Informaatio- ja tietoliikennetekniikan laitos

Ambient Intelligence

Ambient Intelligence -tutkimusryhmä tutkii tehokkaita algoritmeja, jotka mahdollistavat vuorovaikutuksen älykkäiden tilojen kanssa, mukaan lukien henkilökohtainen ja ympäristön kartoitus, käyttökelpoinen turvallisuus, optimointi ja koneoppimismenetelmät.

Ryhmä kehittää algoritmeja laajalle mobiileille järjestelmille, erityisesti Activity recognition ja usable security suhteen. Algoritmit analysoidaan ja optimoidaan mobiiliympäristössä ympäristössä asetettujen rajoitusten suhteen, ja niiden suorituskyky varmistetaan empiirisesti tiukkoissa kokeellisissa tutkimuksissa. Tuloksia esitellään säännöllisesti instrumentointien avulla mobiililaitteista prototyyppi anturilaitteisiin.
Ambient Intelligence

Sahar Golipoor

Visiting Doctoral Researcher

Uusimmat julkaisut

Generating Multivariate Synthetic Time Series Data for Absent Sensors from Correlated Sources

Julián Jerónimo Bañuelos, Stephan Sigg, Jiayuan He, Flora Salim, Jose Costa-Requena 2024 NetAISys 2024 - Proceedings of the 2024 2nd International Workshop on Networked AI Systems

Towards Green Edge Intelligence

Sami Ben Cheikh, Stephan Sigg 2024 IoT 2023 - Proceedings of the 13th International Conference on the Internet of Things

Environment and Person-independent Gesture Recognition with Non-static RFID Tags Leveraging Adaptive Signal Segmentation

Sahar Golipoor, Stephan Sigg 2024 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2024

RFID-based Human Activity Recognition Using Multimodal Convolutional Neural Networks

Sahar Golipoor, Stephan Sigg 2024 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2024

Replicability and reproducibility of data-intensive design research using workflows - example in facial expression synchrony as a measure of empathy

Arsi Ikäheimonen, Jie Li, Kai Yao, Si Zuo, Talayeh Aledavood, Katja Hölttä-Otto 2024 Journal of Engineering Design

Direction-agnostic gesture recognition system using commercial WiFi devices

Yuxi Qin, Stephan Sigg, Su Pan, Zibo Li 2024 Computer Communications

Angle-Agnostic Radio Frequency Sensing Integrated into 5G-NR

Dariush Salami, Ramin Hasibi, Stefano Savazzi, Tom Michoel, Stephan Sigg 2024 IEEE Sensors Journal

A Paradigm Shift from an Experimental-Based to a Simulation-Based Framework Using Motion-Capture Driven MIMO Radar Data Synthesis

Sahil Waqar, Muhammad Muaaz, Stephan Sigg, Matthias Patzold 2024 IEEE Sensors Journal

Safe DQN-Based AoI-Minimal Task Offloading for UAV-Aided Edge Computing System

Hui Zhao, Gengyuan Lu, Ying Liu, Zheng Chang, Li Wang, Timo Hamalainen 2024 IEEE Internet of Things Journal
Lisää tietoa tutkimuksestamme löytyy Aallon tutkimusportaalista.
Tutkimusportaali
  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu