• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 104
  • 27
  • 20
  • 13
  • 12
  • 8
  • 5
  • 4
  • 4
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 229
  • 54
  • 44
  • 34
  • 33
  • 27
  • 26
  • 24
  • 24
  • 22
  • 19
  • 19
  • 17
  • 17
  • 16
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
221

Development of Advanced Closed-Loop Brain Electrophysiology Systems for Freely Behaving Rodents

Cuevas López, Aarón 17 January 2022 (has links)
[ES] La electrofisiología extracelular es una técnica ampliamente usada en investigación neurocientífica, la cual estudia el funcionamiento del cerebro mediante la medición de campos eléctricos generados por la actividad neuronal. Esto se realiza a través de electrodos implantados en el cerebro y conectados a dispositivos electrónicos para amplificación y digitalización de las señales. De los muchos modelos animales usados en experimentación, las ratas y los ratones se encuentran entre las especies más comúnmente utilizadas. Actualmente, la experimentación electrofisiológica busca condiciones cada vez más complejas, limitadas por la tecnología de los dispositivos de adquisición. Dos aspectos son de particular interés: Realimentación de lazo cerrado y comportamiento en condiciones naturales. En esta tesis se presentan desarrollos con el objetivo de mejorar diferentes facetas de estos dos problemas. La realimentación en lazo cerrado se refiere a todas las técnicas en las que los estímulos son producidos en respuesta a un evento generado por el animal. La latencia debe ajustarse a las escalas temporales bajo estudio. Los sistemas modernos de adquisición presentan latencias en el orden de los 10ms. Sin embargo, para responder a eventos rápidos, como pueden ser los potenciales de acción, se requieren latencias por debajo de 1ms. Además, los algoritmos para detectar los eventos o generar los estímulos pueden ser complejos, integrando varias entradas de datos en tiempo real. Integrar el desarrollo de dichos algoritmos en las herramientas de adquisición forma parte del diseño experimental. Para estudiar comportamientos naturales, los animales deben ser capaces de moverse libremente en entornos emulando condiciones naturales. Experimentos de este tipo se ven dificultados por la naturaleza cableada de los sistemas de adquisición. Otras restricciones físicas, como el peso de los implantes o limitaciones en el consumo de energía, pueden también afectar a la duración de los experimentos, limitándola. La experimentación puede verse enriquecida cuando los datos electrofisiológicos se ven complementados con múltiples fuentes distintas. Por ejemplo, seguimiento de los animales o miscroscopía. Herramientas capaces de integrar datos independientemente de su origen abren la puerta a nuevas posibilidades. Los avances tecnológicos presentados abordan estas limitaciones. Se han diseñado dispositivos con latencias de lazo cerrado inferiores a 200us que permiten combinar cientos de canales electrofisiológicos con otras fuentes de datos, como vídeo o seguimiento. El software de control para estos dispositivos se ha diseñado manteniendo la flexibilidad como objetivo. Se han desarrollado interfaces y estándares de naturaleza abierta para incentivar el desarrollo de herramientas compatibles entre ellas. Para resolver los problemas de cableado se siguieron dos métodos distintos. Uno fue el desarrollo de headstages ligeros combinados con cables coaxiales ultra finos y conmutadores activos, gracias al seguimiento de animales. Este desarrollo permite reducir el esfuerzo impuesto a los animales, permitiendo espacios amplios y experimentos de larga duración, al tiempo que permite el uso de headstages con características avanzadas. Paralelamente se desarrolló un tipo diferente de headstage, con tecnología inalámbrica. Se creó un algoritmo de compresión digital especializado capaz de reducir el ancho de banda a menos del 65% de su tamaño original, ahorrando energía. Esta reducción permite baterías más ligeras y mayores tiempos de operación. El algoritmo fue diseñado para ser capaz de ser implementado en una gran variedad de dispositivos. Los desarrollos presentados abren la puerta a nuevas posibilidades experimentales para la neurociencia, combinando adquisición elextrofisiológica con estudios conductuales en condiciones naturales y estímulos complejos en tiempo real. / [CA] L'electrofisiologia extracel·lular és una tècnica àmpliament utilitzada en la investigació neurocientífica, la qual permet estudiar el funcionament del cervell mitjançant el mesurament de camps elèctrics generats per l'activitat neuronal. Això es realitza a través d'elèctrodes implantats al cervell, connectats a dispositius electrònics per a l'amplificació i digitalització dels senyals. Dels molts models animals utilitzats en experimentació electrofisiològica, les rates i els ratolins es troben entre les espècies més utilitzades. Actualment, l'experimentació electrofisiològica busca condicions cada vegada més complexes, limitades per la tecnologia dels dispositius d'adquisició. Dos aspectes són d'especial interès: La realimentació de sistemes de llaç tancat i el comportament en condicions naturals. En aquesta tesi es presenten desenvolupaments amb l'objectiu de millorar diferents aspectes d'aquestos dos problemes. La realimentació de sistemes de llaç tancat es refereix a totes aquestes tècniques on els estímuls es produeixen en resposta a un esdeveniment generat per l'animal. La latència ha d'ajustar-se a les escales temporals sota estudi. Els sistemes moderns d'adquisició presenten latències en l'ordre dels 10ms. No obstant això, per a respondre a esdeveniments ràpids, com poden ser els potencials d'acció, es requereixen latències per davall de 1ms. A més a més, els algoritmes per a detectar els esdeveniments o generar els estímuls poden ser complexos, integrant varies entrades de dades a temps real. Integrar el desenvolupament d'aquests algoritmes en les eines d'adquisició forma part del disseny dels experiments. Per a estudiar comportaments naturals, els animals han de ser capaços de moure's lliurement en ambients emulant condicions naturals. Aquestos experiments es veuen limitats per la natura cablejada dels sistemes d'adquisició. Altres restriccions físiques, com el pes dels implants o el consum d'energia, poden també limitar la duració dels experiments. L'experimentació es pot enriquir quan les dades electrofisiològiques es complementen amb dades de múltiples