The pharmaceutical industry is currently facing challenges as new drug modalities such as multispecific antibody constructs, PROTACs (including molecular glues), adeno-associated viruses (AAV´s) and virus like particles for gene therapy are being investigated for treatment of cancer, autoimmune diseases and genetically induced diseases. Therefore, we propose to develop a new biophysical characterization tool by combining flow induced dispersion analysis (FIDA), and advanced optical detection.

Det er velkendt at høreapparatsbrugere oplever problemer i støjfyldte miljøer. Deep learning har vist et enormt potentiale for forbedringer på netop dette område. Desværre forsvinder mange af fordelene ved teknologien hvis den skaleres ned i en størrelsesorden som tillader implementering i et høreapparat. Projektets formål er at udvikle deep-learning-algoritmer til støjreduktion og taleseparation, som kan nedskaleres i størrelse og samtidigt bevare både effektivitet og lydkvalitet.

Projektet har til formål at få en bedre forståelse for distributionsnettet for elektricitet (lavspændingsnettet). Med flere elbiler og varmepumper og elektrificering generelt skal der investeres i nettet. Projektet ser på hvor meget der skal der investeres i forskellige scenarier og hvordan investeringerne er fordelt geografisk. Dermed bliver det også undersøgt hvordan de nuværende tariffer hænger sammen med investeringer og eksogene stød til elpriser eller tariffer påvirker nettets belastning.