Business Analytics används idag i ökad grad i organisationer som grund till beslutsfattande. Ett av villkoren för att kunna använda sig av Business Analytics för att utföra analyser av data från olika källor är att det finns interoperabilitet mellan dem. Syftet med den här studien är att undersöka om det är möjligt att skapa en IT-artefakt som kan hämta data ifrån flertalet XML-dokument med olika struktur för att uppnå semantisk interoperabilitet och på så vis möjliggöra för Business Analytics. Med olika struktur menar vi att benämningarna på taggarna skiljer sig språkmässigt men har samma semantiska betydelse. Lösningen skapas genom forskningsstrategin Design Science vilket innebär att en IT-artefakt utvecklas som kunskapsbidrag, och visar att en implementation av en lösning är möjlig för de semantiska problem vi identifierat. Resultatet av utvecklingen är en flexibel IT-artefakt där en användare kan koppla samman och hämta data från XML-filer med olika struktur. Denna sammankoppling skapas genom att användaren själv kan bygga upp och använda en ontologi med de ord som används som taggar i XML-filerna. Genom att använda ontologier på det här sättet visar vi med vår forskning att det är möjligt att uppnå semantisk interoperabilitet mellan XML-filer med olika struktur. Utifrån resultatet av den IT-artefakt vi skapar kan vi dra slutsatser om att det går att skapa en generell lösning för denna typ av problematik. / Today Business Analytics is becoming increasingly popular and is utilized by organizations to analyze data that is used as support for decision-making. Business Analytics requires that interoperability exists between the data sources used to gather and compile data for analysis to ensure that data can be correctly interpreted. Therefore, the aim of this study is to investigate the possibility of creating an IT-artifact for querying several XML-documents consisting of various structures in order to achieve semantic interoperability, thus enabling Business Analytics. The structural differences considered in this report focuses on when XML-tags have been given different names that essentially have the same semantic meaning. The research strategy Design Science has been used when creating the solution. As a result of the research strategy the knowledge contribution is an IT-artifact. The IT-artifact is a Proof of concept that demonstrates a possible implementation of a solution that handles the semantic problems identified in this report. The result of the development is a flexible application that users can utilize to gather data from XML-files with different structures. This is made possible by letting the user create an ontology containing the tag names from the XML-files. By using ontologies like this we have given proof that it is possible to accomplish interoperability between XML-files with different structures. The conclusion that can be drawn from the development of the IT-artifact is that it is possible to create a general solution for the identified problem.

Syftet med föreliggande studie var att ta fram ett svenskt material för att undersöka mottagligheten för semantiska illusioner vid bearbetning av auditivt språkligt meddelande hos vuxna individer utan kommunikationsstörning. Utöver detta syftade även studien till att undersöka om mottaglighet för den semantiska illusionseffekten är relaterad till lexikal åtkomst och arbetsminneskapacitet. I studiens initiala skede utformades det nya testmaterialet Auditivt test av mottaglighet för semantiska illusioner (ATSI). ATSI består av tre deltest, varje deltest innefattar 40 påståenden med en jämn fördelning av sanna påståenden, falska påståenden och illusoriska påståenden. Deltagarna i studien bestod av 30 vuxna individer utan kommunikationsstörning. Deltagarnas uppgift var att avgöra om påståendena i ATSI var sanna eller falska. Utöver ATSI utförde även deltagarna test gällande lexikal åtkomst och arbetsminneskapacitet. Effekten av semantiska illusioner analyserades genom t-test och visade att illusionseffekten var statistiskt signifikant. Resultaten från ATSI korrelerades med deltagarnas prestation gällande lexikal åtkomst och arbetsminneskapacitet. Hur lurade deltagarna blev av den semantiska illusionseffekten korrelerade med lexikal åtkomst. I föreliggande studie kunde inget samband observeras mellan hur lurade deltagarna blev och arbetsminneskapacitet. I diskussionen förs i föreliggande studie resonemang kring varierande metodologiska aspekter likväl som resultatens implikationer för den språkliga bearbetningsprocessen. Slutsatsen i föreliggande studie är att den semantiska illusionen är ett stabilt fenomen som har effekt vid bearbetning av språkligt meddelande auditivt. / The aim of this study was to construct a Swedish test material in order to examine the susceptibility for semantic illusions in adults without any communication disorders when processing verbal input of language. Furthermore the study aimed to investigate if the susceptibility for semantic illusions relates to the individual’s lexical access speed and working memory capacity. In order to accomplish the aim of the study, a new auditory test material called Auditivt Test av mottaglighet för Semantiska Illusioner (ATSI) was created. ATSI consists of three separate test sections, each containing 40 statements with an even distribution of true statements, false statements and statements containing the semantic illusion. The participants had to decide whether each statement was true or false. The participants in this study consisted of 30 adult individuals without communication disorders. Furthermore the participants performed test regarding lexical access speed and working memory capacity. The effects of semantic illusions were analyzed trough t-tests and found to be statistically significant. Correlation analysis were made between result from ATSI and lexical access speed as well as between results from ATSI and working memory capacity. How tricked the participants were by the semantic illusions was related to lexical access, but not working memory capacity. Methodological aspects are discussed in this study as well as the result’s implication for language processing. The conclusion is that semantic illusions is a stabile phenomenon, and it occurs when processing spoken sentences.

