Alternatív gépi tanulási modellezés a pénzügyi ügyfélismeret területén
Vezető részleg
A két éves projekt célja túllépni a jelenlegi gyakorlatot (döntési fák, logisztikus regresszió) a pénzügyi ügyfél-veselkedés és kockázat-elemzés területén. Kiemelten foglalkozunk a szabad forráskódú analitikai szoftverek alkalmazásával. Partnerünk az...
European Defence Agency Ad-Hoc Research and Technology Category B Project 2014/12-2017/12 Based on the APIS project, with extended goals: " To study, define, analyse a new system concept for implementing and demonstrating ISAR imaging capability in a...
A konzorcium által kitűzött cél a városi környezetben is megbízhatóan működő, döntés támogató és terrorista tevékenységet előrejelző szenzor-fúziós rendszer létrehozása. A rendszer legfőbb feladata a veszélyt jelentő - területileg kiterjedt, de...
A projekt célja kettős. Egyrészt a felhőkhöz, mint elosztott informatikai rendszerekhez kapcsolódó kutatások végzése, másrészt ezen kutatások eredményei alapján olyan intézeti felhő kifejlesztése és üzembe helyezése, ami lehetővé teszi az intézeti...
Az i4D projekt célja az EEE és GMSZL kutatóegységek birtokában levő 3D és 4D rekonstrukciós, modellezési és vizualizációs kapacitás integrálása és minőségileg új szintre emelése, új alkalmazási lehetőségek feltárása. Az intézeti támogatással...
Célunk az elosztott számítást és fejlett jelfeldolgozást támogató, szemantikus keresőfelülettel rendelkező adattároló, processzáló és kiszolgáló hálózati szolgáltató (ASP) rendszer prototípusának kifejlesztése és az ehhez szükséges kutatási feladatok...
A MEDUSA projekt általános célja megvalósítani egy stabil, nagyteljesítményű, integrált, intelligens, autonóm és sokoldalú multiszenzoros adatfúzió rácsot. Ez szignifikánsan javítani fogja a helyzetfelismerést, -irányítást és -felügyeletet a városi...
Az AEGON MAgyarország Általános Biztosító Zrt. részére a dattárház és ügyfél deduplikáció, b iztosítási csalás és biztosítás-árrugalmasság elemzés fejlesztéseket végzünk.
A Bosch részére végzett kutatás során a gyártóberendezés fizikai paraméter idősorainak és a gyártási folyamat lépéseinek adatai alapján selejt előrejelző eljárásokat fejlesztünk.
