Global ETD Search

281	Estimation of Voltage Drop in Power Circuits using Machine Learning Algorithms : Investigating potential applications of machine learning methods in power circuits design / Uppskattning av spänningsfall i kraftkretsar med hjälp av maskininlärningsalgoritmer : Undersöka potentiella tillämpningar av maskininlärningsmetoder i kraftkretsdesign Koutlis, Dimitrios January 2023 (has links) Accurate estimation of voltage drop (IR drop), in Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) is a critical challenge, which impacts their performance and power consumption. As technology advances and die sizes shrink, predicting IR drop fast and accurate becomes increasingly challenging. This thesis focuses on exploring the application of Machine Learning (ML) algorithms, including Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Convolutional Neural Network (CNN) and Graph Neural Network (GNN), to address this problem. Traditional methods of estimating IR drop using commercial tools are time consuming, especially for complex designs with millions of transistors. To overcome that, ML algorithms are investigated for their ability to provide fast and accurate IR drop estimation. This thesis utilizes electrical, timing and physical features of the ASIC design as input to train the ML models. The scalability of the selected features allows for their effective application across various ASIC designs with very few adjustments. Experimental results demonstrate the advantages of ML models over commercial tools, offering significant improvements in prediction speed. Notably, GNNs, such as Graph Convolutional Network (GCN) models showed promising performance with low prediction errors in voltage drop estimation. The incorporation of graph-structures models opens new fields of research for accurate IR drop prediction. The conclusions drawn emphasize the effectiveness of ML algorithms in accurately estimating IR drop, thereby optimizing ASIC design efficiency. The application of ML models enables faster predictions and noticeably reducing calculation time. This contributes to enhancing energy efficiency and minimizing environmental impact through optimised power circuits. Future work can focus on exploring the scalability of the models by training on a smaller portion of the circuit and extrapolating predictions to the entire design seems promising for more efficient and accurate IR drop estimation in complex ASIC designs. These advantages present new opportunities in the field and extend the capabilities of ML algorithms in the task of IR drop prediction. / Noggrann uppskattning av spänningsfallet (IR-fall), i ASIC är en kritisk utmaning som påverkar deras prestanda och strömförbrukning. När tekniken går framåt och formstorlekarna krymper, blir det allt svårare att förutsäga IR-fall snabbt och exakt. Denna avhandling fokuserar på att utforska tillämpningen av ML-algoritmer, inklusive XGBoost, CNN och GNN, för att lösa detta problem. Traditionella metoder för att uppskatta IR-fall med kommersiella verktyg är tidskrävande, särskilt för komplexa konstruktioner med miljontals transistorer. För att övervinna det undersöks ML-algoritmer för deras förmåga att ge snabb och exakt IR-falluppskattning. Denna avhandling använder elektriska, timing och fysiska egenskaper hos ASIC-designen som input för att träna ML-modellerna. Skalbarheten hos de valda funktionerna möjliggör deras effektiva tillämpning över olika ASIC-designer med mycket få justeringar. Experimentella resultat visar fördelarna med ML-modeller jämfört med kommersiella verktyg, och erbjuder betydande förbättringar i förutsägelsehastighet. Noterbart är att GNNs, såsom GCN-modeller, visade lovande prestanda med låga prediktionsfel vid uppskattning av spänningsfall. Införandet av grafstrukturmodeller öppnar nya forskningsfält för exakt IRfallförutsägelse. De slutsatser som dras betonar effektiviteten hos MLalgoritmer för att noggrant uppskatta IR-fall, och därigenom optimera ASICdesigneffektiviteten. Tillämpningen av ML-modeller möjliggör snabbare förutsägelser och märkbart minskad beräkningstid. Detta bidrar till att förbättra energieffektiviteten och minimera miljöpåverkan genom optimerade kraftkretsar. Framtida arbete kan fokusera på att utforska skalbarheten hos modellerna genom att träna på en mindre del av kretsen och att extrapolera förutsägelser till hela designen verkar lovande för mer effektiv och exakt IR-falluppskattning i komplexa ASIC-designer. Dessa fördelar ger nya möjligheter inom området och utökar kapaciteten hos ML-algoritmer i uppgiften att förutsäga IR-fall. Voltage drop estimation Machine learning algorithms XGBoost Convolutional Neural Networks Graph Neural Networks Power circuit optimization Uppskattning av spänningsfall maskininlärningsalgoritmer XGBoost konvolutionella neurala nätverk optimering av strömkretsar Elektroteknik och elektronik
