Denna uppsats rör vid problemet med suddiga bilder och vad man kan göra för att försöka återställa den eftersökta skarpa bilden. Problemet tacklas med hjälp av linjär-algebraiska medel, både regularisering och iterativa metoder. Som resultat visar sig DFPM (dynamical functional particle method) jämförbar med både konjugerad gradient-metoden och LSQR-algoritmen (least squares QR), dock med användning av andra parametrar än de teoretiskt optimala. Utöver tidigare kända metoder presenteras och testas även ett alternativt minimeringsproblem.

Denna uppsats rör vid problemet med suddiga bilder och vad man kan göra för att försöka återställa den eftersökta skarpa bilden. Problemet tacklas med hjälp av linjär-algebraiska medel, både regularisering och iterativa metoder. Som resultat visar sig DFPM (dynamical functional particle method) jämförbar med både konjugerad gradient-metoden och LSQR-algoritmen (least squares QR), dock med användning av andra parametrar än de teoretiskt optimala. Utöver tidigare kända metoder presenteras och testas även ett alternativt minimeringsproblem.

Informationssökningar av olika slag sker dagligen världen över och sökresultatet kan många gånger vara så stort att användarna har svårt att veta vilka sökresultat som är relevanta. I denna uppsats har syftet varit att undersöka hur sökresultat kan filtreras och sorteras med hjälp av platsbaserad sökning för att det ska bli mer relevant för användaren. Genom litteraturstudie och intervjuer har det blivit möjligt att ta reda på hur ett sökresultat skulle kunna filtreras och sorteras för att möta användarnas förväntningar. De teorier och slutsatser som framkom tillämpades vid utvecklingen av en prototyp. Prototypen testades och utvärderades sedan genom ett användartest där resultatet visar att filtreringen och sorteringen som används i studien kan göra sökresultatet mer relevant för användaren. / Information searches of various kinds take place daily around the world and search results can often be so large that users have difficulty knowing which results are relevant. In this paper the aim has been to examine how search results can be filtered and sorted by using location-based search to make the results more relevant to the user. Through a literature review and interviews it was possible to investigate how a search result can be filtered and sorted to meet user expectations. The theories and conclusions that emerged were applied in the development of a prototype. Usability tests were performed on the prototype and the results show that the filtering used in the study can provide a more relevant search result.

Cirka 35 tusen ton plast beräknas flyta omkring i haven. Där plastkoncentrationerna ärsom störst antas det bero på havsströmmar, nedskräpning från folktäta kuster menäven fiskeredskap som lämnats kvar eller gått sönder till havs. På grund av UVstrålning,saltvatten och kemiska reaktioner vittrar plastpartiklarna sönder och bildardet som kallas för mikroplast. Avsiktligt tillverkade mikroplaster kan även tillsättastill produkter med olika önskvärda egenskaper, exempelvis som en polerande effekt itandkräm och andra hygienartiklar. De plastpolymerer som återfinns mest i haven ärpolyetylen (PE), polypropylen (PP), polystyren (PS) och polyetylen tereftalat (PET).Man har hittat mikroplaster i olika marina livsmedel såsom som räkor, musslor samtolika matfiskar bland annat torsk men även i livsmedel som havssalt. Det är docksvårt att säga hur dessa mikroplaster kan påverka vår hälsa men konsumerar man fiskoch skaldjur finns det en risk att man också konsumerar mikroplaster. Trots attmikroplaster upp till 5 millimeter med största sannolikhet passerar vårtmatsmältningssystem vid konsumtion, finns det ändå risker då tillsatser iplastpolymererna kan vara hormonstörande och cancerogena.

Det finns många webbsidor och flera av dem erbjuder miljontals objekt. För att hjälpa användarna att hitta rätt objekt används rekommendationssystem. Det är viktigt att veta hur olika funktioner i systemen skiljer sig för att ge användarna rätt rekommendationer. Arbetet jämför två listor med kollaborativa rekommendationer, röstnings-baserade och visnings-baserade, för att ta reda på hur användare upplever att dessa skiljer sig. Det skapas en databas innehållande filmer som hjälper till att ta fram dessa rekommendationer. De användare som medverkar i undersökningen svarar på en enkät med frågor om hur de olika rekommendationerna skiljer sig. Resultatet visar att användarna inte upplever att listorna skiljer sig sett över hela undersökningen. Däremot finns det tendens till signifikanta skillnader på listorna med rekommendationer i vissa fall. För framtida arbeten är det mest intressant att byta ut den data som används för att ta fram listorna för att ta reda på hur det påverkar resultatet.