fonts. Per exemple, el seguiment d'animals o microscòpia. Eines capaces d'integrar dades independentment del seu origen obrin la porta a noves possibilitats. Els avanços tecnològics presentats tracten aquestes limitacions. S'han dissenyat dispositius amb latències de llaç tancat inferiors a 200us que permeten combinar centenars de canals electrofisiològics amb altres fonts de dades, com vídeo o seguiment. El software de control per a aquests dispositius s'ha dissenyat mantenint la flexibilitat com a objectiu. S'han desenvolupat interfícies i estàndards de naturalesa oberta per a incentivar el desenvolupament d'eines compatibles entre elles. Per a resoldre els problemes de cablejat es van seguir dos mètodes diferents. Un va ser el desenvolupament de headstages lleugers combinats amb cables coaxials ultra fins i commutadors actius, gràcies al seguiment d'animals. Aquest desenvolupament permet reduir al mínim l'esforç imposat als animals, permetent espais amplis i experiments de llarga durada, al mateix temps que permet l'ús de headstages amb característiques avançades. Paral·lelament es va desenvolupar un tipus diferent de headstage, amb tecnologia sense fil. Es va crear un algorisme de compressió digital especialitzat capaç de reduir l'amplada de banda a menys del 65% de la seua grandària original, estalviant energia. Aquesta reducció permet bateries més lleugeres i majors temps d'operació. L'algorisme va ser dissenyat per a ser capaç de ser implementat a una gran varietat de dispositius. Els desenvolupaments presentats obrin la porta a noves possibilitats experimentals per a la neurociència, combinant l'adquisició electrofisiològica amb estudis conductuals en condicions naturals i estímuls complexos en temps real. / [EN] Extracellular electrophysiology is a technique widely used in neuroscience research. It can offer insights on how the brain works by measuring the electrical fields generated by neural activity. This is done through electrodes implanted in the brain and connected to amplification and digitization electronic circuitry. Of the many animal models used in electrophysiology experimentation, rodents such as rats and mice are among the most popular species. Modern electrophysiology experiments seek increasingly complex conditions that are limited by acquisition hardware technology. Two particular aspects are of special interest: Closed-loop feedback and naturalistic behavior. In this thesis, we present developments aiming to improve on different facets of these two problems. Closed-loop feedback encompasses all techniques in which stimuli is produced in response of an event generated by the animal. Latency, the time between trigger event and stimuli generation, must adjust to the biological timescale being studied. While modern acquisition systems feature latencies in the order of 10ms, response to fast events such as high-frequency electrical transients created by neuronal activity require latencies under $1ms$. In addition, algorithms for triggering or generating closed-loop stimuli can be complex, integrating multiple inputs in real-time. Integration of algorithm development into acquisition tools becomes an important part of experiment design. For electrophysiology experiments featuring naturalistic behavior, animals must be able to move freely in ecologically meaningful environments, mimicking natural conditions. Experiments featuring elements such as large arenaa, environmental objects or the presence of another animals are, however, hindered by the wired nature of acquisition systems. Other physical constraints, such as implant weight or power restrictions can also affect experiment time, limiting their duration. Beyond the technical limits, complex experiments are enriched when electrophysiology data is integrated with multiple sources, for example animal tracking or brain microscopy. Tools allowing mixing data independently of the source open new experimental possibilities. The technological advances presented on this thesis addresses these topics. We have designed devices with closed-loop latencies under 200us while featuring high-bandwidth interfaces. These allow the simultaneous acquisition of hundreds of electrophysiological channels combined with other heterogeneous data sources, such as video or tracking. The control software for these devices was designed with flexibility in mind, allowing easy implementation of closed-loop algorithms. Open interface standards were created to encourage the development of interoperable tools for experimental data integration. To solve wiring issues in behavioral experiments, we followed two different approaches. One was the design of light headstages, coupled with ultra-thin coaxial cables and active commutator technology, making use of animal tracking. This allowed to reduce animal strain to a minimum allowing large arenas and prolonged experiments with advanced headstages. A different, wireless headstage was also developed. We created a digital compression algorithm specialized for neural electrophysiological signals able to reduce data bandwidth to less than 65.5% its original size without introducing distortions. Bandwidth has a large effect on power requirements. Thus, this reduction allows for lighter batteries and extended operational time. The algorithm is designed to be able to be implemented in a wide variety of devices, requiring low hardware resources and adding negligible power requirements to a system. Combined, the developments we present open new possibilities for neuroscience experiments combining electrophysiology acquisition with natural behaviors and complex, real-time, stimuli. / The research described in this thesis was carried out at the Polytechnic University of Valencia (Universitat Politècnica de València), Valencia, Spain in an extremely close collaboration with the Neuroscience Institute - Spanish National Research Council - Miguel Hernández University (Instituto de Neurociencias - Consejo Superior de Investigaciones Cientí cas - Universidad Miguel Hernández), San Juan de Alicante, Spain. The projects described in chapters 3 and 4 were developed in collabo- ration with, and funded by, Open Ephys, Cambridge, MA, USA and OEPS - Eléctronica e produção, unipessoal lda, Algés, Portugal. / Cuevas López, A. (2021). Development of Advanced Closed-Loop Brain Electrophysiology Systems for Freely Behaving Rodents [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/179718 / TESIS
222

