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Projekte
KTI: Psychometric Recommendation Engine (PRE) for Multimedia Service Platforms
Ein Projekt in Zusammenarbeit mit der ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften), SUPSI (Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana) und dem Industriepartner Dixero International SA.
Beschreibung
Das Ziel dieses Projektes ist die Verbesserung des Anwendererlebnisses bei der Verwendung von multimedialen Diensten durch die Verwendung eines psychometrischen Recommender für digitale Medien. Dieser Recommender bezieht psychometrische Profile, online user footprints und Identifizierung von Peers in seinen Algorithmen ein, um die Vorlieben des Anwenders bezüglich Multimediainhalten genauer vorauszusagen.
Psychologische Studien haben gezeigt, dass es ein Set von fünf Persönlichkeitsmerkmalen gibt, welche die Auswahl von medialen Genres beeinflussen. Diese Faktoren werden in der Psychologie die “Big Five” genannt und bleiben im Laufe des Lebens mehr oder weniger konstant bezüglich einer Person. Dieser Aspekt ist deshalb wichtig für die Erstellung eines psychometrischen Recommenders in Bezug auf Medieninhalte. Das entscheidende Element in diesem Projekt ist der vom LWS entwickelte psychometrische Recommender. Das LWS verwendet aktuelle Algorithmen (ALS und Matrix-Faktorisierung) und adaptiert diese, um die Einbeziehnung von psychometrischen Profilen zu ermöglichen. Die entwickelte Methode reagiert auf die Rückmeldungen der Anwender, welche durch Verhaltensänderungen bezüglich den Empfehlungen erhoben werden.
Das Ziel dabei ist, eine Gruppe von Messgrössen zu generieren, welche für den psychometrischen Recommender in das Nutzerprofil integriert werden können und die stabile Berechnung von Empfehlungen in Echtzeit zu garantieren. Die Partner in diesem Projekt im Bereich Forschung sind:
- ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften)
- SUPSI (Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana)
- FFHS (Fernfachhochschule Schweiz)
- Als Industriepartner fungiert die Firma Dixero International SA. Dixero ist der Technologielieferant für Italiens erfolgreichsten Musik-Streaming Dienst (Telecom Italia's cubomusica.it).
GeoRec:
Das Projekt ist Gegenstand einer Forschungskooperation zwischen dem LWS und der SUPSI im Rahmen des "FFHS IT Research Grant 2014".
Beschreibung
Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Infrastruktur, mit der über eine Mobilapplikation Angebote lokaler Anbieter aufgrund der Position des Benutzers zusätzlich zu seinen Vorlieben empfohlen werden. Weiter berücksichtigt der Recommender, bei welchem Typ von Anbietern sich der Benutzer haufig aufhält.
Kontakt: Dr. Monika Laner
ALMoo: Adaptives Lernen mit Moodle
Das LWS entwickelt einen personalisierten Aufgabenrecommender für Moodle-Kurse.
Beschreibung
Ziel dieses Recommenders ist es, der studierenden Person Moodle-Übungen vorzuschlagen, welche die vom Dozierenden definierten Lernziele optimal abdecken. Dabei sollen nicht nur wichtige und weniger wichtige Lernziele unterschieden, sondern auch die Vorkenntnisse und gezeigten Leistungen der Online-Studierenden individuell berücksichtigt werden. Die vorgeschlagenen Übungen werden auf der Moodle-Plattform präsentiert und jedes Mal angepasst, wenn ein Lernfortschritt in Form einer neu gelösten Übung erfolgt.
Kontakt: Dr. Beat Tödtli
Context Classification for Mobile Devices
Ein Projekt mit der Firma Sensirion zum Thema Kontexterkennung von Mobiltelefonen
Beschreibung
Viele moderne mobile Geräte haben eingebaute Sensoreinheiten, die Real-Time-Daten aus der Umgebung sammeln. Basierend auf diesen gesammelten Daten ist es möglich, den aktuellen Kontext des mobilen Gerätes abzuleiten. Die Firma Sensirion, führender Hersteller von hochwertigen Sensoren und Sensorlösungen zur Messung und Steuerung von Feuchte, Gas und Flüssigkeitdurchflüssen, kam nach einer erfolgreichen Vorstudie 2013 auf das LWS zu, um ein Projekt zum Thema Kontexterkennung von Mobiltelefonen zu durchzuführen. In der Folge entwickelte das LWS einen Algorithmus zur Kontexterkennung für Sensirion.
Kontakt: Dr. Beatrice Paoli
Beschreibung
EBD ist eine der führenden Konferenz-Organisatoren im Bereich Bio-Science. Unter anderem betreibt EBD eine "Meeting-Plattform", auf welcher sich Konferenzteilnehmer miteinander verlinken können. Für kleine Bio-Tech Firmen ist es wichtig, wahrgenommen zu werden und für grössere Firmen ist es andererseits wichtig, dass neue Technologien auf dem Markt erkannt werden.
Das Recommender System errechnet aus Profil-Daten und anderen Daten Quellen Ähnlichkeiten zwischen Firmen und macht nach einem Ranking Vorschläge, welche Firmen sich verlinken sollten.
EBD setzt den Recommender erfolgreich auf seiner Plattform www.ebdgroup.com ein.
Buddysourcing - Drivers and measurements for viral outsourcing of tasks to the crowd
Job Recruitment System
Zusammenarbeit mit der ETH Zürich
Beschreibung
Das LWS entwickelt zusammen mit der ETH Zürich ein Job Recruitment System, welches auf dem Prinzip von sozialen Netzwerken basiert. Das LWS entwickelt in diesem Projekt Algorithmen, welche eine innovative und effektivere Art der Jobvermittlung erlaubt. Der Algorithmus berechnet nicht nur Jobvorschläge für Jobsucher sondern optimiert auch gleichzeitig den Benefit von Head-Hunter und Job-Providern.
Dieses Projekt wird durch die KTI mitfinanziert. Der Industriepartner ist hirschfactor.com, ein ETH-Spinoff.
Kontakt: Dr. Marcel Blattner
PCFF - Automatisches Fitting Tool für BASF
Fitting Tool zur Interpretation von Messergebnissen und Hinterlegung in eine Datenbank
Beschreibung
BASF betreibt Forschung in vielen verschiedenen Disziplinen. Unter anderem untersuchen sie das Verhalten von Beton mit verschiedenen chemischen Zusätzen. Diese Untersuchungen erfordern sehr spezifsiche Experimente. Aus den Daten der Messungen können verschieden Eigenschaften abgeleitet werden (z.B. die Trocknungsgeschwindigkeit des Beton etc.).
Das LWS hat ein automatisches Fitting-Tool speziell für BASF entwickelt, welches die Messergebnisse intelligent interpretiert und in einer Datenbank hinterlegt. Ueber die Daten können dann verschiedene Auswertungen gemacht werden, welche helfen zukünftige Experimente effizienter und kostengünstiger zu planen.
Kontakt: Dr. Marcel Blattner
Dodes (diagnostic nodes) for Guideline Manipulation
System zur Diagnostik-Unterstützung
Zusammenarbeit mit Kantonsspital St. Gallen
Beschreibung
Im Rahmen einer Studie wurde zusammen mit dem Onkologie-Department des Kantonsspital St. Gallen ein System zur Diagnostik-Unterstützung. Das System errechnet und vergleicht aus Behandlungs- und Symptomdaten eine optimale Behandlungs-Strategien. DODE wurde an der DEGRO Workshop für Klinische und Administrative Informatik in der Strahlentherapie, Freiburg im Breisgau, Deutschland vorgestellt.
Kontakt: Dr. Marcel Blattner