数据科学和数据安全
Imec将非结构化多媒体数据转换为可用信息。
我们的数据科学的研究人员处理 - 除其他外 - 数据质量，如何解释和可视化数据从不同的来源，以及如何将数据转化为有价值的信息，（最终）的知识。
融合语义智能和人工智能成一个单一的焦点，IMEC的跨越各种法兰德斯大学研究小组的目标是解决5周关键数据科学研究的挑战。
数据提取
当前的（大）数据系统还在于提供适合用于下游分析用途的高质量信息的一个主要挑战。为什么？因为手头上的数据往往是不相关的，冗余的，嘈杂的，不一致的，不完整的或非结构化的。
IMEC的研究小组在根特大学和鲁汶大学的设计创新清理、完成和特征提取从原始数据中提取可靠信息的方法。
数据挖掘
为了使大异构数据的意义上，IMEC的研究小组在UAntwerpen，根特大学和鲁汶大学设计创新数学/信号表示，统计模型，（深）机器学习的体系结构和语义推理技术。它们允许在资源有限和资源丰富的环境下分析分布式和非分布式数据。
数据可视化
数据可视化实现深度的见解和新的假设。他们可以针对端点的众多：2D，自动立体和场显示器和 - 圣杯 - 全息呈现。它们可以是静态的或允许如刷牙和过滤丰富的用户交互。
随着数据集的规模日益扩大和复杂性，计算和感知的可扩展性的挑战需要解决的问题。UAntwerpen、KU Leuven和VUB的Imec研究小组通过对多模态源数据进行分布式存储和计算以及压缩和可视化来缓解这个问题。
机器学习
大数据分析算法、统计方法、查询引擎和决策支持启发式都有一个共同点:它们都是为了造福人类而创建的。然而，我们缺乏手工处理所有这些数据的能力，而且这些数据通常是高度技术性的分析。
Imec的设计目标是个性化和智能化运营决策支持代理为我们分析数据它们为我们提供了可以理解的结论和建议。
这就要求：
- 深度学习-多层处理和算法抽象，使数据模式可学习
- 学习迁移- 知识的跨习题集的应用程序
两者都是UGent和KU Leuven的imec研究人员的专长。
数据安全
在隐私和安全的研究领域，三个长期研究的挑战已经确定：
- 实现安全的云计算解决方案
- 确保物联网
- 确保数据保护与隐私的重视
Imec的安全研究汇集了超过140名Imec - ku Leuven研究人员，他们在国家和国际层面上与学术界和产业界建立了一流的合作记录。
我们该怎样帮助你？
我们能为您做些什么?
- 除了我们的研究活动，我们还与行业伙伴合作，开发实用的解决方案，帮助他们最大限度地利用他们的数据。
为什么和我们合作?
- IMEC的研究数据基础上的专业知识的语义智能（理解含义是如何制造和解释）和人工智能（创建检测模式和提取知识进行原始数据的算法）的独特组合。
- Imec在加速搜索算法和链接分布式数据方面处于领先地位。
- IMEC开发的算法，这将有助于未来的视觉搜索界面成为了只有快速准确地预测不同的数据块之间的关系和联系的最相关和最有价值的信息。
- 与安全 - - 在IMEC小组已与工业合作伙伴开发和部署自学习，多传感器的机器人，无缝协作，正与一个人和同一条装配线。
- Imec是国际研究界应对建立数据信任挑战的关键角色。它也是世界上唯一从事数据来源重建的组织之一。
