Bayesian Intelligent Autonomous Systems Lab

Organisatieprofiel

Introductie / missie

We are an academic research team within the Signal Processing Systems group at Eindhoven University of Technology. Our main research interest focusses on developing autonomous agents that learn through interacting with their environment and using these agents to automate the development of new signal processing systems. Typical application areas include (medical) device personalization, automated vehicle control and robotics.

Our research is strongly inspired by developments in Bayesian machine learning and Computational Neurosciences. An important research focus area is our quest to develop (machine learning) technology to support situated personalization of audio processing systems such as hearing aids. 

Highlighted phrase

Developing autonomous agents that learn from their environment.

Vingerafdruk Verdiep u in de onderzoeksgebieden waarop Bayesian Intelligent Autonomous Systems Lab actief is. Deze onderwerplabels komen uit het werk van de leden van deze organisatie. Samen vormen ze een unieke vingerafdruk.

  • Netwerk Recente externe samenwerking op landenniveau. Duik in de details door op de stippen te klikken.

    Onderzoeksoutput

    Bayesian joint state and parameter tracking in autoregressive models

    Senoz, I., Podusenko, A., Kouw, W. M. & de Vries, A. B., jun 2020, Conference on Learning for Dynamics and Control. Proceedings of Machine Learning Research, 10 blz. 120

    Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

    Open Access
  • Detecting inspiratory holds in bedside waveforms using a probabilistic modeling approach

    Diepen, A. V., 31 jan 2020, In : arXiv. 5 blz., 2001.11908.

    Onderzoeksoutput: Bijdrage aan tijdschriftTijdschriftartikelAcademic

    Open Access
    Bestand
  • A factor graph approach to automated design of Bayesian signal processing algorithms

    Cox, M., van de Laar, T. & de Vries, B., 1 jan 2019, In : International Journal of Approximate Reasoning. 104, blz. 185-204 20 blz.

    Onderzoeksoutput: Bijdrage aan tijdschriftTijdschriftartikelAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
  • 3 Citaten (Scopus)
    62 Downloads (Pure)

    Prijzen

    Nominated for the KNVI Scriptie Prijs voor Informatica en Informatiekunde

    Anouk van Diepen (Ontvanger), 2017

    Prijs: AndersWerk, activiteit of publicatie gerelateerde prijzen (lifetime, best paper, poster etc.)Wetenschappelijk

    Activiteiten

    National Day on Biomedical Engineering: Artificial Intelligence in Medicine

    Anouk van Diepen (Deelnemer)
    28 nov 201929 nov 2019

    Activiteit: Types deelname aan of organisatie van een evenementCongresWetenschappelijk

    Annual IEEE EMBS Benelux Chapter Symposium

    Anouk van Diepen (Deelnemer)
    28 nov 2019

    Activiteit: Types deelname aan of organisatie van een evenementCongresWetenschappelijk

    25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2017)

    Anouk van Diepen (Deelnemer)
    17 aug 20172 sep 2017

    Activiteit: Types deelname aan of organisatie van een evenementCongresWetenschappelijk

    Scripties/Masterproeven

    A factor graph approach to Gaussian process preference learning

    Auteur: Schoonderbeek, M., 31 okt 2014

    Begeleider: de Vries, A. (Afstudeerdocent 1)

    Scriptie/masterproef: Master

    A Probabilistic Modeling Approach to One-Shot Gesture Recognition

    Auteur: van Diepen, A., 31 mei 2017

    Begeleider: Cox, M. (Afstudeerdocent 1) & de Vries, B. (Afstudeerdocent 2)

    Scriptie/masterproef: Master

    Bestand

    Machine learning framework for Bayesian signal processing

    Auteur: Bagautdinov, T., 31 aug 2013

    Begeleider: de Vries, A. (Afstudeerdocent 1) & Pechenizkiy, M. (Afstudeerdocent 2)

    Scriptie/masterproef: Master

    Bestand