Fagområder
Vitenskapsdisipliner
Forskningsgrupper
Forskningsprosjekter
Aktive forskningsprosjekter
-
AI-Mind
Prosjektet har som mål å redusere utfordringene ved demens med å utvikle nye diagnostiserende verktøy og forbedre effektiviteten i helsesystemet.
Avsluttede forskningsprosjekter
-
Teknologi og kunnskapsoverføring basert på samarbeid mellom Tsjekkia og Norge
Dette samarbeidsprosjektet mellom OsloMet og universitetet Hradec Králové i Tsjekkia vil utveksle erfaringer med teknologi- og kunnskapsoverføring.
Publikasjoner og forskningsresultater
Vitenskapelige publikasjoner
Belhadi, Asma
;
Lind, Pedro
; Djenouri, Youcef;
Yazidi, Anis
(2025).
Enhanced visibility graph for EEG classification.
Frontiers in Neuroscience.
Vol. 19.
https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1541062
Khadka, Rabindra
;
Lind, Pedro
;
Yazidi, Anis
;
Belhadi, Asma
(2025).
DREAMS: A python framework for training deep learning models on EEG data with model card reporting for medical applications.
SoftwareX.
Vol. 30.
https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102140
Bhandari, Shailendra
;
Rego Lencastre e Silva, Pedro
;
Mathema, Rujeena
; Szorkovszky, Alexander;
Yazidi, Anis
;
Lind, Pedro
(2025).
Modeling eye gaze velocity trajectories using GANs with spectral loss for enhanced fidelity.
Scientific Reports.
Vol. 15.
https://doi.org/10.1038/s41598-025-05286-5
Beims, Marcus W.;
Lind, Pedro
; Pöschel, Thorsten; Tél, Támas; Vincze, Miklós; Wolf, Dietrich E.
(2025).
Imre M. Jánosi (1963-2023).
Chaos.
Vol. 35.
https://doi.org/10.1063/5.0274421
Bhandari, Shailendra
; Lencastre, Pedro;
Denysov, Sergiy
; Bystryk, Yurii;
Lind, Pedro
(2025).
IntLevPy: A Python library to classify and model intermittent and Lévy processes.
arXiv.org.
https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.250
Bhandari, Shailendra
; Lencastre, Pedro;
Lind, Pedro
(2024).
Modeling stochastic eye tracking data: A comparison of quantum
generative adversarial networks and Markov models.
8 s.
Association for Computing Machinery.
https://doi.org/10.1145/3638530.3664134
Ojha, Jaya;
Haugerud, Hårek
;
Yazidi, Anis
;
Lind, Pedro
(2024).
Exploring Interpretable AI Methods for ECG Data Classification.
Association for, Computing Mach (Red.).
ICDAR 2024 Proceedings. s. 11-18.
Association for Computing Machinery (ACM).
https://doi.org/10.1145/3643488.3660294
Rego Lencastre e Silva, Pedro
;
Yazidi, Anis
;
Lind, Pedro
(2024).
Modeling Wind-Speed Statistics beyond the Weibull Distribution.
11 s.
Energies.
Vol. 17.
https://doi.org/10.3390/en17112621
Upreti, Ramesh;
Lind, Pedro
; Elmokashfi, Ahmed Mustafa Abdalla;
Yazidi, Anis
(2024).
Trustworthy machine learning in the context of security and privacy.
International Journal of Information Security.
Vol. 23.
https://doi.org/10.1007/s10207-024-00813-3
Bhandari, Shailendra
;
Nichele, Stefano
;
Denysov, Sergiy
;
Lind, Pedro
(2024).
How quantum and evolutionary algorithms can help each other: two examples.
arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.00448