282	Time synchronization error detection in a radio access network / Tidssynkroniseringsfel upptäckt i ett radioåtkomstnätverk Madana, Moulika January 2023 (has links) Time synchronization is a process of ensuring all the time difference between the clocks of network components(like base stations, boundary clocks, grandmasters, etc.) in the mobile network is zero or negligible. It is one of the important factors responsible for ensuring effective communication between two user-equipments in a mobile network. Nevertheless, the presence of asymmetries can lead to faults, making the detection of these errors indispensable, especially in technologies demanding ultra-low latency, such as 5G technology. Developing methods to ensure time-synchronized mobile networks, would not only improve the network performance, and contribute towards cost-effective telecommunication infrastructure. A rulebased simulator to simulate the mobile network was built, using the rules provided by the domain experts, in order to generate more data for further studies. The possibility of using Reinforcement Learning to perform fault detection in the mobile network was explored. In addition to the simulator dataset, an unlabelled customer dataset, which consists of time error differences between the base stations, and additional features for each of its network components was provided. Classification algorithms to label the customer dataset were designed, and a comparative analysis of each of them has been presented. Mathematical algorithm and Graph Neural Network models were built to detect error, for both the simulator and customer dataset, for the faulty node detection task. The approach of using a Mathematical algorithm and Graph Neural Network architectures provided an accuracy of 95% for potential fault node detection. The feature importance of the additional features of the network components was analyzed using the best Graph Neural Network model which was used to train for the node classification task (to classify the base stations as faulty and non-faulty). Additionally, an attempt was made to predict the individual time error value for each of the links using Graph Neural Network, however, it failed potentially due to the presence of fewer features to train from. / Tidssynkronisering är en process för att säkerställa att all tidsskillnad mellan klockorna för nätverkskomponenter (som basstationer, gränsklockor, stormästare, etc.) i mobilnätet är noll eller försumbar. Det är en av de viktiga faktorerna som är ansvariga för att säkerställa effektiv kommunikation mellan två användarutrustningar i ett mobilnät. Icke desto mindre kan närvaron av asymmetrier leda till fel, vilket gör upptäckten av dessa fel oumbärlig, särskilt i tekniker som kräver ultralåg latens, som 5G-teknik. En regelbaserad simulator för att simulera mobilnätet byggdes, med hjälp av reglerna från domänexperterna, för att generera mer data för vidare studier. Möjligheten att använda RL för att utföra feldetektering i mobilnätet undersöktes. Utöver simulatordataset tillhandahölls en omärkt kunddatauppsättning, som består av tidsfelsskillnader mellan basstationerna och ytterligare funktioner för var och en av dess nätverkskomponenter. Klassificeringsalgoritmer för att märka kunddataset utformades, och en jämförande analys av var och en av dem har presenterats. Matematisk algoritm och GNN-modeller byggdes för att upptäcka fel, för både simulatorn och kunddatauppsättningen, för uppgiften att detektera felaktig nod. Metoden att använda en matematisk algoritm och GNN-arkitekturer gav en noggrannhet på 95% för potentiell felnoddetektering. Funktionens betydelse för de ytterligare funktionerna hos nätverkskomponenterna analyserades med den bästa GNN-modellen som användes för att träna för nodklassificeringsuppgiften (för att klassificera basstationerna som felaktiga och icke-felaktiga). Dessutom gjordes ett försök att förutsäga det individuella tidsfelsvärdet för var och en av länkarna med GNN, men det misslyckades potentiellt på grund av närvaron av färre funktioner att träna från. OAS - Over-the air-synchronization PRTC - primary reference time clock PTP - precision time protocol Gauss Jordan elimination GNN- Graph Neural Network GNSS -Globalt navigationssatellitsystem OAS - Över-the-air tidssynkronisering PRTC - Primär referenstidklocka PTP - Precisionstidprotokoll Gauss Jordan eliminering GNN- Graf neurala nätverk Elektroteknik och elektronik