Deep Learning with Vision-based Technologies for Structural Damage Detection and Health Monitoring

Bai, Yongsheng 08 December 2022 (has links)
No description available.
223

Effects of skin color on the Accuracy of heart ratedetection of commercial wearable devices / Effekten av olika hudfärger på nogrannheten vidmätning av hjärtslag med olika kommersiella bärbaraenheter

Jaber, Hussein January 2023 (has links)
The ownership and demand for fitness trackers, smartwatches, and wrist-worn deviceshave been increasing globally. These devices offer various features such as measuringphysical activity, sleep monitoring, and health-related measurements like heart rate andheart rate variability using PhotoPlethysmoGraphy (PPG). However, research indicatesthat PPG measurements are less accurate on darker skin compared to lighter skin due to thehigher presence of melanin, a light-absorbing substance in dark skin.This thesis addresses the impact of melanin on the accuracy of heart rate measurements ondifferent skin colors using four commercial smartwatches, Apple Watch Series 5, FitbitCharge 2, Xiaomi Miband 3, and Sony mSafety. The study involves analyzing the accuracyof these smartwatches on individuals with varying skin colors while controlling forexternal factors. The collected data from the smartwatches are compared to a referencesensor that uses electrocardiography (ECG) measurements with electrodes placed aroundthe chest. Three different tests are conducted wearing the devices, with no movement,while walking, and with circular hand motions.The tests were conducted on twelve participants representing the 6 different skin typescategorized using the Fitzpatrick scale. With the presented results in this thesis, it wasconcluded that the 4 smartwatches' measurement accuracy does not seem to be dependenton specific skin types. Ranked in terms of Mean Absolute Error (MAE), the Apple Watchshowed the lowest value, followed by Xiaomi, Fitbit and the mSafety and that the accuracydid not depend on skin color. / Ägandet och efterfrågan av smartklockor har ökat globalt. Dessa enheter erbjuder olikafunktioner som mäter fysisk aktivitet, övervakning av sömn och hälsorelaterade mätningarsom puls och hjärtfrekvensvariabilitet med hjälp av PhotoPlethysmoGraphy (PPG).Forskning har dock visat att PPG-mätningar är mindre noggranna på mörkare hud jämförtmed ljusare hud på grund av den högre närvaron av substansen melanin, ettljusabsorberande ämne.Syftet med detta arbete är att undersöka påverkan av melanin på noggrannheten i pulsmätningar på olika hudfärger med hjälp av fyra kommersiella smartklockor: Apple WatchSeries 5, Fitbit Charge 2, Xiaomi Miband 3 och mSafety av Sony. Arbetet inkluderar enanalys av dessa smartklockors noggrannhet på personer med de olika hudfärger samtidigtsom externa faktorer som kan påverka noggrannheten kontrolleras. De insamlade data frånsmartklockorna jämförs med en referenssensor, Polar band, som använderelektrokardiografimätningar (ECG) med elektroder. Tre olika tester utförs med enheterna,utan rörelse, medan man går och med cirkulära handrörelser.Testerna utfördes på tolv deltagare som representerar olika hudtyper kategoriserade enligtFitzpatrick-skalan. Utifrån de presenterade resultaten i denna avhandling drogs slutsatsenatt de fyra smartklockornas mätnoggrannhet inte verkar vara beroende av specifikahudtyper. Rankade i termer av Mean Absolute Error (MAE) visade Apple Watch det lägstavärdet, följt av Xiaomi, Fitbit och mSafety.
224

Desarrollo de técnicas avanzadas de seguimiento de posturas para reconocimiento de comportamientos de C. elegans

