ENG Esotericism and Occultism in the Italian Literature of the Early Twentieth Century The purpose of this research is to bring contribution to the branch of academic studies dedicated to Western Esotericism with aim to clarify the relationship between this literary field and culture in general. Numerous studies were made in this area of research, specifically tackling the influence of Esotericism on modern and contemporary literature. The goal was to show, in particular, the contribution Italian authors had to establishing of esoteric directions in literature, throughout a limited time-span (last decades of the 19th until the early 20th century). The research, based mainly upon concrete examples and documented resources, portrays the attempt of many writers and entire cultural trends in Italy, during the period considered, to adopt an original approach to expressing themselves, one which will in turn help them to overcome the literary boundaries of that time. This direction found fruitful ground and rooted itself in the esoteric culture, the occult sciences, in the lyrical dimension of dreams and of the unconscious. This study shows the relationship between esotericism and Italian science and culture scene between "fin de siècle and avant-garde", with emphasis on the undeniable influence the...

Digitaliseringen har bidragit till att man inför ett köpbeslut kan inhämta information från en mängd olika håll och i samband med det har forskningsbegrepp som elektronisk mun-till-mun marknadsföring (eWom) börjat äga rum genom att människor recenserar produkter, skriver om dom på sociala medier och betygsätter varorna. Dessa aspekter bidrar till att man kan bygga upp en trygghet inför sitt köp. Inom bilköp har digitaliseringen av köpprocessen inte fortskridit i samma takt som andra varor, men information inhämtas med hjälp av internet i hög grad inför ett köp. Detta examensarbete tittar närmare på förberedelse av bilköp med stöd från online-recensioner och diskussionsforum online och hur dessa påverkar användarförväntningarna. Användarförväntningar (User Expectations) är en del av användarupplevelsen (User Experience) och bygger på hur vi förväntar oss att vårt användande av en produkt eller tjänst kommer att se ut. Inom User Experience Design kan man genom att studera specifika kontexter, som exempelvis förberedelse av ett köp på ett mer noggrant sätt få en ökad förståelse för användarnas behov ur både ett pragmatiskt och hedoniskt perspektiv. Användarförväntningar påverkas av såväl tidigare erfarenheter och upplevelsersom av andra användare, dessutom formas användarförväntningar under själva upplevelsen. Målet med studien är att vidare undersöka hur en digital och social kontext inverkar på användarförväntningarna och utifrån det har en problemformulering med en forskningsfråga tagits fram. Forskningsfrågan för arbetet är Hur påverkas användarförväntningar inför ett bilköp av onlinerecensioneroch diskussionsforum online? Frågan besvaras med hjälp av en kvalitativ datainsamling i form av enkät och djupintervjuer sex av personerna som besvarade enkäten. Datainsamlingen visar att man använder diskussionsforum föratt få ”vanliga människors” upplevelser av bilar och att den största påverkan på hur man föreställer sig användandet är genom andra människors beskrivningar av deras användande i form av hur man löst ett problem eller att med en elbil åkt på bilsemester ner i Europa. Man tenderar att ta till sig information från särskilda användare, baserat på de uppfattas ha en stor kompetens på området eller att de påminner om en själv. Genom att hitta människor som påminner om en själv i forumen kan man med större säkerhet se sin egen framtida användning av den bil man tänkt införskaffa. / There is a digitalization proceeding which affects us in different ways, in order to make purchase decisions we are now able to gather information from many sources. As a result of this terms like electronic word of mouth marketing (eWom) started to appear in science, which means that people have started to review products online or discuss products in online forums or other kinds of social media. This has made buying easier in a lot of ways because one can assure oneself before the purchase through the experiences and opinions of other users. Regarding cars though, digitalizationis not as far ahead as other goods when it comes to actually purchase cars online, but the research process before the purchase is in many ways already a digital process. This thesis investigates the research process regarding car purchases, with a focus on the social aspects coming from other users through online-reviews and online forums to see how they affect the User Expectations. User Expectations is a part of the User Experience can be explained as how we as users build expectations about a product or a service through anticipating the use of it. Within User Experience context isrelevant, in this case the context is how users conduct the research process before buying a car, inorder to reach a deeper understanding of the users pragmatic and hedonic needs. User Expectations are affected by both past experiences and other users and User Expectations is also formed during the User Experience. The aim of this study is to explore how a digital and social context affects the User Expectations and in order to explore this a research question has been formulated which is: When conducting product research before buying a car, how do online-reviews and online forums affect the User Expectations? The research question is answered with a qualitative study through a survey and in depth interviews with six of the survey respondents. The sampled data show that one uses online forum in order toget “ordinary people’s” experiences of cars and that the main impact on anticipating the use of one’s future cars is through usage examples or how another user solved a problem, for example regarding electric cars how another user described how they went on a car trip through Europe only on electricity. The respondents tends to be more susceptible to information from specific users, these users are either regarded very competent or they tend to have a lot of similarities in life with the respondents. By finding other users in similar situations the respondents get more assured and are able to anticipate their use of the specific car in mind.