283	Traffic Prediction From Temporal Graphs Using Representation Learning / Trafikförutsägelse från dynamiska grafer genom representationsinlärning Movin, Andreas January 2021 (has links) With the arrival of 5G networks, telecommunication systems are becoming more intelligent, integrated, and broadly used. This thesis focuses on predicting the upcoming traffic to efficiently promote resource allocation, guarantee stability and reliability of the network. Since networks modeled as graphs potentially capture more information than tabular data, the construction of the graph and choice of the model are key to achieve a good prediction. In this thesis traffic prediction is based on a time-evolving graph, whose node and edges encode the structure and activity of the system. Edges are created by dynamic time-warping (DTW), geographical distance, and $k$-nearest neighbors. The node features contain different temporal information together with spatial information computed by methods from topological data analysis (TDA). To capture the temporal and spatial dependency of the graph several dynamic graph methods are compared. Throughout experiments, we could observe that the most successful model GConvGRU performs best for edges created by DTW and node features that include temporal information across multiple time steps. / Med ankomsten av 5G nätverk blir telekommunikationssystemen alltmer intelligenta, integrerade, och bredare använda. Denna uppsats fokuserar på att förutse den kommande nättrafiken, för att effektivt hantera resursallokering, garantera stabilitet och pålitlighet av nätverken. Eftersom nätverk som modelleras som grafer har potential att innehålla mer information än tabulär data, är skapandet av grafen och valet av metod viktigt för att uppnå en bra förutsägelse. I denna uppsats är trafikförutsägelsen baserad på grafer som ändras över tid, vars noder och länkar fångar strukturen och aktiviteten av systemet. Länkarna skapas genom dynamisk time warping (DTW), geografisk distans, och $k$-närmaste grannarna. Egenskaperna för noderna består av dynamisk och rumslig information som beräknats av metoder från topologisk dataanalys (TDA). För att inkludera såväl det dynamiska som det rumsliga beroendet av grafen, jämförs flera dynamiska grafmetoder. Genom experiment, kunde vi observera att den mest framgångsrika modellen GConvGRU presterade bäst för länkar skapade genom DTW och noder som innehåller dynamisk information över flera tidssteg. Dynamic time warping (DTW) embedding graph convolutional networks (GCN) graph neural networks (GNN) persistent homology spectral graph theory temporal graphs topological data analysis (TDA) Dynamisk time warping (DTW) inbäddning convolutional grafnätverk (GCN) neurala grafnätverk (GNN) persistent homologi spektral graf teori dynamisk graf topologisk dataanalys (TDA) Probability Theory and Statistics Sannolikhetsteori och statistik
284	Training a Neural Network using Synthetically Generated Data / Att träna ett neuronnät med syntetisktgenererad data Diffner, Fredrik, Manjikian, Hovig January 2020 (has links) A major challenge in training machine learning models is the gathering and labeling of a sufficiently large training data set. A common solution is the use of synthetically generated data set to expand or replace a real data set. This paper examines the performance of a machine learning model trained on synthetic data set versus the same model trained on real data. This approach was applied to the problem of character recognition using a machine learning model that implements convolutional neural networks. A synthetic data set of 1’240’000 images and two real data sets, Char74k and ICDAR 2003, were used. The result was that the model trained on the synthetic data set achieved an accuracy that was about 50% better than the accuracy of the same model trained on the real data set. / Vid utvecklandet av maskininlärningsmodeller kan avsaknaden av ett tillräckligt stort dataset för träning utgöra ett problem. En vanlig lösning är att använda syntetiskt genererad data för att antingen utöka eller helt ersätta ett dataset med verklig data. Denna uppsats undersöker prestationen av en maskininlärningsmodell tränad på syntetisk data jämfört med samma modell tränad på verklig data. Detta applicerades på problemet att använda ett konvolutionärt neuralt nätverk för att tyda tecken i bilder från ”naturliga” miljöer. Ett syntetiskt dataset bestående av 1’240’000 samt två stycken dataset med tecken från bilder, Char74K och ICDAR2003, användes. Resultatet visar att en modell tränad på det syntetiska datasetet presterade ca 50% bättre än samma modell tränad på Char74K. Synthetic data set Generating synthetic data set Machine learning Deep Learning Convolutional Neural Networks Machine learning model Character recognition in natural images Char74k ICDAR2003. Syntetiskt dataset Generera syntetiskt data Maskininlärning Maskininlärningsmodell Djuplärning Konvolutionära neurala nätverk teckenigenkänning i bilder Char74k ICDAR2003 Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)