Layana Castro, Pablo Emmanuel 26 October 2023 (has links)
Tesis por compendio / [ES] El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de técnicas avanzadas de seguimiento de posturas para reconocimiento de comportamientos del Caenorhabditis elegans o C. elegans. El C. elegans es una clase de nematodo utilizado como organismo modelo para el estudio y tratamientos de diferentes enfermedades patológicas así como neurodegenerativas. Su comportamiento ofrece información valiosa para la investigación de nuevos fármacos (o productos alimenticios y cosméticos saludables) en el estudio de lifespan y healthspan. Al día de hoy, muchos de los ensayos con C. elegans se realizan de forma manual, es decir, usando microscopios para seguirlos y observar sus comportamientos o en laboratorios más modernos utilizando programas específicos. Estos programas no son totalmente automáticos, requieren ajuste de parámetros. Y en otros casos, son programas para visualización de imágenes donde el operador debe etiquetar maualmente el comportamiento de cada C. elegans. Todo esto se traduce a muchas horas de trabajo, lo cual se puede automatizar utilizando técnicas de visión por computador. Además de poder estimar indicadores de movilidad con mayor precisión que un operador humano. El problema principal en el seguimiento de posturas de C. elegans en placas de Petri son las agregaciones entre nematodos o con ruido del entorno. La pérdida o cambios de identidad son muy comunes ya sea de forma manual o usando programas automáticos/semi-automáticos. Y este problema se vuelve más complicado aún en imágenes de baja resolución. Los programas que automatizan estas tareas de seguimiento de posturas trabajan con técnicas de visión por computador usando técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes o técnicas de aprendizaje profundo. Ambas técnicas han demostrado excelentes resultados en la detección y seguimiento de posturas de C. elegan}. Por un lado, técnicas tradicionales utilizan algoritmos/optimizadores para obtener la mejor solución, mientras que las técnicas de aprendizaje profundo aprenden de forma automática características del conjunto de datos de entrenamiento. El problema con las técnicas de aprendizaje profundo es que necesitan un conjunto de datos dedicado y grande para entrenar los modelos. La metodología utilizada para el desarrollo de esta tesis (técnicas avanzadas de seguimiento de posturas) se encuadran dentro del área de investigación de la visión artificial. Y ha sido abordada explorando ambas ramas de visión por computador para resolver los problemas de seguimiento de posturas de C. elegans en imágenes de baja resolución. La primera parte, es decir, secciones 1 y 2, capítulo 2, utilizó técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes para realizar la detección y seguimiento de posturas de los C. elegans. Para ello se propuso una nueva técnica de esqueletización y dos nuevos criterios de evaluación para obtener mejores resultados de seguimiento, detección, y segmentación de posturas. Las siguientes secciones del capítulo 2 utilizan técnicas de aprendizaje profundo, y simulación de imágenes sintéticas para entrenar modelos y mejorar los resultados de detección y predicción de posturas. Los resultados demostraron ser más rápidos y más precisos en comparación con técnicas tradicionales. También se demostró que los métodos de aprendizaje profundo son más robustos ante la presencia de ruido en la placa. / [CA] L'objectiu principal d'aquesta tesi és el desenvolupament de tècniques avançades de seguiment de postures per a reconeixement de comportaments del Caenorhabditis elegans o C. elegans. El C. elegans és una classe de nematodo utilitzat com a organisme model per a l'estudi i tractaments de diferents malalties patològiques així com neurodegeneratives. El seu comportament ofereix informació valuosa per a la investigació de nous fàrmacs (o productes alimentosos i cosmètics saludables) en l'estudi de lifespan i healthspan. Al dia de hui, molts dels assajos amb C. elegans es realitzen de manera manual, és a dir, usant microscopis per a seguir-los i observar els seus comportaments o en laboratoris més moderns utilitzant programes específics. Aquests programes no són totalment automàtics, requereixen ajust de paràmetres. I en altres casos, són programes per a visualització d'imatges on l'operador ha d'etiquetar maualment el comportament de cada C. elegans. Tot això es tradueix a moltes hores de treball, la qual cosa es pot automatitzar utilitzant tècniques de visió per computador. A més de poder estimar indicadors de mobilitat amb major precisió que un operador humà. El problema principal en el seguiment de postures de C. elegans en plaques de Petri són les agregacions entre nematodes o amb soroll de l'entorn. La pèrdua o canvis d'identitat són molt comuns ja siga de manera manual o usant programes automàtics/semi-automàtics. I aquest problema es torna més complicat encara en imatges de baixa resolució. Els programes que automatitzen aquestes tasques de seguiment de postures treballen amb tècniques de visió per computador usant tècniques tradicionals de processament