Over het archief
Het OWA, het open archief van het Waterbouwkundig Laboratorium heeft tot doel alle vrij toegankelijke onderzoeksresultaten van dit instituut in digitale vorm aan te bieden. Op die manier wil het de zichtbaarheid, verspreiding en gebruik van deze onderzoeksresultaten, alsook de wetenschappelijke communicatie maximaal bevorderen.
Dit archief wordt uitgebouwd en beheerd volgens de principes van de Open Access Movement, en het daaruit ontstane Open Archives Initiative.
Basisinformatie over ‘Open Access to scholarly information'.
| [ meld een fout in dit record ] |
 |
| Van lucht- tot zeebodemobservatie: Uitmuntendheid bereiken in oceaanobservatie en -conservatie met behulp van deep learning |
|
Engelstalige titel: From sky to seafloor observation: Achieving eXcellence in Oceanic surveiLlance and cOnservation Through deep Learning
Acroniem: Axolotl Periode: September 2024 tot Augustus 2027 Thesaurustermen Artificial intelligence; Machine learning; Macrobenthos; Onderwaterakoestiek |
|
| Instituten (2) | Top |
| |
| Abstract |
AXOLOTL bekostigt een transformationele internationale inspanning die de O&I-capaciteit van het CMMI, Cyprus en Europa kan vergroten op de interdisciplinaire gebieden van in-situ biodiversiteitsevaluatie met DL-ondersteuning en remote sensing met Deep Learning (DL)-ondersteuning voor maritiem toezicht. Het project zal bijdragen aan het dichten van de kloof tussen een H2020 Centre of Excellence en 2 sterke innovators uit Frankrijk en België door middel van capaciteitsopbouw, kennisoverdracht, netwerken en stimuleringsactiviteiten op regionaal en internationaal niveau. De activiteiten gaan verder dan het strikt wetenschappelijke en ondersteunen de wederzijdse ontwikkeling, consolidatie en versterking van administratieve, verspreidings- en ondernemerscompetenties, de toegang tot topnetwerken en de duurzame verbinding tussen partners. De O&I-component van het project zal nieuwe strategieën ontwikkelen voor het verbeteren van datakwaliteit, standaardisatie en synchronisatieproblemen, nieuwe interdisciplinaire methodologieën ontwikkelen, robuuste DL-modellen ontwikkelen op basis van de nieuwste computervisiemethoden en de voorgestelde oplossingen valideren. |
| Top | Instituten |
