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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Robust Learning and Reasoning for Complex Event Forecasting

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Ethics Manual on Trustworthy Neuro-symbolic Learning for Complex Event Forecasting (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report that will a) explain how all data intended to be used for both training and/or validating the project’s techniques and models are relevant, high quality, and limited to the purposes at hand, at both micro and macro level, b) assess whether the neuro-symbolic models and their use in the context of the use cases have any detrimental impact on humans, namely in terms of safety (applicable for all use cases) and contingently discrimination (applicable in use case 2), c) provide adequate information regarding the system's quality, following a risk-based approach and classifying the systems’ risk levels.

Architecture Design and Integrated System Specification (PU version) (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report on the architecture design, software specifications for the EVENFLOW connectors and best practices towards the development of the integrated prototype.

Data handling, Requirements Analysis & Scenario Definition (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will present the data handling process, the requirements analysis and the scenario definitions for the use cases.

Interim Version of Verification and Scalability Techniques (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

First version of robustness and efficiency algorithms and tools that support EVENFLOW’s online learning and reasoning approach.

Interim Version of Online Neuro-Symbolic Learning & Reasoning Techniques (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

First version of online neuro-symbolic learning and reasoning, explainability and data programming techniques.

Plan for Dissemination and Exploitation Including Communication Activities (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will detail the plan for the project dissemination and exploitation strategy to be adopted throughout the project lifetime. Additionally, it will include a report on related projects and actions that EVENFLOW will cooperate with, in order to approach stakeholders.

Interim Use Case Evaluation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable will present the results and feedback from the interim evaluation of the tools and the EVENFLOW platform in the three use cases.

Data Management Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A report that will a) provide an overview of the datasets generated and used in the context of the project and the use cases, b) outline how data will be generated and/or collected and processed, subject to all relevant regulations, namely the GDPR, the Data Governance Act and the Proposal for the AI Regulation, c) assess, on top of the methodology and standards to be introduced, whether and how this data will be shared as FAIR and how it will be curated and preserved, in direct alignment with the ethics requirements.

Project Presentation and Website (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This deliverable contains a fact sheet providing an overview of the project, following the EC standards and template, the project presentation and the project website, which will be the main dissemination and exploitation channel for promoting and communicating the project and relevant activities and achievements.

Publications

A Novel Reverse Random Hyperplane Projection Scheme and Its Effect on Mining Sensor Streams (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Antonios Skevis, George Klioumis, Nikos Giatrakos
Publié dans: 2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/BIGDATA62323.2024.10825198

NeuroFlinkCEP: Neurosymbolic Complex Event Recognition Optimized across IoT Platforms (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ourania Ntouni, Dimitrios Banelas, Nikos Giatrakos
Publié dans: Proceedings of the VLDB Endowment, Numéro 18, 2025, ISSN 2150-8097
Éditeur: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.14778/3750601.3750670

Neuro-symbolic Complex Event Recognition in Autonomous Driving

Auteurs: Tatiana Boura, Nikos Katzouris
Publié dans: 2025
Éditeur: Creative Commons license

Optimizing Resource Allocation for Tumor Simulations over HPC Infrastructures (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Streviniotis, Errikos; Giatrakos, Nikos; Kotidis, Yannis; Ntiniakou, Thaleia; Ponce de Leon, Miguel;
Publié dans: 2023
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/dsaa60987.2023.10302484

An Empirical Evaluation of Explainable AI Approaches (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ioannis T. Christou, John Soldatos, Pantelis Lappas
Publié dans: 2025 21st International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/DCOSS-IOT65416.2025.00159

Feature Selection via Minimal Covering Sets for Industrial Internet of Things Applications (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Christou, Ioannis T.; Soldatos, John; Papadakis, Thanassis; Gutierrez-Rojas, Daniel; Nardelli, Pedro;
Publié dans: 2023
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/dcoss-iot58021.2023.00092

SSTRESED: Scalable Semantic Trajectory Extraction for Simple Event Detection over Streaming Movement Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giatrakos, Nikos
Publié dans: International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME), Numéro 30, 2023
Éditeur: International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME)
DOI: 10.4230/LIPIcs.TIME.2023.15

