In this research, we integrate the voice commands technique into Google Map. It means that we can control part of the movements for Google Map search without using the mouse or keyboard but with voice. Our voice command system is built on the client side. The biggest different between our system and state-of-the-art real-time speech processing system is that all the computation about the speech process always work on the client side. For our corpus, we choose the Top100 scenic spots in Taiwan and some specific control commands as our training data. In the experiment of our research, we make use of the different ways to train the acoustic models and design dictionary and language models to estimate the efficiency on our system. Actual usage in the system, we can move the map center to the specific location sequentially by voice command operations for location, control and coordinate. we estimate the overall search process time on some specific locations by different users. It spends 20.8 seconds in average which spends most of time in recording stage.

People today increasingly use software utilities which help create ‘to-do’ lists or reminders to stay efficient and productive. This has spurred a new industry into designing products for Business Management, Project Planning and Schedule Management on web and device platforms. However, these tools are either designed for novices or industrial level managers. A large number of individuals fall in between; their projects require intensive planning but not at the level of industrial projects. To address this category of users, I propose BusyBeeTaskManager, a web-based application that helps visually plan projects and efficiently communicate progress within the team. The user interface is designed for novice users but features such as document sharing, task dependency graph and automatic task updates allow users to carry outsophisticated team-based projects. / text

IP-adresserna under IPv4 är inte tillräckliga och har på många delar i världen redan tagit slut. IPv6 erbjuder många fler tillgängliga adresser och övergången till protokollet har redan börjat. Det Gävlebaserade företaget Interlan erbjuder en tjänst som kontrollerar om kommuner och myndigheter i de nordiska länderna är nåbara via IPv6 samt om de är säkrade med DNSSEC. Denna rapport beskriver jobbet med att förbättra och göra deras tjänst anpassningsbar för flera länder. Processen som beskrivs är parametriseringen av skripten som samlar data, skapandet av en databas att lagra data i, och ändringar till hur data presenteras så att det går att lägga till flera länder.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2009.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2009.

No description available.

No description available.