d'imatges o tècniques d'aprenentatge profund. Totes dues tècniques han demostrat excel·lents resultats en la detecció i seguiment de postures de C. elegans. D'una banda, tècniques tradicionals utilitzen algorismes/optimizadors per a obtindre la millor solució, mentre que les tècniques d'aprenentatge profund aprenen de manera automàtica característiques del conjunt de dades d'entrenament. El problema amb les tècniques d'aprenentatge profund és que necessiten un conjunt de dades dedicat i gran per a entrenar els models. La metodologia utilitzada per al desenvolupament d'aquesta tesi (tècniques avançades de seguiment de postures) s'enquadren dins de l'àrea d'investigació de la visió artificial. I ha sigut abordada explorant totes dues branques de visió per computador per a resoldre els problemes de seguiment de postures de C. elegans en imatges de baixa resolució. La primera part, és a dir, secció 1 i 2, capítol 2, va utilitzar tècniques tradicionals de processament d'imatges per a realitzar la detecció i seguiment de postures dels C. elegans. Per a això es va proposar una nova tècnica de esqueletizació i dos nous criteris d'avaluació per a obtindre millors resultats de seguiment, detecció i segmentació de postures. Les següents seccions del capítol 2 utilitzen tècniques d'aprenentatge profund i simulació d'imatges sintètiques per a entrenar models i millorar els resultats de detecció i predicció de postures. Els resultats van demostrar ser més ràpids i més precisos en comparació amb tècniques tradicionals. També es va demostrar que els mètodes d'aprenentatge profund són més robustos davant la presència de soroll en la placa. / [EN] The main objective of this thesis is the development of advanced posture-tracking techniques for behavioural recognition of Caenorhabditis elegans or C. elegans. C. elegans is a kind of nematode used as a model organism for the study and treatment of different pathological and neurodegenerative diseases. Their behaviour provides valuable information for the research of new drugs (or healthy food and cosmetic products) in the study of lifespan and healthspan. Today, many of the tests on C. elegans are performed manually, i.e. using microscopes to track them and observe their behaviour, or in more modern laboratories using specific software. These programmes are not fully automatic, requiring parameter adjustment. And in other cases, they are programmes for image visualisation where the operator must label the behaviour of each C. elegans manually. All this translates into many hours of work, which can be automated using computer vision techniques. In addition to being able to estimate mobility indicators more accurately than a human operator. The main problem in tracking C. elegans postures in Petri dishes is aggregations between nematodes or with noise from the environment. Loss or changes of identity are very common either manually or using automatic/semi-automatic programs. And this problem becomes even more complicated in low-resolution images. Programs that automate these pose-tracking tasks work with computer vision techniques using either traditional image processing techniques or deep learning techniques. Both techniques have shown excellent results in the detection and tracking of C. elegans postures. On the one hand, traditional techniques use algorithms/optimizers to obtain the best solution, while deep learning techniques automatically learn features from the training dataset. The problem with deep learning techniques is that they need a dedicated and large dataset to train the models. The methodology used for the development of this thesis (advanced posture-tracking techniques) falls within the research area of computer vision. It has been approached by exploring both branches of computer vision to solve the posture-tracking problems of C. elegans in low-resolution images. The first part, i.e. sections 1 and 2, chapter 2, used traditional image processing techniques to perform posture detection and tracking of C. elegans. For this purpose, a new skeletonization technique and two new evaluation criteria were proposed to obtain better posture-tracking, detection, and segmentation results. The next sections of chapter 2 use deep learning techniques, and synthetic image simulation to train models and improve posture detection and prediction results. The results proved to be faster and more accurate compared to traditional techniques. Deep learning methods were also shown to be more robust in the presence of plate noise. / This research was supported by Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades [RTI2018-094312-B-I00 (European FEDER funds); FPI PRE2019-088214], and also was supported by Universitat Politècnica de València [“Funding for open access charge: Uni- versitat Politècnica de València”]. The author received a scholarship from the grant: Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores 2019. / Layana Castro, PE. (2023). Desarrollo de técnicas avanzadas de seguimiento de posturas para reconocimiento de comportamientos de C. elegans [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198879 / Compendio
225