<p>Hösten 2004 sändes i SVTs Uppdrag granskning ett reportage med rubriken "Lars Ohlys syn på demokrati". Därefter blossade en massmedial debatt upp, den så kallade kommunismdebatten. Både från partikamrater och andra politiker framfördes krav på att Lars Ohly skulle sluta kalla sig kommunist och året därpå gav han med sig. Men vad avsåg man i debatten egentligen med ordet kommunism? Min hypotes är att det rådde en semantisk konflikt i debatten, det vill säga en kamp om betydelsen hos ordet kommunism/kommunist.</p><p>I den här uppsatsen visar jag, genom att undersöka nyhetsartiklar och ledare ur svensk dagspress, att min hypotes stämmer. Jag för också, med utgångpunkt i teorier om det språkliga tecknets godtycklighet, en diskussion utifrån undersökningens resultat. Där resonerar jag bland annat kring de politiska konsekvenserna av att kommunism, som det verkar med hänseende till debattens utgång, inte längre kan användas som beteckning för 'drömmen om ett klasslöst samhälle'.</p>

In dieser Arbeit werden drei schwedische Übersetzungen von Kleists Komödie Der zerbrochene Krug in Bezug auf die Verhaltensweisen zum Stil analysiert, die in den Übersetzungen zum Ausdruck kommen. Die Analyse betrifft vor allem solche stilistischen Mittel, die Werner Koller formal-ästhetische Qualitäten nennt, so wie Sprachspiel, den Blankvers oder Metaphorik. Ich habe einerseits versucht zu entscheiden, ob die Übersetzungen des betreffenden Stilmittels in erster Linie ziel- oder ausgangssprachlich ausgerichtet sind, andererseits inwiefern der stilistische Aspekt bei den Übersetzern überhaupt einen hohen Stellenwert hat oder ob er pragmatischen Rücksichten den Vorrang lassen muss. Die Übersetzungen weisen große Unterschiede auf. In Nils Personnes Übersetzung hat die Stiltreue im Verhältnis zur pragmatischen Adaption einen sehr hohen Stellenwert und er versucht den Stil durch ausgangssprachliche Mittel zu bewahren. In Carl-Edward Nattséns Übersetzung dagegen hat die pragmatische Adaption den höchsten Stellenwert, doch in den Fällen, wo er den Stil überhaupt wiedergibt, tut er das abwechselnd mit ziel- bzw. ausgangssprachlichen Mitteln. Nur in Horace Engdahls Übersetzung fällt eine überwiegend zielsprachliche Ausrichtung mit einem hohen Stellenwert des stilistischen Aspekts zusammen und nur dann wird der Stil im Sinne Kollers formal-ästhetischer Qualitäten in einem höheren Grad wiedergegeben. Die verschiedenen Strategien können mit den verschiedenen Zwecken der Übersetzer zusammenhängen, sowie mit den Übersetzungsidealen, die vorherrschend waren, als die Übersetzungen geschrieben wurden / I det här examensarbetet undersöks tre svenska översättningar av Kleists komedi Der zerbrochene Krug med avseende på de förhållningssätt till stil som där kommer till uttryck. Analysen gäller särskilt sådana stilistiska medel som Werner Koller kallar formal-estetiska kvaliteter, som ordlekar, blankvers och metaforik. Dels har jag försökt avgöra om översättningarna av de aktuella stilmedlen i första hand är mål- eller källspråksorienterade, dels huruvida den stilistiska aspekten överhuvudtaget prioriteras eller om den får vika för pragmatiska hänsyn. Analysen visar på stora skillnader mellan översättningarna. I Nils Personnes översättning har stiltrogenhet hög prioritet jämfört med den pragmatiska anpassningen och han försöker återge stilen med källspråkliga medel. I Carl-Edward Nattséns översättning däremot har den pragmatiska anpassningen högst prioritet men i de fall han alls återger stilen gör han det omväxlande med mål- och källspråkliga medel. Endast i Horace Engdahls översättning sammanfaller en målspråklig orientering med hög prioritet hos den stilistiska aspekten och bara där återges stilen i Kollers formal-estetiska bemärkelse i någon högre grad. De skilda strategierna kan förklaras med översättarnas olika syften och med de översättningsideal som var rådande när översättningarna gjordes.