Syfte - Detta examensarbete utreder vad som påverkar vilken länk studenterna på Jönköping University väljer att klicka på i Googles sökresultat vid en produktsökning. För vissa e- handelsföretag kan det vara avgörande att användarna klickar på deras länk i sökresultatet. Men vad väljer studenter att klicka på? Väljer de en länk i det organiska sökresultatet eller väljer de att klicka på en annons? Arbetet har utförts med syftet att hjälpa e-handelsföretag som säljer produkter med målgruppen studenter. Under arbetes gång besvarades följande frågeställningen: • Vad påverkar vilken länk Jönköping Universitys studenter väljer att klicka på i Googles sökresultat? Metod - För att kunna besvara frågeställning har tre olika metoder används för att samla in data. Metoderna som används är tre intervjuer med experter inom SEO-branschen, 114 observationer med studenter och i samband med observationerna fick studenterna också genomföra en digital enkät. Resultat - Utifrån den insamlade datan från intervjuer, observationer, digitala enkäter och sekundärdata har ett resultat tagits fram gällande vad som påverkar studenters val av länkar på sökmotorn Google. I resultatet framkommer det att sökmotoroptimering är viktigt för att ett e- handelsföretag skall synas på Google, finns du inte med på förstasidan finns du inte. Även att igenkänningsfaktorn spelar störst roll i valet av vilken länk studenter klickar på. Där framkommer det två olika typer av beteenden båda med igenkänningsfaktorn i baktanke. Antingen klickar studenterna på första länken de känner igen eller så väljer de medvetet bort annonserna och klickar på första vanliga länken de känner igen. Implikationer - Arbetet är endast genomfört på studenter från Jönköping University. Ett representativt urval gjordes från den teoretiska populationen för ett generaliserbart resultat. Men för att kunna generalisera resultatet på studenter i en större utsträckning krävs det att samma undersökningen görs på olika högskolor/universitet i Sverige. Begränsningar - Fokus och mest tid lades på att genomföra observationerna vilket gav mindre tid till att genomföra flera intervjuer. Detta är en avgörande faktor som påverkade studiens omfång och resultat. Om det funnit mer tid hade även en undersökning på andra sökmotorer varit genomförbar. Alla sökningar gjordes på Google som är den största och den ledande sökmotorn i världen. Om Google skulle förändra något väsentligt i deras sökmotor kan resultatet bli oanvändbart. / Purpose - This examination paper examines what affects which link students at Jönköping University choose to click on the Google search results when they do a product search. For some e-commerce companies, it may be crucial that users click on their link in the search results. But which link do students choose to click on? Are they choosing to click on a link in the organic search results or are they choosing to click on an ad? This examination has been carried out with the aim to help e-commerce companies that sells products that target students. During this paper has following question has been answered: • What affects the link Jönköping University students choose to click on the Google search results? Method - To answer the question three different methods has been implemented to collect data. The methods conducted three interviews with experts in the SEO industry, 114 observations with students and in connection with the observations did the students answer a digital survey. These three methods gave a good and comparable results that ultimately strengthen each other. Results - Based on data collected from interviews, observations, digital surveys and secondary data have a result been developed shrill guessed what affects students' choice of the links on the search engine Google. The result shows that search engine optimization is important for an e- commerce business that must appear on Google, if you are not on the front page you are not existing. Although the recognition factor plays the most important role in the choice of which link students click. Where it appears two different kinds of behaviour both with the recognition factor of ulterior motive. Either the students click on the first link they recognize or choose them consciously remove the ads and click on the first common link them recognize. Implications - This work is only carried out on students from Jönköping University. A representative selection was made from the theoretical population of a generalizable results. But to generalize the results of the students to a greater extent it is required that the same survey conducted at various colleges / universities in Sweden. Limitations - Focus and most time was spent on implementing the observations which gave less time to conduct more than three interviews. This is a crucial factor that affected the study's scope and results. If there were more time had an investigation on other search engines would have been feasible. All searches were made on Google, which is the largest and the leading search engine in the world. If they are doing any big changes or updates our results may be unusable.

In this thesis we have presented econometrics and forecasts of Bitcoin and Google (GOOG) prices. We have implemented two models, one traditional, “ARIMA” and a relatively new one, “Prophet model” by using Facebook Prophet (ML). Machine learning is still new in the economic field, it has been rewarding to learn its capability. We have evaluated the model’s performance by using root mean square error (RMSE) and compared the result which model performed better. We wanted to compare to different assets, volatile Bitcoin to considerable stable Google (GOOG), thus investigate our models performance and if they differ or not. Regarding our result, we found that the ARIMA models have the best forecasting ability. We also investigate the impact of rational expectation and its impact on an asset price. We found that announcements on Bitcoin cause a significantly change in price and had an impact on the model’s performance. / I denna avhandling har vi presenterat ekonometriska modeller och prognoserade prisnivåer av Bitcoins och Googles (GOOG). Vi har implementerat två modeller, en traditionell, "ARIMA" samt en relativt ny modell, "Profetmodellen" med Facebook Prophet (ML). Maskininlärning är fortfarande nytt inom det ekonomiska området och det har varit givande att förstå dess förmåga. Vi vill jämföra två typer av tillgångar, Bitcoin som är volatile mot Google som är förhållandevis stabil för att se om våra modeller skiljer sig åt. Vi har utvärderat modellens prestanda med hjälp av root mean square error (RMSE) och jämförde resultatet vilken modell som var mest exakt. Vi fann att ARIMA-modellen gav oss bäst resultat. Vi undersöker också effekterna av rationella förväntningar och dess inverkan på pris av tillgång. Vi fann att nyheter om Bitcoin influerar dess pris och hade en inverkan på modellernas prestanda.

Evento realizado en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Campus San Isidro, Auditorio Luis Bustamante. / Presentación realizada por Gianfranco Polastri, Country Manager - Google Perú, en el Programa de Especialización en Negocios para Periodistas, 4ta Ed., de la UPC y Scotiabank, Módulo III: Business Making the Digital Era.