Spoken communication between humans generate information in two channels; the primary channel, linked to the syntactic-semantic part of the speech (what a person is litteraly saying); the secondary channel conveys paralinguistic information (tone, emotional state and gestures). This study examines the paralinguistic part of the speech, more specific the tone and emotional state. The study examines if there is a correlation between human speech and the opinion of a participant to a language café based conversation. The language café conversations is moderated by the social robot platform Furhat created by Furhat Robotics. The report is written from two perspectives. A data scientific view where identified emotions in audio files are analysed with machine learning algorithms and mathematical models. Vokaturi, an emotion recognition software, analyses the audio files and quantifies the emotional attributes. The classification model is based upon these attributes and the answers from the language café survey. Speech emotion recognition is also evaluated as a method for gathering customer opinions in a customer feedback loop. The results show an accuracy of 61% and indicates that some sort of prediction is possible. However there is no clear correlation between the recorded human voice and the participants opinion of the conversation. In the discussion part the difficulties of creating a high accuracy model with current data is analysed. It also contains a hypothetic analysis of the model as a gathering method for customer data. / En person som talar sprider information genom en primär samt en sekundär kanal. Den primära kanalen är kopplat till den syntaktiska semantiken av talet (vad personen bokstavligen säger), medan den sekundära kanalen är kopplat till den paralingvistiska delen (ton, känslotillstånd och gester). Denna studie undersöker den paralingvistiska delen av talet, mer specifikt en människas tonläge och känsla. Studien undersöker om det finns någon korrelation mellan mänskligt tal och vad personen tycker om ett parkcafé-samtal. Parkcafé samtalen i denna studie har genomförts tillsammans med den sociala roboten Furhat skapad av Furhat Robotics. Rapporten är skriven ur två perspektiv. Ett datatekniskt perspektiv där känsloyttringar i ljudfiler analyseras med hjälp av maskininlärning och matematiska modeller. Med hjälp av Vokaturi, som tillhandahåller mjukvara för känsloigenkänning av ljud, analyseras inspelade konversationer och attribut för olika känslor kvantifieras. Klassificeringsmodellen skapas sedan av dessa attribut, svar på enkätundersökningar (del ett) samt av författarna egen-annoterade ljudfiler (del två). Dessutom analyseras känsloigenkänning som metod för insamling av användaråsikter ur ett företagsekonomiskt perspektiv. Resultaten påvisar en träffsäkerhet på ca 62% och 61% för del ett respektive två och pekar på att någon form av prediktion är möjlig. Ett tydligt samband mellan deltagarens röst och dess åsikt om samtalet är dock svårt att finna med dessa resultat. I analysen och slutsatsen diskuteras svårigheterna med att ta fram en funktionell modell med tillgänglig data samt en hypotetisk diskussion kring modellen som del av en customer feedback loop.