The value of vehicle tracking technology in the recovery of stolen motor vehicles

Senekal, Willem Andries 03 1900 (has links)
Text in English / In this study, the research problem sought to explore, identify and acknowledge the value of vehicle tracking technology within the South African Police Service (SAPS). National legislation in the Republic of South Africa allows the SAPS and private organisations, such as Tracker, to create partnerships to successfully combat crime, such as vehicle related crimes. Data was collected by means of a literature study, together with semi-structured interviews that were individually conducted with non-commissioned officers of the SAPS: West Rand Flying Squad. These members are deployed daily, in an operational environment, to deal with the recovery of stolen and robbed motor vehicles; they utilise vehicle tracking technology to fulfil this function. A detailed study of literature relating to national legislation, SAPS directives, media and newspaper reports as well as library resources and international studies was conducted. The research indicates the importance of vehicle tracking technology in assisting specialized units within the SAPS to successfully and efficiently track and locate stolen or robbed motor vehicles. It is evident that the use of this type of technology has become an invaluable tool to the SAPS: West Rand Flying Squad members in their daily duties. Furthermore, members at grassroots level understand and appreciate the assistance and value of technology, especially as the technology enables them to effectively recover stolen or robbed motor vehicles, and to successfully arrest the perpetrators responsible for these thefts. The recommendations made in this study may provide a number of solutions to the South African government, SAPS, insurance industry and the general public, regarding the value of vehicle tracking technology. In addition, the study indicates how this technology can effectively assist in curbing vehicle crimes and the recovery of stolen or robbed motor vehicles; in the process, recovery affects the arrests of criminals, thus saving the economy a significant amount of money due to crimes of this nature. / Police Practice / M.A. (Criminal Justice)
226

Tuning of machine learning algorithms for automatic bug assignment

Artchounin, Daniel January 2017 (has links)
In software development projects, bug triage consists mainly of assigning bug reports to software developers or teams (depending on the project). The partial or total automation of this task would have a positive economic impact on many software projects. This thesis introduces a systematic four-step method to find some of the best configurations of several machine learning algorithms intending to solve the automatic bug assignment problem. These four steps are respectively used to select a combination of pre-processing techniques, a bug report representation, a potential feature selection technique and to tune several classifiers. The aforementioned method has been applied on three software projects: 66 066 bug reports of a proprietary project, 24 450 bug reports of Eclipse JDT and 30 358 bug reports of Mozilla Firefox. 619 configurations have been applied and compared on each of these three projects. In production, using the approach introduced in this work on the bug reports of the proprietary project would have increased the accuracy by up to 16.64 percentage points.
227

