452 zoekresultaten voor “data patterns” in de Publieke website
-
Ethische eisen aan data science
Computers worden zo slim, dat ze op termijn wellicht de rol van de rechter overnemen. Tot die tijd buigen Leidse experts zich over de vraag, aan welke normen verantwoordelijke data science moet voldoen.
-
Bioinformatics Data analytics Computational Biology
LUMC Technology Focus Area (TFA) Data Analytics is een samenwerkingsverband van verschillende onderzoeksgroepen in het LUMC die nieuwe kwantitatieve en computationele methodologie ontwikkelen voor biomedisch en klinisch onderzoek.
-
Data Science: Computer Science (MSc)
In deze opleiding leer je om concepten uit de statistiek en informatica te gebruiken om waardevolle informatie te halen uit grote hoeveelheden data.
-
Digitalisering, Data en Governance (BSc)
Gefascineerd door hoe de samenleving en politiek omgaan met onderwerpen zoals sociale media, algoritmes en AI? Ontdek onze nieuwe Bestuurskunde specialisatie.
-
Data science for tax administration
In this PhD-thesis several new and existing data science application are described that are particularly focused on applications for tax administrations.
-
Statistical learning for complex data to enable precision medicine strategies
Explaining treatment response variability between and within patients can support treatment and dosing optimization, to improve treatment of individual patients.
-
Robust Estimation using Aggregated Data for Urban policy making (READ-URBAN)
Read-Urban was een eerste project om te onderzoeken of beleidsaanbevelingen gedaan kunnen worden met behulp van linked dataverzamelingen en data science en om ervaring op te doen met de succesfactoren voor een dergelijk proces.
-
Leiden: Silicon Valley van FAIR data
Als onderzoekers hun data FAIR maken, kunnen computers grote hoeveelheden data koppelen en patronen herkennen waardoor onderzoekers veel sneller tot nieuwe inzichten kunnen komen. In Leiden, de bakermat van FAIR data, legt professor Barend Mons uit wat die term inhoudt.
-
Data Centres for Natural Recources and Products
Creating information portals for support of European environmental policy.
-
Statistical modelling of time-varying covariates for survival data
This dissertation focuses on developing new mathematical and statistical methods to properly represent time-varying covariates and model them within the context of time-to-event analysis.
-
Data Science and Artificial Intelligence (BSc)
Bij Data Science & Artificial Intelligence leer je hoe je functies van het brein, zoals denken, geheugen, leren en aandacht in modellen kunt gieten. Deze kennis kun je gebruiken om computers en systemen op vergelijkbare of betere manieren te laten functioneren.
-
Software en Data
Een uitgebreid overzicht van software en data beschikbaar gesteld door de afdeling Environmental Biology is beschikbaar op de Engelse versie van de CML-website
-
Toegepaste statistiek als pijler voor data science
Hoewel data science op veel plaatsen nu in schwung is, werden er in Leiden al lang geleden data science technieken ontwikkeld. Op dit moment combineren Leidse statistici dankzij hun brede expertise de verworvenheden van de statistiek met de nieuwste methoden van statistical en machine learning.
-
Cultureel erfgoed omzetten in bruikbare data
Hoe maken we de informatie in handgeschreven historische onderzoeksverslagen toegankelijk en doorzoekbaar? Leidse data scientists werken samen met andere universiteiten aan een methode om cultureel erfgoed beter te ontsluiten.
-
Sports and data analytics: discovering the unknown known
The combination of data science and sports is a hot topic. In a talk during the opening of the Academic Year at the Faculty of Science, Professor Joost Kok explained what data analytics can teach us about sports.
-
Big Data, Big Risks, Big Power Shifts: Evaluating the General Data Protection Regulation as an instrument of risk control and power redistribution
Op 12 september 2019 verdedigde Michiel Rhoen zijn proefschrift 'Big Data, Big Risks, Big Power Shifts: Evaluating the General Data Protection Regulation as an instrument of risk control and power redistribution in the context of big data'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof.dr.mr.…
-
Data-driven donation strategies: understanding and predicting blood donor deferral
The research in this dissertation aims to optimise blood donation processes in the framework of the Dutch national blood bank Sanquin. The primary health risk for blood donors is iron deficiency, which is evaluated based on donors' hemoglobin and ferritin levels.
-
EU H2020 RISE Social Media Analytics
LIACS is a partner in RISE_SMA, an interdisciplinary, international network combining excellent scholars and practitioners to enable vigorous knowledge sharing and to develop solutions for contemporary challenges for Social Media Analytics (SMA).
-
Digging for data: the rise and fall of a Miocene mammal biodiversity hotspot in the Vallès-Penedès (Catalonia, Spain)
The Vallesian, 11.1-9 Ma, was a special time in the Vallès-Penedes basin near Barcelona, where a biodiversity hotspot existed. Europe had a subtropical climate, with rhinos, forest giraffes, lions, hyenas, flying squirrels and primates.
- Rooster: data en weekdagen
-
Essays on wealth, health, and data collection
Op 21 november 2018 verdedigde Lieke Kools haar proefschrift 'Essays on wealth, health, and data collection'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof. dr. K.P. Goudswaard en prof. dr. C.L.J. Caminada.
-
Shape Analysis for Phenotype Characterisation from High-throughput Imaging
We have studied shape with a particular focus on the zebrafish model system. The shape is an essential appearance of the phenotype of a biological specimen and it can be used to read out a current state or response or to study gene expression.
-
Data science and sports: a winning combination
Athletes always strive for the top. How can data scientists assist them in improving their performance? During the seminar Data Science and Sports, the possibilities and challenges of collaboration between these two worlds were discussed.
