Welkom

paris: testen van opto-elektronische chips

Welkom op de ELIS webstek.
ELIS, de vakgroep voor Elektronica en Informatiesystemen, is een van de grootste vakgroepen in de faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur van de Universiteit Gent. Het is één van de drie vakgroepen die onderzoek verrichten in de elektronica, computerwetenschappen en ICT. Deze technische vakgebieden kennen een bijzonder snelle ontwikkeling.

Gebruik de navigatiebalk links om meer over ELIS te weten te komen.

Nieuwste publicaties

Nieuwste doctoraten

ASPIRE-project als "excellent" uitgeroepen na finale review

Vorige week vond de finale review van het FP7-project ASPIRE plaats. Het project werd gecoördineerd door prof. Bjorn De Sutter en kreeg als uitkomst van de finale review “excellent”, de hoogst mogelijk score.

In het Europese FP7 project ASPIRE werkte het UGent team van Prof. Bjorn De Sutter van november 2013 tot october 2016 samen met 3 academische instellingen en drie bedrijven uit Europa. Het doel was het ontwikkelen van sterkere vormen en combinaties van softwareprotecties, en van decisiehulp om het gebruik van die protecties makkelijker en betrouwbaarder te maken. Daarmee kunnen apps op mobiele toestellen beveiligd worden zonder extra hardware nodig te hebben. Na drie jaar intense samenwerking leverde het project een raamwerk af om de nieuwe protecties automatisch en geoptimaliseerd toe te passen.

IBM Innovation Award 2016 voor Stijn Volckaert

fwoOp 21 oktober 2016 werd in Technopolis in Mechelen de IBM Innovation Award 2016 door het FWO - Vlaanderen uitgereikt aan dr. ir. Stijn Volckaert voor zijn doctoraatsproefschrift met als titel "Advanced Techniques for Multi-Variant Execution”. Diens onderzoek, dat in diverse tijdschriften en op internationale conferenties gepubliceerd is, werd uitgevoerd in het  Computer Systems Lab in de vakgroep Elektronica en Informatiesystemen onder leiding van zijn promotoren, prof. Bjorn De Sutter en prof. Koen De Bosschere.

Best Poster Award for Jonas Degrave at Benelearn conference

Jonas Degrave won a Best Poster Award at the Benelearn conference with a poster titled "Using Deep Learning to Estimate Systolic and Diastolic volumes from MRI-images".

Abstract: In this paper, we focus on the problem of automatically annotating the volumes of the left ventricle in the heart, based on DICOM MRI-images. This solution came second in an international data mining competition on Kaggle. We show that it is possible to achieve near-human performance using a deep learning approach, when using model architectures designed for this task.

Geplande evenementen

Inhoud syndiceren