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

Unsupervised deep feature extraction for neonatal sleep stage classification

Nick Seeuws
Onderzoek naar ongesuperviseerd machinaal leren voor herkenning van slaapstadia in neonati.

Het gebruik van Computer Vision API's voor de beschrijving van cultureel-erfgoedcollecties

Nastasia Vanderperren
In deze bachelorproef werd onderzocht of Computer Vision API’s zoals Clarifai, Google Cloud Vision of Microsoft Computer Vision gebruikt kunnen worden om museummedewerkers te ondersteunen bij het beschrijven van cultureel-erfgoedobjecten. Het registreren van beelden vraagt immers veel werk. Computer Vision API’s zijn sneller dan menselijke registratoren en kunnen een inhaalbeweging realiseren. Die API’s worden echter getraind met hedendaagse beelden waardoor het niet geweten is hoe goed ze zijn in het beschrijven van historische beelden.

Applications of anomaly detection for predictive maintenance at the JET tokamak / Toepassingen van anomaliedetectie voor predictief onderhoud in de JET-tokamak

Andries Rosseau
The worldwide effort on fusion research aims to realize a means of producing clean and safe energy for future generations. At the JET tokamak, extensive research is being performed to help accomplish this goal, but as with all complex machinery, component failures occur. In this work, two failure cases at JET are addressed with the goal of predictive maintenance by means of anomaly detection and other machine learning techniques.

Sustainability of Information Systems in Developing Countries

Aurélie Vercaempt Siemen Dhooghe
This research assesses the most occurring problems and challenges as well as environmental influences on an information system’s success in developing areas. It produces and applies a model based on the theories of IS Success by DeLone & McLean, the Technology Acceptance Model (TAM), the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and the Integrated Model of Business Value (IGB). This model gives an answer to the need of more research in the domain of sustainability through multi-case research in developing contexts. It generates new insight on the literature, confirms and questions some existing statements and proposes new hypotheses for future research. A checklist for future IS designers or researchers was added to incorporate the most important elements found in this research. The paper concludes on the importance of the IS’ perceived usefulness, the social influences and the IS’ locality, as well as daring to think outside the box so to work with the available resources and to foster creativity.

Deep Learning-Based Classification of Wildlife Camera Footage

Laurens Le Jeune Sven Baerten
Om biodiversiteitsonderzoek te bevorderen, hebben we convolutioneel neurale netwerken gebruikt om dieren op foto's te automatisch te identificeren. Hiernaast kunnen we metagegevens van een foto berekenen. Op beide taken halen we een grote nauwkeurigheid.

De rechterlijke macht en AI. Een juridisch-filosofische beschouwing.

Ann-Katrien Oimann
In mijn scriptie heb ik onderzocht of er limieten zijn om artificiële intelligentie in maatschappelijke gebieden te implementeren. Dit heb ik gedaan aan de vooralsnog hypothetische casus van een artificiële rechter ter vervanging van de menselijke rechter. Daarbij heb ik voornamelijk onderzocht hoe het huidige rechtssysteem werkt, in welke mate AI een oplossing zou kunnen zijn voor problemen en wat obstakels zijn bij de implementering van een dergelijk systeem.

A dual computational approach to map domain architecture in phage lytic proteins

Steff Taelman
Door de steeds rijzende aantallen van antibiotica resistente bacteriën wordt in virussen gezicht naar een alternatief. Door combinatie van artificiële intelligentie en synthetische biologie slaagt deze scriptie erin om regels op te stellen voor welke specifieke componenten nodig zijn om 38 verschillende soorten bacteriën te doden.

Garbage collection abstractions for high-level GPU languages

Jonathan Van der Cruysse
Door het uitvoeren van "klassieke" computerprogramma's op GPUs – de processor die normaal dient voor het aansturen van je beeldscherm – kan het gebruik van een gewone computer een stuk efficienter worden gemaakt.

Deze masterthesis presenteert voor het eerst een garbage collector voor GPUs naar analogie met garbage collectors voor CPUs. Dit toont aan dat moderne programmeertalen ook op GPUs uitgevoerd kunnen worden.