-
When data compression and statistics disagree: two frequentist challenges for the minimum description length principle
Promotor: P.D. Grünwald
-
Origami metamaterials : design, symmetries, and combinatorics
In the first part of this thesis we study the geometry of folding patterns.
-
Mariëlle Linting
Faculteit der Sociale Wetenschappen
linting@fsw.leidenuniv.nl | +31 71 527 4098
-
Data-driven Predictive Maintenance and Time-Series Applications
Predictive maintenance (PdM) is a maintenance policy that uses the past, current, and prognosticated health condition of an asset to predict when timely maintenance should occur.
-
Accountability and data-driven urban climate governance
The use of increasingly large and diverse datasets to guide urban climate action has implications for how, and by whom, local governments are held accountable.
-
Interaction with sound for participatory systems and data sonification
This thesis deals with the use of sound in interactions in the context of participatory systems and data sonification. We investigate an interactive environment where participants perceive information of the data through sound elements.
-
Exploring big data approaches in the context of early stage clinical
Als gevolg van de grote technologische vooruitgang in de gezondheidszorg worden in toenemende mate gegevens verzameld tijdens de uitvoering van klinische onderzoeken.
-
Pulses in singularly perturbed reaction-diffusion systems
Promotor: Arjen Doelman, Co-promotor: Vivi Rottschäfer
-
Van data naar een ACTieve levensstijl voor rolstoelgebruikers (D-ACT-Wheel)
Het e-platform Virtuagym geschikt maken voor rolstoelgebruikers met een dwarslaesie of beenamputatie.
-
Deep learning for tomographic reconstruction with limited data
Tomography is a powerful technique to non-destructively determine the interior structure of an object.Usually, a series of projection images (e.g.\ X-ray images) is acquired from a range of different positions.
-
Designing Data protection law: hebben we een beter idee?
Wat is een goede wetgeving inzake gegevensbescherming? Hoe kan een dergelijke wetgeving goed worden ontwikkeld? Is de Europese wetgeving hierover adequaat, en is deze toepasbaar in China?
-
EU Personal Data Protection in Policy and Practice
Hoewel de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) vanaf mei 2018 de bescherming van persoonsgegevens in de hele EU harmoniseert, resulteren de open normen ervan in combinatie met culturele verschillen tussen landen in verschillen in de praktische implementatie, interpretatie en handhaving van…
-
Data Science voor state-of-the-art bloedbankieren (BloodStart)
Er zijn in Nederland ongeveer 300.000 mensen die regelmatig bloed geven. Vrouwen kunnen tot drie keer per jaar bloed geven en mannen tot vijf keer, wat neerkomt op ongeveer een miljoen bloeddonaties per jaar. Patiënten die dit donorbloed krijgen, verkeren al in een kwetsbare positie. Daarom is kwaliteitsbewaking…
-
Data-geïnformeerd werken in het voortgezet onderwijs
Dit onderzoek richt zich op het proces waarmee docenten eigen lespraktijk stapsgewijs kunnen aanpassen in de richting van activerende didactiek en gedifferentieerd onderwijs.
-
Based Clustering of Objects on Subsets of Attributes in High-Dimensional Data
This monograph focuses on clustering of objects in high-dimensional data, given the restriction that the objects do not cluster on all the attributes, not even on a single subset of attributes, but often on different subsets of attributes in the data.
-
Causal Discovery from High-Dimensional Data in the Large-Sample Limit
Developing robust algorithms and theory for establishing cause-effect relationships from observational data that scale up to large data sets
-
Exploring new methods at Research Lab Legal Data Science
How can data analytics be used as a research method in the field of legal research? This question was addressed during the Research Lab Legal Data Science on 23 September, 2016.
-
Data-Driven Machine Learning and Optimization Pipelines for Real- World Applications
Machine Learning is becoming a more and more substantial technology for industry.
-
Design and development of a comprehensive data management platform for cytomics: cytomicsDB
Promotor: Prof.dr. J.N. Kok
-
Understanding the role of mycorrhizas in global carbon cycle processes
How the global distribution of vegetation stands dominated by arbuscular and ectomycorrhizal plants relate to principle aspects of belowground carbon accumulation processes?
-
Learning class-imbalanced problems from the perspective of data intrinsic characteristics
The class-imbalance problem is a challenging classification task and is frequently encountered in real-world applications. Various techniques have been developed to improve the imbalanced classification performance theoretically and practically.
-
Sport Data Center
Sport Data Center
-
VODAN Africa - FAIR Covid-19 data in Afrika en Azië
VODAN Africa is begonnen als een platform om toegang te bieden tot kritieke data die Afrika nodig heeft om de nieuwe COVID-19 te bestrijden. Het initiatief werd geïnspireerd door de ervaring met de uitbraak van het ebolavirus in Liberia in 2014: vroege opsporing vereist tracering van contacten. Het…
-
Transforming data into knowledge for intelligent decision-making in early drug discovery
Promotor: A.P.IJzerman Co-promotor: A. Bender
-
learning-based NO2 estimation from seagoing ships using TROPOMI/S5P satellite data
The marine shipping industry is one of the strongest emitters of nitrogen oxides (NOx), a pollutant detrimental to ecology and human health. Over the last 20 years, the pollution produced by power plants, the industry sector, and cars has been decreasing.
-
Periodic pulse solutions to slowly nonlinear reaction-diffusion systems
Promotor: A. Doelman, Co-promotor: J.D.M. Rademacher
-
Automated machine learning for dynamic energy management using time-series data
Time-series forecasting through modelling sequences of temporally dependent observations has many industrial and scientific applications. While machine learning models have been widely used to create time-series forecasting models, creating efficient and performant time-series forecasting models is…