Syftet med studien var att undersöka sambandet mellan fysisk aktivitet ochkognitiva förmågor hos studenter. Tidigare forskning visar främst att det är arbetsminnetoch exekutiva förmågor som förbättras genom fysisk aktivitet. Enligt Chang,Huang, Chen, Hung(2013)är en stor del av forskningen kring arbetsminnet gjort på äldre individer och visar förbättringargenom fysisk aktivitet. Vidare visar forskning ett samband hos barn mellan fysisk aktivitet och kognition då forskare sett att exekutiva förmågor förbättrats (Chaddock‐Heyman, Hillman, Cohen, & Kramer,2014). Författarnatill föreliggande studie använde sig av experiment då det är en vanlig metod som används inom liknande studier. 30 deltagare(19 kvinnor och 11 män) valde att genomföra experimentet som baserades på trekognitiva tester:Stroop, Digit span forward och Digitspan backward.IPAQ(International Physical Activity Questionnaire) användes för att undersöka deltagarnas aktivitetsvanor. Få signifikanta samband hittadesi resultatetoch kan till stor del i studien bero på en lågpower (få antal deltagare). Vissa värden(beroende på effekternas styrka) diskuteras vidare i diskussionen. Det hittades dock signifikanta samband mellan arbetsminnetochantal minuter måttligt ansträngande träning, mycket ansträngande träning, promenad samtstillasittande. Samband hittades även mellan korttidsminnet och antal minuter måttligt ansträngande träning ochpromenad samtantal dagar med konditionsträning.Avslutningsvis redovisas även förslag till framtida forskning, diskussion kring metod samt implikationer

<p>Jag har undersökt om och hur hållbar utveckling finns med i pedagogers tankar och val på förskolan. Dessutom har jag studerat vilket inflytande pedagoger och barn har i verksamheten när det gäller hållbar utveckling. Jag har tillsammans med en annan student gjort besök på 10 olika förskolor och där intervjuat en pedagog på varje ställe. Vi har använt oss av en kvalitativ intervjumetod för att vi ville nå djupare svar på våra frågor. Även om hållbar utveckling inte finns med som begrepp i läroplanen anser ändå många pedagoger att det ändå är ett mål de arbetar mot. Barnen har stort inflytande i verksamheten och kan påverka för en hållbar utveckling menar pedagogerna. Barnens tankar och idéer lyfts fram av närvarande pedagoger som lyssnar in barnen och utgår ifrån dessa när de planerar verksamheten med bland annat teman. Däremot anser flera pedagoger att de inte har lika stort inflytande i hur de ska arbeta med hållbar utveckling. De menar att de stoppas av brist på tid, diverse upphandlingsavtal och att de saknar kompetens. De eftersträvar fortbildning och styrning uppifrån ledningen.</p><p><strong><p> </p></strong></p>

Jag har undersökt om och hur hållbar utveckling finns med i pedagogers tankar och val på förskolan. Dessutom har jag studerat vilket inflytande pedagoger och barn har i verksamheten när det gäller hållbar utveckling. Jag har tillsammans med en annan student gjort besök på 10 olika förskolor och där intervjuat en pedagog på varje ställe. Vi har använt oss av en kvalitativ intervjumetod för att vi ville nå djupare svar på våra frågor. Även om hållbar utveckling inte finns med som begrepp i läroplanen anser ändå många pedagoger att det ändå är ett mål de arbetar mot. Barnen har stort inflytande i verksamheten och kan påverka för en hållbar utveckling menar pedagogerna. Barnens tankar och idéer lyfts fram av närvarande pedagoger som lyssnar in barnen och utgår ifrån dessa när de planerar verksamheten med bland annat teman. Däremot anser flera pedagoger att de inte har lika stort inflytande i hur de ska arbeta med hållbar utveckling. De menar att de stoppas av brist på tid, diverse upphandlingsavtal och att de saknar kompetens. De eftersträvar fortbildning och styrning uppifrån ledningen.

