluitvorming te kunnen waarborgen?
Meer lezen

Comic Art Generation using GANs

KU Leuven
2022
Marnix
Verduyn
Een experimentele studie van het creëren van striptekeningen met GAN's (general adversarial networks). Een vergelijkend onderzoek tussen DCGAN, WGAN en StyleGAN2-ADA op een dataset van de stripreeks Kinky & Cosy (©Nix)
Meer lezen

Holographic RG flows in gauged supergravity

KU Leuven
2022
Thibeau
Wouters
In deze scriptie worden nieuwe oplossingen van de snaartheorie, bekend als 'holographic RG flows', geconstrueerd aan de hand van methodes geïnspireerd door algoritmes uit het domein van machine learning.
Meer lezen

How can Spanish creative agencies optimise the use of their Instagram and TikTok pages?

Arteveldehogeschool Gent
2022
Hanien
Mahdi
Deze scriptie onderzoekt de verschillen tussen de sociale mediakanalen Instagram en TikTok. Welke content post een bedrijf het best op Instagram en welke op TikTok? Mag dit dezelfde content zijn of moet een bedrijf een duidelijk onderscheid maken tussen beide platformen? Deze content werd onderzocht op basis van beste aesthetic, tone of voice en inhoud voor elk van de twee platformen.
Meer lezen

Evaluatie van User Experience op basis van EEG-metingen

Odisee
2022
Robin
Verbeelen
Onderzoek naar het gebruike van bestaande methodes om EEG-data te verwerken zodat UX-inspanningen op een website of applicatie objectief kunnen gescoord worden. Zo zouden UX-analyses mogelijks kunnen worden geautomatiseerd. Daarnaast kan men hierdoor ook eenvoudig de cognitieve ballast die de gebruikers van een interface ervaren gaan meten en proberen verlagen.
Meer lezen

Virtual surgical planning of a mandibular reconstruction with a vascularized free fibula flap: feasibility comparison between open source and commercial software

VIVES Hogeschool
2022
Bert
Rombaut
Vergelijking tussen commerciele en gratis software voor het voorbereiden van een onderkaakreconstructie met het kuitbeen.
Meer lezen

Machine-learningapplicaties voor overnames en fusies: startupwaardering met XGBoost en neural networks

Vrije Universiteit Brussel
2022
Seppe
Housen
Recent waren er verschillende overnames binnen de game-industrie. Deze kaderden veelal in de strijd
om de meta-verse. Ook in vele andere sectoren zijn mergers and acquisitions (M&A) belangrijk voor
de groei van de ondernemingen. De literatuurstudie in dit onderzoek onderscheidt drie domeinen
waarin machine learning kan bijdragen in het M&A-proces. Zo kan machine learning ingezet worden
om het voltrekken van M&A te voorspellen, te voorspellen wat de voordelen zijn van M&A of om de
waardering van een onderneming te voorspellen. In dit onderzoek worden verschillende machinelearningmodellen vergeleken voor het waarderen van startups binnen de M&A-context. XGBoost en
neural networks bewijzen hierbij een verbetering te zijn ten opzichte van eenvoudigere modellen zoals
lineaire regressie.
Meer lezen

Regulatory networks in neuro- inflammatory disorders: Alzheimer’s disease and major depressive disorder

Universiteit Gent
2022
Hanne
Puype
In deze scriptie werd met behulp van een computationele methode de overeenkomsten en verschillen onderzocht tussen de ziekte van Alzheimer en depressie. Hiervoor werden netwerken geconstrueerd uit data dat voordien al beschikbaar was.
Meer lezen

Sea star (Asteroidea, Echinodermata) diversity in the Magellanic region (South-Chile) and their affinities within the Southern Ocean

Universiteit Gent
2022
Luka
Vantomme
In dit onderzoek identificeerden we twaalf verschillende zeestersoorten in een onderbestudeerde regio (zuid-Chili) door identificatie doormiddel van morfologie en DNA barcoding te combineren. Soortenlijsten zijn belangrijk om soorten en regio's te monitoren en verandering door de klimaatopwarming te volgen. Bijkomend evalueerden we biogeografische patronen van deze zeesterren in de volledige Zuidelijke Oceaan.
Meer lezen

Evaluation of distributed signal processing algorithms for online motor-imagery classification in wireless EEG sensor networks

KU Leuven
2022
Brent
Sterckx
Deze thesis evalueert het gebruik van gedistribueerde signaalverwerkingsalgoritmen voor de online classificatie van "motor-imagery"-data in draadloze EEG-sensornetwerken met als doel de benodigde communicatiebandbreedte te verkleinen die zulke netwerken belemmerd een realiteit te worden. Hiertoe werd eerst een gedistribueerde classificatiepijplijn ontwikkeld. Daarna werd de performance van zulke systemen geëvalueerd door zowel emulatie op basis van experimentele HD-EEG data om de accuraatheid te bepalen alsook door modellering van de energieconsumptie en latency.
Meer lezen

Optimalisatie door communicatie

Universiteit Hasselt
2022
Arno
Verstraete
Winnaar mtech+prijs
Adaptief videostreamen kan worden geoptimaliseerd. De algoritmes die vandaag gebruikt worden kunnen worden verbeterd door de netwerklagen met elkaar te laten communiceren.
Meer lezen