Koncept nabíjecí stanice s možností off-grid provozu pro elektrokola / Concept of Charging Stations with off-grid Operation for Electric Bicycles

Leitman, Valentín January 2017 (has links)
This thesis deals with charging stations for electric bicycles powered by renewable energy. The aim of this work is to make a proposal for the hybrid charging stations for electric bicycles, which will work independently and, if necessary, will be backed up by a network. In this thesis is entered theoretical information on the issue of electric bicycles, the batteries, charging stations, the connectors of chargers, and photovoltaic systems. The practical part of this thesis is the basic design of the charging station and its design of the mathematical model of the individual parts in Simulink program, which are linked to the actual design of the charging station. In conclusion, this thesis deals with energy and economic analysis of the proposed system, therein included various methods of assessing investment recommendations of appropriate processing methods and overall assessment of the subject.
228

NONINVASIVE MEASUREMENT OF HEARTRATE, RESPIRATORY RATE, AND BLOOD OXYGENATION THROUGH WEARABLE DEVICES

Jason David Ummel (10724028) 29 April 2021 (has links)
<p>The last two decades have shown a boom in the field of wearable sensing technology. Particularly in the consumer industry, growing trends towards personalized health have pushed new devices to report many vital signs, with a demand for high accuracy and reliability. The most common technique used to gather these vitals is photoplethysmography or PPG. PPG devices are ideal for wearable applications as they are simple, power-efficient, and can be implemented on almost any area of the body. Traditionally PPGs were utilized for capturing just heart rate, however, recent advancements in hardware and digital processing have led to other metrics including respiratory rate (RR) and peripheral oxygen saturation (SpO2), to be reported as well. Our research investigates the potential for wearable devices to be used for outpatient apnea monitoring, and particularly the ability to detect opioid misuse resulting in respiratory depression. Ultimately, the long-term goal of this work is to develop a wearable device that can be used in the rehabilitation process to ensure both accountability and safety of the wearer. This document details contributions towards this goal through the design, development, and evaluation of a device called “Kick Ring”. Primarily, we investigate the ability of Kick Ring to record heartrate (HR), RR, and SpO2. Moreover, we show that the device can calculate RR in real time and can provide an immediate indication of abnormal events such as respiratory depression. Finally, we explore a novel method for reporting apnea events through the use of several PPG characteristics. Kick Ring reliably gathers respiratory metrics and offers a combination of features that does not exist in the current wearables space. These advancements will help to move the field forward, and eventually aid in early detection of life-threatening events.</p>
229

Evaluation of Target Tracking Using Multiple Sensors and Non-Causal Algorithms

Vestin, Albin, Strandberg, Gustav January 2019 (has links)
Today, the main research field for the automotive industry is to find solutions for active safety. In order to perceive the surrounding environment, tracking nearby traffic objects plays an important role. Validation of the tracking performance is often done in staged traffic scenarios, where additional sensors, mounted on the vehicles, are used to obtain their true positions and velocities. The difficulty of evaluating the tracking performance complicates its development. An alternative approach studied in this thesis, is to record sequences and use non-causal algorithms, such as smoothing, instead of filtering to estimate the true target states. With this method, validation data for online, causal, target tracking algorithms can be obtained for all traffic scenarios without the need of extra sensors. We investigate how non-causal algorithms affects the target tracking performance using multiple sensors and dynamic models of different complexity. This is done to evaluate real-time methods against estimates obtained from non-causal filtering. Two different measurement units, a monocular camera and a LIDAR sensor, and two dynamic models are evaluated and compared using both causal and non-causal methods. The system is tested in two single object scenarios where ground truth is available and in three multi object scenarios without ground truth. Results from the two single object scenarios shows that tracking using only a monocular camera performs poorly since it is unable to measure the distance to objects. Here, a complementary LIDAR sensor improves the tracking performance significantly. The dynamic models are shown to have a small impact on the tracking performance, while the non-causal application gives a distinct improvement when tracking objects at large distances. Since the sequence can be reversed, the non-causal estimates are propagated from more certain states when the target is closer to the ego vehicle. For multiple object tracking, we find that correct associations between measurements and tracks are crucial for improving the tracking performance with non-causal algorithms.

Page generated in 0.042 seconds