Denna uppsats behandlar ordningen på adjektiv i nominalfrasen. Ett antal faktorer som i tidigare litteratur hävdats vara relevanta undersöks: generell frekvens, semantisk närhet med det substantiv som modifieras, grad av absoluthet och Dixons semantiska adjektivklasser. Undersökning är baserad på material från Språkbanken, främst talspråkskorpusen Gothenburg Dialogue Corpus. Slutsatsen som nås är att det finns definitiva preferenser för vissa ordningar: de mest frekventa adjektiven kommer först, de adjektiv som är semantiskt närmare substantiven och som är mer absoluta placeras närmare substantivet. Detta stämmer med vad som sagts i litteraturen. Den ordning på adjektiv som Dixon föreslår får visst stöd.

The lexical semantics of a language is an area of linguistics that has many important implications for the life of modern society. It is important to understand how language change works and why this change occurs. Thus the aim of the work described in the thesis was to examine how six Swedish words, fett, fräsch, fräck, grym, häftig, and tajt are used by five different age groups of Swedish people in Uppsala region. To accomplish the aim of the study an appropriate questionnaire was compiled and used by the author. The questionnaire asked for information about the respondents as well as about the usage of each studied word. Analogous previous studies of the ongoing semantic change are reported in literature, frequently in regard to the words from English language. My results show that most of the chosen words are used differently by different age groups. Some words change their usage only slightly while other words experience larger metamorphose. The investigated words do not change their meaning completely, however some meanings do become more or less frequent. The results also show that the usage of the words does not always correlate to their dictionary definitions. Overall it can be concluded that semantic change for the considered words is a gradual ongoing process. / Den lexikala semantiken i ett språk är ett område inom lingvistik som har många viktiga konsekvenser för livet i det moderna samhället. Det är viktigt att förstå hur språkförändring fungerar och varför denna förändring sker. Därför var syftet med det arbete som beskrivs i uppsatsen att undersöka hur sex svenska ord fett, fräsch, fräck, grym, häftig och tajt användes av fem olika åldersgrupper av infödda talare av svenska i Uppsalaregionen. För att uppnå syftet med studien sammanställdes en enkät. Enkäten innehöll frågor om respondenterna samt om användningen av vart och ett av de studerade orden. Liknande tidigare studier av pågående semantisk förändring rapporteras i litteraturen, ofta i fråga om orden från engelska. Resultaten visar att de flesta av de valda ord användes på olika sätt av olika åldersgrupper. Vissa ord har ändrat sin användning något medan andra ord har genomgått en större förändring. De undersökta orden ändrade inte sin betydelse helt och hållet, men vissa betydelser blev mer eller mindre frekventa. Resultaten visade också att användningen av orden inte alltid korrelerar med deras ordboksdefinitioner. Sammantaget kan man dra slutsatsen att semantisk förändring för dessa ord var en gradvis process.