285	Screw Hole Detection in Industrial Products using Neural Network based Object Detection and Image Segmentation : A Study Providing Ideas for Future Industrial Applications / Skruvhålsdetektering på Industriella Produkter med hjälp av Neurala Nätverksbaserade Objektdetektering och Bildsegmentering : En Studie som Erbjuder Ideér för Framtida Industriella Applikationer Melki, Jakob January 2022 (has links) This project is about screw hole detection using neural networks for automated assembly and disassembly. In a lot of industrial companies, such as Ericsson AB, there are products such as radio units or filters that have a lot of screw holes. Thus, the assembly and disassemble process is very time consuming and demanding for a human to assemble and disassemble the products. The problem statement in this project is to investigate the performance of neural networks within object detection and semantic segmentation to detect screw holes in industrial products. Different industrial models were created and synthetic data was generated in Blender. Two types of experiments were done, the first one compared an object detection algorithm (Faster R-CNN) with a semantic segmentation algorithm (SegNet) to see which area is most suitable for hole detection. The results showed that semantic segmentation outperforms object detection when it comes to detect multiple small holes. The second experiment was to further investigate about semantic segmentation algorithms by adding U-Net, PSPNet and LinkNet into the comparison. The networks U-Net and LinkNet were the most successful ones and achieved a Mean Intersection over Union (MIoU) of around 0.9, which shows that they have potential for further development. Thus, conclusions draw in this project are that segmentation algorithms are more suitable for hole detection than object detection algorithms. Furthermore, it shows that there is potential in neural networks within semantic segmentation to detect screw holes because of the results of U-Net and LinkNet. Future work that one can do is to create more advanced product models, investigate other segmentation networks and hyperparameter tuning. / Det här projektet handlar om skruvhålsdetektering genom att använda neurala nätverk för automatiserad montering och demontering. I många industriföretag, såsom Ericsson AB, finns det många produkter som radioenheter eller filter som har många skruvhål. Därmed, är monterings - och demonteringsprocessen väldigt tidsfördröjande och krävande för en människa att montera och demontera produkterna. Problemformuleringen i detta projekt är att undersöka prestationen av olika neurala nätverk inom objekt detektering och semantisk segmentering för skurvhålsdetektering på indutriella produkter. Olika indutriella modeller var skapade och syntetisk data var genererat i Blender. Två typer av experiment gjordes, den första jämförde en objekt detekterings algoritm (Faster R-CNN) med en semantisk segmenterigs algoritm för att vilket område som är mest lämplig för hål detektering. Resultaten visade att semantisk segmentering utpresterar objekt detektering när det kommer till att detektera flera små hål. Det andra experimentet handlade om att vidare undersöka semantiska segmenterings algoritmer genom att addera U-Net, PSPNet och LinkNet till jämförelsen. Nätverken U-Net och PSPNet var de mest framgångsrika och uppnåde en Mean Intersection over Union (MIoU) på cirka 0.9, vilket visar på att de har potential för vidare utveckling. Slutsatserna inom detta projekt är att semantisk segmentering är mer lämplig för hål detektering än objekt detektering. Dessutom, visade sig att det finns potential i neurala nätverk inom semantisk segmentering för att detejtera skruvhål på grund av resultaten av U-Net och LinkNet. Framtida arbete som man kan göra är att skapa flera avancerade produkt modeller, undersöka andra segmenterisk nätverk och hyperparameter tuning. Artificial intelligence (AI) Automated assembly and disassembly Computer vision Machine learning Neural networks Object detection Screw hole detection Semantic segmentation Artificiell intelligens (AI) Automatiserad montering och demontering Datorseende Maskininlärning Neurala nätverk Objekt detektering Skruvhålsdetektering Semantisk segmentering Elektroteknik och elektronik