By using already available resources, you not only think sustainably, but at the same time increase the value of the existing. Kvicksund in Eskilstuna is today a place that lacks commercial and cultural service. The idea of having to fetch something from the outside to increase site value is not the only solution, but the chance of reusing the  existing resources is still possible. The goal is to create a type of gathering place to bring Kvicksund's three generations together and reduce segregation between the ages. Today the primary age group consist of people between 55-85 years old. Even when this population is not considered to contribute to a beneficial function for the society, these people have a wealth of knowledge, knowledge that can be used. However, there is a number of shortcomings amongst this targeted group, such as a lack of knowledge in the technological era that we today rely so heavily on. When it comes to the younger generation (11-16 years of age), there are also strengths and weaknesses in knowledge, but in different fields. The young people's modern knowledge is in direct contrast to the older generation. We have two age groups who both have what the other lacks. The concept for this project is to create a education center for all generations, an "All-Aged" School, where the older and younger take part educating each other from their strengths and weaknesses. For example, there can be a retired math teacher who holds courses for school students, while the young people guide the elderly through the internet, social media, physical activity, etc. / Genom att använda sig av redan tillgängliga resurser tänker man inte bara hållbart, utan man höjer samtidigt värdet av det befintliga. Kvicksund i Eskilstuna är idag en plats som saknar kommersiell och kulturell service. Tanken med att behöva hämta något utomstående för att höja platsen värde är inte den enda lösningen, utan chansen för redan befintliga resurser är möjligt.  Målet är att skapa en samlingsplats för att föra samman Kvicksunds tre generationer och minska segregationen mellan åldersgrupperna. I dagsläget ligger den primära åldersgruppen i Kvicksund mellan åldrarna 55-85 år. Även då denna befolkning inte anses bidra med en gynnande funktion för samhället sitter dessa människor på mänger av kunskap, kunskap som kan nyttjas. De finns dock ett flertal brister bland denna målgrupp, exempelvis kunskap inom den teknologiska eran värden idag förlitar sig på. När det kommer till den yngre generationen (11-16 års ålder), ligger även här styrkor och svagheter inom kunskap, dock inom olika fält. Ungdomarnas moderna kunskaper ligger i direkt kontrast till den äldre generationens. Vi har två åldersgrupper som båda har det den andre saknar.  Konceptet för detta projekt är att skapa ett studiecenter för alla generationer, en ”All-Aged” School, där de äldre och yngre tar del av varandras styrkor och svagheter. Det kan exempelvis vara en pensionerad mattelärare som håller kurser för skoleleverna, medan ungdomarna vägleder de äldre genom internet, sociala medier, fysisk aktivitet, m.m.

This thesis proposes a deep learning anomaly detection pipeline to detect possible anomalies during the operation of a fleet of batteries and presents its development and evaluation. The pipeline employs sensors that connect to each battery in the fleet to remotely collect real-time measurements of their operating characteristics, such as voltage, current, and temperature. The deep learning based time-series anomaly detection model was developed using Variational Autoencoder (VAE) architecture that utilizes either Long Short-Term Memory (LSTM) or, its cousin, Gated Recurrent Unit (GRU) as the encoder and the decoder networks (LSTMVAE and GRUVAE). Both variants were evaluated against three well-known conventional anomaly detection algorithms Isolation Nearest Neighbour (iNNE), Isolation Forest (iForest), and kth Nearest Neighbour (k-NN) algorithms. All five models were trained using two variations in the training dataset (full-year dataset and partial recent dataset), producing a total of 10 different model variants. The models were trained using the unsupervised method and the results were evaluated using a test dataset consisting of a few known anomaly days in the past operation of the customer’s battery fleet. The results demonstrated that k-NN and GRUVAE performed close to each other, outperforming the rest of the models with a notable margin. LSTMVAE and iForest performed moderately, while the iNNE and iForest variant trained with the full dataset, performed the worst in the evaluation. A general observation also reveals that limiting the training dataset to only a recent period produces better results nearly consistently across all models. / Detta examensarbete föreslår en pipeline för djupinlärning av avvikelser för att upptäcka möjliga anomalier under driften av en flotta av batterier och presenterar dess utveckling och utvärdering. Rörledningen använder sensorer som ansluter till varje batteri i flottan för att på distans samla in realtidsmätningar av deras driftsegenskaper, såsom spänning, ström och temperatur. Den djupinlärningsbaserade tidsserieanomalidetekteringsmodellen utvecklades med VAE-arkitektur som använder antingen LSTM eller, dess kusin, GRU som kodare och avkodarnätverk (LSTMVAE och GRU) VAE). Båda varianterna utvärderades mot tre välkända konventionella anomalidetekteringsalgoritmer -iNNE, iForest och k-NN algoritmer. Alla fem modellerna tränades med hjälp av två varianter av träningsdatauppsättningen (helårsdatauppsättning och delvis färsk datauppsättning), vilket producerade totalt 10 olika modellvarianter. Modellerna tränades med den oövervakade metoden och resultaten utvärderades med hjälp av en testdatauppsättning bestående av några kända anomalidagar under tidigare drift av kundens batteriflotta. Resultaten visade att k-NN och GRUVAE presterade nära varandra och överträffade resten av modellerna med en anmärkningsvärd marginal. LSTMVAE och iForest presterade måttligt, medan varianten iNNE och iForest tränade med hela datasetet presterade sämst i utvärderingen. En allmän observation avslöjar också att en begränsning av träningsdatauppsättningen till endast en ny period ger bättre resultat nästan konsekvent över alla modeller.