Manuell granskning av användarrecensioner för att extrahera relevant informationkan vara en tidskrävande process. Denna rapport har undersökt om stora språkmodeller kan användas för att sammanfatta, extrahera och analysera nyckelinformation från recensioner, samt hur en sådan applikation kan konstrueras.  Det visade sig att olika modeller presterade olika bra beroende på mätvärden ochviktning mellan recall och precision. Vidare visade det sig att fine-tuning av språkmodeller som Llama 3 förbättrade prestationen vid klassifikation av användbara recensioner och ledde, enligt vissa mätvärden, till högre prestation än större språkmodeller som Chat-Bison. För engelskt översatta recensioner hade Llama 3:8b:Instruct, Chat-Bison samt den fine-tunade versionen av Llama 3:8b ett F4-makro-score på 0.89, 0.90 och 0.91 respektive. Ytterligare ett resultat är att de större modellerna Chat-Bison, Text-Bison och Gemini, presterade bättre i fallet för generering av sammanfattande texter, än de mindre modeller som testades vid inmatning av flertalet recensioner åt gången.  Generellt sett presterade språkmodellerna också bättre om recensioner först översattes till engelska innan bearbetning, snarare än då recensionerna var skrivna i originalspråk där de majoriteten av recensionerna var skrivna på svenska. En annan lärdom från förbearbetning av recensioner är att antal anrop till dessa språkmodeller kan minimeras genom att filtrera utifrån ordlängd och betyg.  Utöver språkmodeller visade resultaten att användningen av vektordatabaser och embeddings kan ge en större överblick över användbara recensioner genom vektordatabasers inbyggda förmåga att hitta semantiska likheter och samla liknande recensioner i kluster. / Manually reviewing user reviews to extract relevant information can be a time consuming process. This report investigates if large language models can be used to summarize, extract, and analyze key information from reviews, and how such anapplication can be constructed.  It was discovered that different models exhibit varying degrees of performance depending on the metrics and the weighting between recall and precision. Furthermore, fine-tuning of language models such as Llama 3 was found to improve performance in classifying useful reviews and, according to some metrics, led to higher performance than larger language models like Chat-bison. Specifically, for English translated reviews, Llama 3:8b:Instruct, Chat-bison, and Llama 3:8b fine-tuned had an F4 macro score 0.89, 0.90, 0.91 respectively. A further finding is that the larger models, Chat-Bison, Text-Bison, and Gemini performed better than the smaller models that was tested, when inputting multiple reviews at a time in the case of summary text generation.  In general, language models performed better if reviews were first translated into English before processing rather than when reviews were written in the original language where most reviews were written in Swedish. Additionally, another insight from the pre-processing phase, is that the number of API-calls to these language models can be minimized by filtering based on word length and rating. In addition to findings related to language models, the results also demonstrated that the use of vector databases and embeddings can provide a greater overview of reviews by leveraging the databases’ built-in ability to identify semantic similarities and cluster similar reviews together.

This item contains the agenda, minutes, and attachments for the Faculty Senate meeting on this date. There may be additional materials from the meeting available at the Faculty Center.

A student-based university environment for engineering design and development is much different from a product development environment within the aerospace industry. Therefore, a different approach to systems engineering should be considered. By its very nature, a university product development laboratory thrives on creativity and rejects bureaucracy. Experience shows that continuity and discipline within a project is crucial for success. The practice of systems engineering enables technical project discipline. Systems engineering is the art and science of developing an operable system that meets requirements within imposed constraints. The purpose of this thesis is to describe the systems engineering processes and techniques necessary for a student-based project, and explicitly show how to implement these processes. Although attempts have been made to utilize a few systems engineering techniques in past projects, many students did not properly and consistently apply those techniques to the technical design work. The goal of the thesis is to tailor the NASA systems engineering processes to a student-based design laboratory environment and to apply the methodologies to the mission design of Paradox. The Picosatellite for Autonomous Rendezvous and Docking on-Orbit eXperiment, or Paradox, is the second of four missions to demonstrate autonomous rendezvous and docking with a picosatellite-class satellite. A strong technical contribution highlighted within the thesis involves developing an open architecture rendezvous targeting algorithm for the Paradox mission in the face of large mission architecture uncertainties. The robust targeting algorithm builds from previous work utilizing an optimizer based on the Clohessey-Wiltshire equations and an iterative Lambert targeter. The contribution extends the rendezvous transfer times by including a multi-revolution Lambert targeter. The rendezvous algorithm will perform successfully given any launch vehicle and target spacecraft vehicle supporting the notion of an open architecture to satisfy the mission. The development of the algorithm is embedded within the context of the systems engineering processes to clearly showcase the intimate connection between systems engineering processes and the technical engineering design of a mission. / text

No description available.

This item contains the agenda, minutes, and attachments for the Faculty Senate meeting on this date. There may be additional materials from the meeting available at the Faculty Center.

No description available.

This item contains the agenda, minutes, and attachments for the Faculty Senate meeting on this date. There may be additional materials from the meeting available at the Faculty Center.