286	Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Path Planning in 2D Cost Map Environments : using Unity Machine Learning Agents toolkit Persson, Hannes January 2024 (has links) Multi-agent path planning is applied in a wide range of applications in robotics and autonomous vehicles, including aerial vehicles such as drones and other unmanned aerial vehicles (UAVs), to solve tasks in areas like surveillance, search and rescue, and transportation. In today's rapidly evolving technology in the fields of automation and artificial intelligence, multi-agent path planning is growing increasingly more relevant. The main problems encountered in multi-agent path planning are collision avoidance with other agents, obstacle evasion, and pathfinding from a starting point to an endpoint. In this project, the objectives were to create intelligent agents capable of navigating through two-dimensional eight-agent cost map environments to a static target, while avoiding collisions with other agents and simultaneously minimizing the path cost. The method of reinforcement learning was used by utilizing the development platform Unity and the open-source ML-Agents toolkit that enables the development of intelligent agents with reinforcement learning inside Unity. Perlin Noise was used to generate the cost maps. The reinforcement learning algorithm Proximal Policy Optimization was used to train the agents. The training was structured as a curriculum with two lessons, the first lesson was designed to teach the agents to reach the target, without colliding with other agents or moving out of bounds. The second lesson was designed to teach the agents to minimize the path cost. The project successfully achieved its objectives, which could be determined from visual inspection and by comparing the final model with a baseline model. The baseline model was trained only to reach the target while avoiding collisions, without minimizing the path cost. A comparison of the models showed that the final model outperformed the baseline model, reaching an average of $27.6\%$ lower path cost. / Multi-agent-vägsökning används inom en rad olika tillämpningar inom robotik och autonoma fordon, inklusive flygfarkoster såsom drönare och andra obemannade flygfarkoster (UAV), för att lösa uppgifter inom områden som övervakning, sök- och räddningsinsatser samt transport. I dagens snabbt utvecklande teknik inom automation och artificiell intelligens blir multi-agent-vägsökning allt mer relevant. De huvudsakliga problemen som stöts på inom multi-agent-vägsökning är kollisioner med andra agenter, undvikande av hinder och vägsökning från en startpunkt till en slutpunkt. I detta projekt var målen att skapa intelligenta agenter som kan navigera genom tvådimensionella åtta-agents kostnadskartmiljöer till ett statiskt mål, samtidigt som de undviker kollisioner med andra agenter och minimerar vägkostnaden. Metoden förstärkningsinlärning användes genom att utnyttja utvecklingsplattformen Unity och Unitys open-source ML-Agents toolkit, som möjliggör utveckling av intelligenta agenter med förstärkningsinlärning inuti Unity. Perlin Brus användes för att generera kostnadskartorna. Förstärkningsinlärningsalgoritmen Proximal Policy Optimization användes för att träna agenterna. Träningen strukturerades som en läroplan med två lektioner, den första lektionen var utformad för att lära agenterna att nå målet, utan att kollidera med andra agenter eller röra sig utanför gränserna. Den andra lektionen var utformad för att lära agenterna att minimera vägkostnaden. Projektet uppnådde framgångsrikt sina mål, vilket kunde fastställas genom visuell inspektion och genom att jämföra den slutliga modellen med en basmodell. Basmodellen tränades endast för att nå målet och undvika kollisioner, utan att minimera vägen kostnaden. En jämförelse av modellerna visade att den slutliga modellen överträffade baslinjemodellen, och uppnådde en genomsnittlig $27,6\%$ lägre vägkostnad. deep reinforcement learning reinforcement learning machine learning path planning cost map ML-agents unity artificial neural networks collision avoidance PPO multi agent multi-agent multi-agent system förstärkningsinlärning djup förstärkningsinlärning fleragentssystem kostnadkarta kostnadskartor artificiella neurala nätverk maskininlärning proximal policy optimization PPO svärmintelligens