Ett konstant problem med e-post är mängden skräppost som skickas dagligen och bidrar till en osäkerhet bland hemanvändare samt medför stora kostnader för företag. Att kunna skydda sig och filtrera bort skräppost är av stor vikt. Vad är egentligen skräppost?Programvaror mot skräppost använder flera metoder för att lösa problemet.Arbetet behandlar en av dessa metoder och hur effektivt den används i olika programvaror. Den metod som arbetet fokuserar på är bayesisk filtrering och programvarornas förmåga att utnyttja den. I studien kommer en analys huruvida Spamassassin och GFI MailEssentials utnyttjar bayesisk filtrering utföras. Tester kommer att genomföras med samma förutsättningar på de två programvarorna, det vill säga alla filter och skydd kommer att vara inaktiverade förrutom bayesisk filtrering. Testerna kommer att ge resultat som sedan analyseras där effektiviteten av filtret visar sig.

L’industrie éolienne et l’aéronautique ont des besoins importants en matière de mesure de vent dans les premières centaines de mètres de l’atmosphère. Les lidars sont des instruments répandus et éprouvés pour ce type de mesure. Cependant, leurs qualités d’acquisition sont atténuées par un bruit de mesure systématique. En utilisant des techniques sur le filtrage nonlinéaire nous avons participé au développement d'un algorithme qui améliore l’estimation du vent et de la turbulence. Cet algorithme est basé sur une représentation de l’atmosphère par des particules fluides. Il utilise un modèle lagrangien stochastique de turbulence et un filtrage par sélection génétique. Son efficacité dépend du réglage de certains paramètres, fixés à une valeur acceptable à l’issue de la phase de développement. Mais l’influence de ces paramètres n’a jamais été étudiée. Ce travail de thèse répond à cette question par une analyse de sensibilité basée sur la décomposition de variance. De nouveaux estimateurs pour les indices de Sobol, utilisant des régression pénalisées, ont été testés. Ces estimateurs mettent les indices de Sobol les plus petits automatiquement à zéro pour faciliter l’interprétation globale. L’analyse de sensibilité permet de réduire le système à 9 entrées et 5 sorties à un système de 3 entrées (le nombre de particules, le bruit d’observation réel et le bruit d’observation donné au filtre) et 2 sorties (la pente du spectre de vent et l’erreur sur le vent). Grâce à ce système réduit, nous mettons en évidence une méthode de réglage des paramètres d’entrée les plus importants. Le bruit d’observation donné au filtre est bien réglé lorsque la pente du spectre est à la valeur cible de -5/3. Une fois ce bruit réglé, l’erreur sur le vent est minimale avec une expression connue. / Wind energy industry and airport safety are in need of atmospheric observations. Remote sensors, such as lidars, are well proven and common technology to provide wind measurements in the first hundreds of meters of altitude. However, acquisition abilities of lidars are polluted by measurement noise. Using non-linear filtering techniques, we took part at the development of an algorithm improving wind and turbulence estimations. The process is based on a representation of the atmosphere with fluid particles. It uses a stochastic Lagrangian model of turbulence and a genetic selection filtering technique. Its efficiency depends of the setting of various parameters. Their values were fixed experimentally during the development phase. But their influence has never been assessed. This work addresses this question with a variance-based sensitivity analysis. New estimators of Sobol indices, using penalized regression have been tested. These estimators ensure the lowest Sobol indices automatically go to zero so the overall interpretation is simplified. The sensitivity analysis allows to reduce the system from 5 outputs and 9 inputs to 3 inputs (number of particles, real observation noise, observation noise given to the filter) and 2 outputs (wind spectrum slope, root-mean-squared error on wind). With this reduced system we determined a procedure to correctly set the most important parameters. The observation noise given to the filter is well set when the wind spectrum slope has the expected value of -5/3. Once it is set correctly, the error on wind is minimum and its expression is known.

