Laboratorul de Baze de Date și Inteligență Artificială

Laboratorul de baze de date și inteligență artificială (DBIA) este un centru de excelență pentru cercetarea in domeniile inteligenței artificiale și a bazelor de date inca de la fondarea sa în 1997. 

Principalele teme de cercetare constau in metode automate de invatare, rețele neuronale, datamining și baze de date. Rezultatele obținute de membrii laboratorului au fost publicate în reviste și conferințe internaționale prestigioase. Considerăm că rezultatele cercetărilor noastre vor influența modul în care inteligenta artificiala și bazele de date vor fi utilizate pentru a construi viitoare produse inteligente în industrie.

Domenii de cercetare

Membri actuali

Director:

Ștefan HOLBAN

Echipa de cercetare:

Ionel JIAN

Marius CRIȘAN

Călin-Adrian POPA

Dan PESCARU

Cosmin CERNĂZANU-GLĂVAN

Codruța ISTIN

Doru TODINCA

Ciprian-Bogdan CHIRILĂ

Ioana ŞORA

Selecție proiecte de cercetare

Săli afiliate

Descriere, istoric și alte informații

Viziunea centrului de cercetare

• Human resources
• Industry-Academia partnership
• Research projects

Proiecte de cercetare

• Structural funds
• Bilateral projects
• International research projects (FP7, CHIST-ERA)
• National research projects

Parteneri din industrie

• Everseen
• Continental Automotive
• Visma
• Piconet
• Krohne

Parteneri academici

• University of Manchester (Marea Britanie)
• University of Innsbruck (Austria)
• University of New York at Stony Brook (USA)
• Université Nice Sophia Antipolis (France)
• Dublin City University (Ireland)

Articole

• Petre Birtea, Dan Comănescu, Călin-Adrian Popa, Averaging on Manifolds by Embedding Algorithm. Journal of Mathematical Imaging and Vision, Vol. 49, Nr. 2, pag. 454-466, 2014. (ISI Impact Factor 1.603, Q1)
• Călin-Adrian Popa, Eva Kaslik, Multistability and multiperiodicity in impulsive hybrid quaternion-valued neural networks with mixed delays. Neural Networks, Vol. 99, pag. 1-18, 2018. (ISI Impact Factor 5.785, Q1)
• Călin-Adrian Popa, Global exponential stability of octonion-valued neural networks with leakage delay and mixed delays. Neural Networks, Vol. 105, pag. 277-293, 2018. (ISI Impact Factor 5.785,Q1)
• Călin-Adrian Popa, Global exponential stability of neutral-type octonion-valued neural networks with time-varying delays. Neurocomputing, Vol. 309, pag. 117-133, 2018. (ISI Impact Factor 4.072,Q1)
• Călin-Adrian Popa, Global μ-stability of neutral-type impulsive complex-valued BAM neural networks with leakage delay and unbounded time-varying delays. Neurocomputing, 2019. (ISI Impact Factor 4.072, Q1)
• M. Baba, V. Gui, C. Cernazanu, D. Pescaru, "A Sensor Network Approach for Violence Detection in Smart Cities Using Deep Learning", Sensors, Vol. 19(7), MDPI Basel, April 2019, pp. 1-17. (ISI Q1)
• D. Pescaru, D.I. Curiac, "Ensemble based traffic light control for city zones using a reduced number of sensors", Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Elsevier, Vol. 46, September 2014, Pages 261-273 (ISI Q1)
• D. Pescaru, D.I. Curiac, "Anchor Node Localization for Wireless Sensor Networks Using Video and Compass Information Fusion", Sensors, Vol. 14(3), MDPI Basel, March 2014, pp. 4211-4224. (ISI Q1)
• V. Subramanian, M. Gilberti, A. Doboli, D. Pescaru, "A Goal-Oriented Programming Framework for Grid Sensor Networks with Reconfigurable Embedded Nodes", ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS), Vol. 11 Iss. 4, ACM New York, December 2012, pp. 79:1-79:30. (ISI-IF = 1.368)
• C. Istin, D. Pescaru, A. Doboli, "Stochastic Model-based Heuristics for Fast Field of View Loss Recovery in Urban Traffic Management Through Networks of Video Cameras", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 12 Iss. 3, IEEE Press, September 2011, pp. 895-907. (ISI Q1)

Foști membri

Sorin BABII

Contact

DBIA Lab: Laboratorul de Baze de Date și Inteligență Artificială
Departamentul Calculatoare și Tehnologia Informației
Universitatea Politehnica Timișoara