Datenwissenschaften

Maschinelles Lernen zeichnet die Entwicklung der klassischen Musik nach

Forscher des EPFL-Labors für digitale und kognitive Musikwissenschaft am College der Geistes- und Sozialwissenschaften verwendeten ein unüberwachtes maschinelles Lernmodell, um mehr als 13 000 Stücke westlicher klassischer Musik zu «hören» und zu kategorisieren und so herauszufinden, wie sich Modi - wie Dur und Moll - im Laufe der Geschichte verändert haben.

EPFL, ETH Zürich und IKRK gemeinsam für humanitäre Hilfe

EPFL ETH Zürich

Die Initiative Engineering Humanitarian Aid, die offiziell am 10. Dezember 2020 lanciert wurde, setzt das Fachwissen der beiden Eidgenössischen Technischen Hochschulen für humanitäre Hilfsprogramme ein. Das Hauptaugenmerk liegt auf den Bereichen Energie und Umwelt, Datenwissenschaften und digitale Technologien sowie personalisierte Gesundheit und verwandte Technologien.

Digitale Daten zur Analyse von vergangen Epidemien

Forschende der EPFL haben digitalisierte historische Aufzeichnungen verwendet, um neue Erkenntnisse über die Ausbreitung der Beulenpest in Venedig zu gewinnen.

Wie Maschinelles Lernen in der Medizin helfen kann

Im ETH-Podcast sprechen die beiden Informatikprofessorinnen Julia Vogt und Fanny Yang darüber, was sie in ihr Fachgebiet gezogen hat und warum Maschinen den Menschen in der Medizin niemals ersetzen werden.

Des Bargelds Tod

Roger Wattenhofer ist davon überzeugt, dass das elektronische Zahlungsmittel CBDC über kurz oder lang das Bargeld komplett ersetzen wird, denn das neue Zahlungsmittel habe viele Vorteile.

Durch Brain Imaging das Geheimnis des menschlichen Verhaltens lüften

Im Medical Image Processing Lab haben Dimitri Van De Ville und Thomas Bolton die Auswirkungen der rechnergestützten Bildgebung auf die kognitiven und klinischen Neurowissenschaften untersucht, indem sie mehr als hundert Artikel rezensiert haben.

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