Towards a mathematical understanding of biologically plausible learning methods for deep neural networks

Alexander Meulemans
Door de recente successen van deep learning en artificiële neurale netwerken te combineren met de biologische kennis van onze hersenen, kunnen we nieuw licht werpen op hoe mensen leren uit nieuwe ervaringen. Deze scriptie onderzoekt target propagation, een wiskundig model over hoe neuronen hun synaptische sterkte aanpassen om leren mogelijk te maken. Op basis van netwerk modellen ontdekten we dat target propagation een vorm van Gauss-Newton optimalisatie is en dat een biologisch netwerk van piramidale neuronen een gelijkaardig gedrag als target propagation kan vertonen.

VERBORGEN TALENTEN. De invloed van ouders op faalangst, gecontroleerde motivatie en onderpresteren bij (hoog)begaafde leerlingen in Vlaanderen.

Sarah Balcaen
Bij een begaafde steekproef (IQ > 120) uit het Vlaamse project TALENT, wordt er nagegaan in welke mate en waarom deze doelgroep onderpresteert. Specifiek wordt er een model getoetst, met behulp van model- en padanalyses, waarin psychologische controle van de ouders, faalangst en gecontroleerde motivatie gelinkt zijn met onderpresteren.

Computationele integriteit voor het uitvoeren van SPARQL queries

Serge Morel
Gebruikmakend van betrouwbare database bevragingen wordt een oplossing voorgesteld om persoonlijke data opnieuw in handen te geven van de eigenaar en bijgevolg de privacy beter te beschermen.

Computervisie voor precisielandbouw

Jana Wieme
Hoe kan er meer geproduceerd worden op minder oppervlakte – indien mogelijk – zonder stijgende impact op het milieu? Binnen de precisielandbouw doet men onderzoek naar systemen die hieraan tegemoetkomen. In deze masterproef, in samenwerking met het ILVO, wordt onderzocht wat de mogelijkheid is om bestaande computervisie- technieken te combineren tot een nieuwe proof of concept voor de detectie van planten in overzichtsfoto’s van landbouwvelden gemaakt door drones.

HRMConnect 2.0

Kristen du Bois
Een toegepast gebruikersonderzoek naar de mogelijke rol van chatbots in digitale kennispunten voor personeelsbeleid.

Dynamics of financial crashes and statistical mechanics: an attempt to find a predictor of market instability with LSTMs

William Florin
Een artificieel intelligentie model is gebouwd om financiële crashes te voorspellen. Het model slaagt er in om ongeveer 30 % van de crashes van de afgelopen 15 jaar te voorspellen.

Distillatie van diepe reinforcement learning modellen

Arne Gevaert
Neurale netwerken hebben een "black box"-karakter, wat betekent dat we moeilijk kunnen interpreteren wat ze precies hebben aangeleerd, of hoe ze "denken". In deze masterthesis omzeilen we dit probleem door de aangeleerde kennis van een neuraal netwerk over te brengen naar een alternatief model dat wel interpreteerbaar is.

Batterijopslag als bron van flexibiliteit in het distributienet

Maarten Evens
Deze scriptie onderzoekt of thuisbatterijen een oplossing kunnen bieden voor toekomstige problemen op het distributienet ten gevolge van de toename van hernieuwbare energietechnieken.

DIGITALIZATION OF THE FINANCE FUNCTION

Adriaan Golsteyn
De scriptie bevat een overzicht van de elementen die de mogelijkheid tot digitalisatie van een financieel departement beïnvloeden. Voor dit onderzoek werden een 6-tal organisaties als gevalstudie onderzocht.

HVAC-studie en automatisering van een kantoorgebouw

Jordi Demarest
Huidige EPB-nomen en isolatieklassen zorgen voor een lager energieverbruik. Maar wat ook belangrijk is, is dat er zorgvuldig omgegaan wordt met de geproduceerde energie. Door ontwerp van een slimme sturing kan het gebouw anticiperen op weersvoorspellingen en zo het energieverbruik doen zakken.

Grafeem-naar-foneemconversie door middel van neurale netwerken

Robrecht Meersman
G2P is een belangrijke module in text-to-speech en spraakherkenning. Het doel is om de uitspraak van een zin in fonetisch schrift te vinden, gegeven de geschreven tekst. De huidige implementatie gebruikt een ketting van linguïstische regels die manueel door taalexperts ingegeven moeten worden. Dankzij de opmars van recentste technologiën, kan de volledige G2P stap in zijn geheel vervangen worden door een artificieel neuraal netwerk. Hiermee wordt de implementatietijd drastisch ingekort, in cominatie met een hogere nauwkeurigheid.

Artificiële Intelligentie in de bankensector

Faruk Uzun
In deze scriptie wordt er onderzocht wat er precies gaat veranderen in de bankensector door Artificiële Intelligentie. Het brengt heel veel voordelen met zich mee, dus de voordelen worden besproken. Maar het brengt ook gevaren met zich mee, dus er wordt ook gekeken naar de gevaren die ontstaan door Artificiële Intelligentie. Er wordt ook onderzocht wat de impact op de jobgelegenheid gaat zijn.

'Maar meiske, ik was hier toch ook maar halsoverkop': Dwelling als world-building door ouderen in het milieu van een gesloten afdeling voor personen met de diagnose dementie.

Christine Verbruggen
Om de dementie-epidemie te beteugelen en het lijden in dementeren te verzachten, stelt de persoonsgerichte lens, moeten we leren 'dementen' als 'personen met dementie' te zien en de relaties rond hen professionaliseren. Deze problematisering en de ontwikkeling van expertise hebben ertoe geleid dat meer banale, alledaagse maar existentiële processen van samenleven en voortleven ongezien en ongehoord blijven. Dit onderzoek is het resultaat van een intieme samenwerking met ouderen in de leefomgeving van een gesloten afdeling voor personen met de diagnose dementie die een stem geeft aan de creativiteit en onvoorspelbaarheid van hun alledaagse waar het lang niet altijd duidelijk is hoe herinneringen werken, wat zorg betekent of wie er nu eigenlijk ziek is.

QoS-EQ-Routing: QoS-aware routing using Machine Learning

Thomas Hendriks
In deze thesis wordt een algoritme voorgesteld dat het multi-hop netwerk routing probleem in draadloze ad hoc netwerken oplost. Deze oplossing zal gebaseerd zijn op machine learning. Om dit doel te bereiken wordt eerst
een literatuurstudie van vergelijkbare machine learning algoritmes en andere alternatieven ondernomen, evenals hun toepassingen in draadloze netwerken. De focus zal liggen op multi-hop routing algoritmes voor draadloze netwerken. Als resultaat van deze studie zal er een set vereisten zijn waaraan een algoritme voor multi-hop routing voor draadloze netwerken moet voldoen om verbeteringen bij te kunnen dragen aan bestaande oplossingen. Gebaseerd op deze set vereisten zal een volgende stap eruit bestaan om een machine learning algoritme te ontwerpen dat aan die vereisten voldoet, en dat algoritme in gesimuleerde omgevingen te implementeren. Het resulterende machine
learning gebaseerde multi-hop routing algoritme zal geëvalueerd worden in zijn performantie en worden vergeleken met andere bestaande oplossingen,
zowel uit het machine learning domein als uit het traditionele domein. Een laatste stap zal er vervolgens uit bestaan om het algoritme uit te breiden met mogelijkheden nodig om de kwaliteit van de service van netwerkverkeer
te kunnen garanderen.

Monitoring Financial Transactions: Efficient Algorithms for Streaming Data

Miel Verkerken
Ontwikkeling en implementatie van een efficiënt algoritme om real-time fraud detectie te doen op een stream van data. Hierbij ligt de focus op een zo hoog mogelijk aantal fraudulente transacties te detecteren met zo weinig mogelijk valse alarmen.

Computer-aided diagnosis of ischemia and infarction for the treatment of acute ischemic stroke

Ine Dirks
In deze master thesis werd aangetoond dat machinaal leren de behandeling van patiënten met een acuut herseninfarct kan optimaliseren. De complexe afleiding en interpretatie van zogenaamde parametrische mappen kan vervangen worden door een computermodel dat een voorspelling doet over de locatie en grootte van de zones die in gevaar zijn door de verminderde bloedtoevoer. Bovendien heeft dit model tot bijna de helft minder hersenscans nodig dan de huidige methode.

Connecting Neurons

Hannah Pinson
Met behulp van enkele recente doorbraken in verschillende takken van de wetenschap, waaronder in het kweken van neuronen en het heel precieze meten van hun activiteit, zijn we erin geslaagd de causale connectiviteit — welk neuron stuurt signalen naar welk ander neuron — in een in vitro netwerk van neuronen in kaart te brengen. In de scriptie Fysica worden deze causale connecties in verband gebracht met de stochastiche activiteit van de individuele neuronen. In de scriptie computerwetenschappen worden de parameters van de causale connecties vertaald naar artficiële neurale netwerken.