NeSyA: Neurosymbolic Automata (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Manginas, Nikolaos; Paliouras, George; De Raedt, Luc
Publié dans: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, 2025
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.24963/IJCAI.2025/662

A Scalable Approach to Probabilistic Neuro-Symbolic Robustness Verification

Auteurs: Vasileios Manginas ~Vasileios_Manginas1 , Nikolaos Manginas, Edward Stevinson, Sherwin Varghese, Nikos Katzouris, Georgios Paliouras, Alessio Lomuscio
Éditeur: Open Review

SuBiTO: Synopsis-based Training Optimization for Continuous Real-Time Neural Learning over Big Streaming Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Errikos Streviniotis, George Klioumis, Nikos Giatrakos
Publié dans: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 39, 2025, ISSN 2374-3468
Éditeur: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V39I28.35371

Answer Set Automata: A Learnable Pattern Specification Framework for Complex Event Recognition (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Katzouris, Nikos; Paliouras, Georgios;
Publié dans: Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs), Numéro 278, 2023
Éditeur: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik (2023)
DOI: 10.4230/LIPIcs.TIME.2023.17

Proactive Streaming Analytics at Scale: A Journey from the State-of-the-art to a Production Platform (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giatrakos, Nikos; Alevizos, Elias; Deligiannakis, Antonios; Kinkenberg, Ralf; Artikis, Alexander
Publié dans: 2023
Éditeur: CIKM ’23
DOI: 10.1145/3583780.3615293

Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations

Auteurs: Alessandro De Palma, Rudy Bunel, Krishnamurthy Dvijotham, M. Pawan Kumar, Robert Stanforth, Alessio Lomuscio
Publié dans: 2024
Éditeur: ICLR via OpenReview

How to Make your Duck Fly: Advanced Floating Point Compression to the Rescue (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Liakos, Panagiotis; Papakonstantinopoulou, Katia; Bruineman, Thijs; Raasveldt, Mark; Kotidis, Yannis
Publié dans: 2024
Éditeur: EDBT
DOI: 10.5281/zenodo.10815563

Data-driven Synchronization Protocols for Data-parallel Neural Learning over Streaming Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: George Klioumis, Nikos Giatrakos
Publié dans: 2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/BIGDATA62323.2024.10825830

Model Predictive Control Based Reference Generation for Optimal Proportional Integral Derivative Control (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fatos Gashi, Khalil Abuibaid, Martin Ruskowski, Achim Wagner
Publié dans: 2024 32nd Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/MED61351.2024.10566273

Nature Communications (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Núñez-Carpintero, I; O’Connor, E; Rigau, M; Bosio, M; Spendiff, S; Azuma, Y; Topf, A; Thompson, R; A.C.’t Hoen, P; Chamova, T; Tournev, I; Guergueltcheva, V; Laurie, S; Beltran, S; Capella, S; Cirillo, D; Lochmüller, H; Valencia, A;
Publié dans: Nature Communications, Numéro 15, 2023, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1101/2023.01.19.524736,10.1038/s41467-024-45099-0

RATS: A resource allocator for optimizing the execution of tumor simulations over HPC infrastructures (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Errikos Streviniotis, Nikos Giatrakos, Yannis Kotidis, Thaleia Ntiniakou, Miguel Ponce de Leon
Publié dans: Information Systems, Numéro 132, 2025, ISSN 0306-4379
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IS.2025.102538

And synopses for all: A synopses data engine for extreme scale analytics-as-a-service. Information Systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Antonios Kontaxakis; Nikos Giatrakos; Dimitris Sacharidis; Antonios Deligiannakis
Publié dans: Information Systems, Numéro Volume 116, 2023, ISSN 0306-4379
Éditeur: Science Direct
DOI: 10.1016/j.is.2023.102221

From Complexity to Clarity: Evaluating Explainability of Biomedical Machine Learning Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: González Mallo, Marta; Valencia, Alfonso; Cirillo, Davide
Publié dans: 2024
Éditeur: ISMB/ECCB 2023
DOI: 10.5281/zenodo.10564978

Adaptive and Scalable Multi-Mobile-Robot Simulation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dudhagara, S., Blumhofer, B., Ruskowski, M., & Wagner, A.
Publié dans: 2025
Éditeur: ZENODO
DOI: 10.5281/ZENODO.18469379

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