287	From Pixels to Predators: Wildlife Monitoring with Machine Learning / Från Pixlar till Rovdjur: Viltövervakning med Maskininlärning Eriksson, Max January 2024 (has links) This master’s thesis investigates the application of advanced machine learning models for the identification and classification of Swedish predators using camera trap images. With the growing threats to biodiversity, there is an urgent need for innovative and non-intrusive monitoring techniques. This study focuses on the development and evaluation of object detection models, including YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, and Faster R-CNN, aiming to enhance the surveillance capabilities of Swedish predatory species such as bears, wolves, lynxes, foxes, and wolverines. The research leverages a dataset from the NINA database, applying data preprocessing and augmentation techniques to ensure robust model training. The models were trained and evaluated using various dataset sizes and conditions, including day and night images. Notably, YOLOv8 and YOLOv9 underwent extended training for 300 epochs, leading to significant improvements in performance metrics. The performance of the models was evaluated using metrics such as mean Average Precision (mAP), precision, recall, and F1-score. YOLOv9, with its innovative Programmable Gradient Information (PGI) and GELAN architecture, demonstrated superior accuracy and reliability, achieving an F1-score of 0.98 on the expanded dataset. The research found that training models on images captured during both day and night jointly versus separately resulted in only minor differences in performance. However, models trained exclusively on daytime images showed slightly better performance due to more consistent and favorable lighting conditions. The study also revealed a positive correlation between the size of the training dataset and model performance, with larger datasets yielding better results across all metrics. However, the marginal gains decreased as the dataset size increased, suggesting diminishing returns. Among the species studied, foxes were the least challenging for the models to detect and identify, while wolves presented more significant challenges, likely due to their complex fur patterns and coloration blending with the background. Machine Learning Project Ngulia YOLO YOLOv9 YOLOv8 YOLOv5 Faster R-CNN Wildlife Monitoring Deep Learning Camera Traps Object Detection Image Processing Animal Detection Neural Networks Transfer Lernning Maskininlärning Viltövervakning Djupinlärning Kamerafällor Objektdetektion Neurala Nätverk Media and Communication Technology Medieteknik
288	Applied Machine Learning Predicts the Postmortem Interval from the Metabolomic Fingerprint Arpe, Jenny January 2024 (has links) In forensic autopsies, accurately estimating the postmortem interval (PMI) is crucial. Traditional methods, relying on physical parameters and police data, often lack precision, particularly after approximately two days have passed since the person's death. New methods are increasingly focusing on analyzing postmortem metabolomics in biological systems, acting as a 'fingerprint' of ongoing processes influenced by internal and external molecules. By carefully analyzing these metabolomic profiles, which span a diverse range of information from events preceding death to postmortem changes, there is potential to provide more accurate estimates of the PMI. The limitation of available real human data has hindered comprehensive investigation until recently. Large-scale metabolomic data collected by the National Board of Forensic Medicine (RMV, Rättsmedicinalverket) presents a unique opportunity for predictive analysis in forensic science, enabling innovative approaches for improving PMI estimation. However, the metabolomic data appears to be large, complex, and potentially nonlinear, making it difficult to interpret. This underscores the importance of effectively employing machine learning algorithms to manage metabolomic data for the purpose of PMI predictions, the primary focus of this project. In this study, a dataset consisting of 4,866 human samples and 2,304 metabolites from the RMV was utilized to train a model capable of predicting the PMI. Random Forest (RF) and Artificial Neural Network (ANN) models were then employed for PMI prediction. Furthermore, feature selection and incorporating sex and age into the model were explored to improve the neural network's performance. This master's thesis shows that ANN consistently outperforms RF in PMI estimation, achieving an R2 of 0.68 and an MAE of 1.51 days