During the process of cutting metals a coolant is often used for cooling the material being processed and to extend the lifespan of the cutting tool. After the process a mixture of coolant and metal chips remain. In order to separate these from each other vacuum filtration is used. The process of vacuum filtration works in such a way that a pump is used to generate a vacuum behind the filter. This causes the fluid to pass through the filter at an immense speed while the metal chips remain on the outside of the filter. After the separation the fluid may be reused in future cutting processes and the metal chips may be melted down and used in future products. The purpose of the project was to examine how different parameters like the flow, the vacuum, the pressure and the power consumption were affected by the chip coating on the filter. The goal was to observe the optimal working interval of the filtration system. In other words when the system filtrates fluid at the highest possible speed whilst still providing excellent filtration. The goal was also to examine how the different parameters changed in relation to the coating and each other. A machine for the testing was assembled. This machine used the same model of pump as the companies industrial filtration solutions. This meant that the flows, vacuums, pressures and power consumptions were all representative of the values produced by the industrial solutions. Instead of using an actual filter for the testing a check valve was used to simulate certain amounts of coating on the filter. The amounts simulated were between 10 and 60 degrees in intervals of 5 degrees. Another check valve was used for constricting the pressure side. This one was constricted between 10 and 50 degrees in intervals of 10 degrees. Constriction on the pressure side is used to extend the available working area of the system and decrease the vacuum. Although this decreases the flow as well. The tests illustrated clearly that the optimal working area for the system was between a vacuum of -0,4 and -0,7 bar with a pressure constriction of 10 degrees. The reason the area was not extended to -0,8 bar or the maximum -0,9 bar was because the immense vacuum effects the pump so much that it greatly decreases its lifespan.

Arbetet jämför JavaScript-ramverken Vue.js och React huruvida vilket av ramverken som presterar lägst svarstider i ett experiment. Bakgrunden till arbetet är att undersöka visualiseringav data och i form av en interaktion som är filtrering. Arbetet är inriktat på parkeringsplatser som blir svårare att finna och att filtrering används för att finna lediga parkeringsplatser. Experimentet består av en webbapplikation skapad i en implementation av respektive ramverk som innehåller en lista med parkeringsplatser som går att filtrera. Mätningar genomfördes automatiserat genom ett egenskrivet skript med användning av Tampermonkey för att få fram ett resultat. Resultatet visar att det fanns en signifikant skillnad mellan ramverkens resultat från experimentet till fördel för Vue.js. Det går att följa arbetet steg för steg hur det genomfördes med mål att studien ska vara replikerbar.

Teknik och data är nyckeln till att Bonnier Business Media (BBM) ska kunna nå sina mål och leverera ytterligare tillväxt. Därför vill man ligga i framkant när det gäller att undersöka nya tekniker som kan förbättra plattformarna och göra dem mer tidsenliga. BBM har bland annat velat ta fram ett rekommendationssystem som ska användas till att göra innehållet individanpassat på webbplatserna och på ett effektivt sätt presentera detta så att de olika målgrupperna får den information de förväntar sig. Till exempel ska besökaren kunna få förslag på artiklar och evenemang som kan vara av intresse. Målet med detta examensarbete har varit att ta fram en prototyp för ett rekommendationssy- stem med tillhörande algoritmer. Prototypen skulle kunna användas som ett “koncepttest” för att undersöka möjligheten att skapa personliga rekommendationer till läsare på Veckans Affärers webbplats, va.se. Implementationen av rekommendationssystem som togs fram till BBM bestod av en objektbaserad kollaborativ filtrerings algoritm som använde besökarnas beteende, publiceringsdatum och popularitet på artiklarna och evenemangen för att skapa individuella rekommendationer. Efter genomförda tester och analyser visar resultatet att det är fullt möjligt att skapa personliga rekommendationer som har en högre precision än vad ett grundläggande rekommendationssystem, till exempel en popularitetslista, kan erbjuda. / Technology is the key for Bonnier Business Media (BBM) to reach their goals and deliver future growth. Therefore they want to be in the very forefront when it comes to exploring new technologies that can improve their platforms and make them more up to date. BBM has among other things aimed to develop a recommendation system that is supposed to make the content of their web sites personalized and in an efficient way present this so that the different target groups will get the information that they expect. For example the visitor should be able to get suggestions on articles and events that might be of interest. The aim of this thesis has been to develop a prototype of a recommendation system with associated algorithms. The prototype could be used as to examine the possibility to create personalized recommendations for the readers on BBM:s website va.se (Veckans Affärer). The implementation of the recommendation system that was developed for BBM consisted of an object-based collaborative filtering algorithm using visitor behavior, publication date and popularity of articles and events to create personalized recommendations. After com- pleting tests and analyzes the results show that it is possible to create recommendations with a higher precision than a basic recommendation system, like a popularity list, can of- fer.