compared to RF's R2 of 0.43 and MAE of 2.0 days across the entire PMI-interval. Additionally, feature selection indicates that only 35% of total metabolites are necessary for comparable results with maintained predictive accuracy. Furthermore, Principal Component Analysis (PCA) reveals that these informative metabolites are primarily located within a specific cluster on the first and second principal components (PC), suggesting a need for further research into the biological context of these metabolites. In conclusion, the dataset has proven valuable for predicting PMI. This indicates significant potential for employing machine learning models in PMI estimation, thereby assisting forensic pathologists in determining the time of death. Notably, the model shows promise in surpassing current methods and filling crucial gaps in the field, representing an important step towards achieving accurate PMI estimations in forensic practice. This project suggests that machine learning will play a central role in assisting with determining time since death in the future. Forensic autopsies postmortem interval (PMI) postmortem metabolomics biological systems metabolomic fingerprints postmortem changes National Board of Forensic Medicine RMV Rättsmedicinalverket forensic science PMI estimation machine learning algorithms metabolomic data metabolites Random Forest (RF) Artificial Neural Network (ANN) feature selection Principal Component Analysis (PCA) forensic pathologists forensic practice. Rättsmedicinska obduktioner postmortalt intervall (PMI) postmortal metabolomik biologiska system metabolomiska fingeravtryck postmortala förändringar Rättsmedicinalverket RMV PMI-estimering maskininlärningsalgoritmer metabolomiska data metaboliter Random Forest (RF) Artificiella neurala nätverk (ANN) feature selection Principal Component Analysis (PCA) rättsläkare rättsmedicinsk praxis. Other Medical Engineering Annan medicinteknik
289	Revision of an artificial neural network enabling industrial sorting Malmgren, Henrik January 2019 (has links) Convolutional artificial neural networks can be applied for image-based object classification to inform automated actions, such as handling of objects on a production line. The present thesis describes theoretical background for creating a classifier and explores the effects of introducing a set of relatively recent techniques to an existing ensemble of classifiers in use for an industrial sorting system.The findings indicate that it's important to use spatial variety dropout regularization for high resolution image inputs, and use an optimizer configuration with good convergence properties. The findings also demonstrate examples of ensemble classifiers being effectively consolidated into unified models using the distillation technique. An analogue arrangement with optimization against multiple output targets, incorporating additional information, showed accuracy gains comparable to ensembling. For use of the classifier on test data with statistics different than those of the dataset, results indicate that augmentation of the input data during classifier creation helps performance, but would, in the current case, likely need to be guided by information about the distribution shift to have sufficiently positive impact to enable a practical application. I suggest, for future development, updated architectures, automated hyperparameter search and leveraging the bountiful unlabeled data potentially available from production lines. artificial neural networks machine learning deep learning connectionism pattern recognition machine learning automation image analysis information technology applied mathematics mathematical optimization information theory mathematical statistics mathematical models stochastic models probabilities chance approximations algorithms computer programs computer software signal processing high performance computing numerical methods high technology industries sustainable development artificiella neurala nätverk maskininlärning djup maskininlärning konnektionism mönsterigenkänning automatisering bildanalys informationsteknik tillämpad matematik optimering informationsteori statistisk inferens matematiska modeller stokastiska modeller sannolikhetskalkyl slumpen approximationer algoritmer datorprogram programvara signalbehandling högpresterande beräkningar numeriska metoder teknikutveckling maskinindustri högteknologisk industri maskinhandel skrothandel bärkraftig utveckling Robotics Robotteknik och automation Probability Theory and Statistics Sannolikhetsteori och statistik Other Computer and Information Science Annan data- och informationsvetenskap Signal Processing Signalbehandling
290	Dynamic Speed Adaptation for Curves using Machine Learning / Dynamisk hastighetsanpassning för kurvor med maskininlärning Narmack, Kirilll January 2018 (has links) The vehicles of tomorrow will be more sophisticated, intelligent and safe than the vehicles of today. The future is leaning towards fully autonomous vehicles. This degree project provides a data driven solution for a speed adaptation system that can be used to compute a vehicle speed for curves, suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. A speed adaptation system for curves aims to compute a vehicle speed suitable for curves that can be used in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or in Autonomous Driving (AD) applications. This degree project was carried out at Volvo Car Corporation. Literature in the field of speed adaptation systems and factors affecting the vehicle speed in curves was reviewed. Naturalistic driving data was both collected by driving and extracted from Volvo's data base and further processed. A novel speed adaptation system for curves was invented, implemented and evaluated. This speed adaptation system is able to compute a vehicle speed suitable for the underlying driving style of the driver, road properties and weather conditions. Two different artificial neural networks and two mathematical models were used to compute the desired vehicle speed in curves. These methods were compared and evaluated. / Morgondagens fordon kommer att vara mer sofistikerade, intelligenta och säkra än dagens fordon. Framtiden lutar mot fullständigt autonoma fordon. Detta examensarbete tillhandahåller en datadriven lösning för ett hastighetsanpassningssystem som kan beräkna ett fordons hastighet i kurvor som är lämpligt för förarens körstil, vägens egenskaper och rådande väder. Ett hastighetsanpassningssystem för kurvor har som mål att beräkna en fordonshastighet för kurvor som kan användas i Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) eller Autonomous Driving (AD) applikationer. Detta examensarbete utfördes på Volvo Car Corporation. Litteratur kring hastighetsanpassningssystem samt faktorer som påverkar ett fordons hastighet i kurvor studerades. Naturalistisk bilkörningsdata samlades genom att köra bil samt extraherades från Volvos databas och bearbetades. Ett nytt hastighetsanpassningssystem uppfanns, implementerades samt utvärderades. Hastighetsanpassningssystemet visade sig vara kapabelt till att beräkna en lämplig fordonshastighet för förarens körstil under rådande väderförhållanden och vägens egenskaper. Två olika artificiella neuronnätverk samt två matematiska modeller användes för att beräkna fordonets hastighet. Dessa metoder jämfördes och utvärderades. Machine Learning Artificial Intelligence MachineLearning Machine-Learning AI ML MLP Neural Networks Multilayer-Perceptron RFB RBF-Network Vehicle Automation AutonomousVehicles Autonomous SelfDriving Self-Driving Self Driving Curve Speed Adaptation Adaption CSA ACC Adaptive Cruise Control Driving Style Driver Behavior Behaviour Sample Samples Distance Derivative Speed Velocity Curvature Road Inclination Lane Width Type Acceleration Longitudinal Lateral Data Training Test Validation Results Discussion Sustainability Ethics Ethical Sustainable Future Today Tomorrow Yesterday Robot Robotics System Systems Class Classes Bin Bins Tree One A Dynamic Using Time Delay Volvo Car Cars Corporation Zenuity School Computer Science Master Degree Project Thesis Paper Object GPS Map Length Research Advanced Машинное Обучение Искусственный Интеллект AI ML MLP RBF Автомобиль Машына Сеть Робот Водитель Заворот Дорога Сам Сама Едет Ехать Учить Учит Учится Автоматизация Адаптация Результат Один Одна Одно Вчера Сегодня Завтра Дерево Карта ГПС Информатика Компьютер Наука Научная Работа Школа Вольво Завод Транспорт Maskininlärning Artificiell Intelligens Inlärning Maskin AI ML MLP RBF Neural Neurala Nätverk Artificiella Automation Själv Självkörande Körande Bil Fordon Robot Robotik Körstil Stil Beteende Adaption Kurva Lutning Väg CSA ACC Farthållare Hastighet Fart Hållare Inclination Körfält Fält Spår Bredd Typ Acceleration Longitudinell Lateral Data Traingin Test Validation Resultat Diskussion Längd Hållbarhet Etik Etiskt Framtid Dåtid Idag Imorgon System Class Klass Classer Klasser Träd En Ett Fler Flera Dynamisk Använda Tid Fördröjning Tids Volvo Car Corporation Object Zenuity Skola Dator Vetenskap Forkning Avancerad Projekt Exjobb Examensarbete Betyg GPS Karta Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)

Search results