This semantic typology study investigates the intentionality of causation event descriptions of ten native British English speakers (NBES) and ten native Castilian Spanish speakers (NCSS). Through a methodology that implements a picture story as non-verbal stimuli and verbal event descriptions, statistical data are gathered on the form and function of the participants’ descriptions. Inferred and inscribed characteristics of constructions are collected through a description task, a narration task, and a post-task interview. The results show that the NBES participants consistently were more varied in their choice of constructions, especially when the picture showed or implied an accidental action in the causation event. The frequent use of all constructions for a single picture might indicate that English does not provide a clear means for expressing what speakers want to voice in terms of intentionality. The functional characteristics attributed to the constructions were for the NCSS participants more unified than the NBES participants; all the Spanish constructions demonstrated a clear representing majority characteristic. Having more fine-grained distinctions to represent intentionality, as the NCSS participants have at their disposal, could potentially lead to less constructional variation, as there are options available to speakers for expressing the right intention with the use of a more specific construction. These fine-grained constructions also likely provide the speakers with more certainty in their judgements since they do not need to select a construction ad hoc that best fits the described event. / Denna semantiska typologistudie undersöker intentionaliteten i beskrivningar av orsakshändelser av tio infödda brittiska engelsktalande (NBES) och tio infödda kastilianska spansktalande (NCSS). Genom en metod som implementerar en bildberättelse som icke-verbala stimuli och verbala händelsebeskrivningar samlas statistiska data om formen och funktionen för deltagarnas beskrivningar. Uttydda och inskrivna egenskaper hos konstruktioner samlas genom en beskrivningsuppgift, en berättandeuppgift och en intervju. Resultaten visar att NBES-deltagarna konsekvent var mer varierade i deras val av konstruktioner, särskilt när bilden visade eller antydde en oavsiktlig handling i orsakssammanhanget. Den frekventa användningen av alla konstruktioner för en enskild bild kan tyda på att engelska inte ger ett tydligt sätt att uttrycka vad talare vill uttrycka i termer av avsikt. De funktionella egenskaperna som tillskrivs konstruktionerna var för NCSS-deltagarna mer enhetliga än NBES-deltagarna; alla de spanska konstruktionerna visade en tydlig representativ majoritetsegenskap. Att ha mer detaljerade skillnader för att representera avsiktlighet, som NCSS-deltagarna har till sitt förfogande, kan potentiellt leda till mindre konstruktionsvariation, eftersom det finns alternativ tillgängliga för talare för att uttrycka rätt avsikt med användning av en mer specifik konstruktion. Dessa finkorniga konstruktioner ger sannolikt också talarna större säkerhet i sina bedömningar eftersom de inte behöver välja en konstruktion ad hoc som bäst passar den beskrivna händelsen.

Semantic segmentation is the task of predicting predefined class labels for each pixel in a given image. It is essential in autonomous driving, but also challenging because training accurate models requires large and diverse datasets, which are difficult to collect due to the high cost of annotating images at pixel-level. This raises interest in using synthetic images from simulators, which can be labelled automatically. However, models trained directly on synthetic data perform poorly in real-world scenarios due to the distributional misalignment between synthetic and real images (domain shift). This thesis explores the effectiveness of several techniques for alleviating this issue, employing Synscapes and Cityscapes as the synthetic and real datasets, respectively. Some of the tested methods exploit a few additional labelled real images (few-shot supervised domain adaptation), some have access to plentiful real images but not their associated labels (unsupervised domain adaptation), and others do not take advantage of any image or annotation from the real domain (domain generalisation). After extensive experiments and a thorough comparative study, this work shows the severity of the domain shift problem by revealing that a semantic segmentation model trained directly on the synthetic dataset scores a poor mean Intersection over Union (mIoU) of 33:5% when tested on the real dataset. This thesis also demonstrates that such performance can be boosted by 25:7% without accessing any annotations from the real domain and 17:3% without leveraging any information from the real domain. Nevertheless, these gains are still inferior to the 31:0% relative improvement achieved with as little as 25 supplementary labelled real images, which suggests that there is still room for improvement in the fields of unsupervised domain adaptation and domain generalisation. Future work efforts should focus on developing better algorithms and creating synthetic datasets with a greater diversity of shapes and textures in order to reduce the domain shift. / Semantisk segmentering är uppgiften att förutsäga fördefinierade klassetiketter för varje pixel i en given bild. Det är viktigt för autonom körning, men också utmanande eftersom utveckling av noggranna modeller kräver stora och varierade datamängder, som är svåra att samla in på grund av de höga kostnaderna för att märka bilder på pixelnivå. Detta väcker intresset att använda syntetiska bilder från simulatorer, som kan märkas automatiskt. Problemet är emellertid att modeller som tränats direkt på syntetiska data presterar dåligt i verkliga scenarier på grund av fördelningsfel mellan syntetiska och verkliga bilder (domänskift). Denna avhandling undersöker effektiviteten hos flera tekniker för att lindra detta problem, med Synscapes och Cityscapes som syntetiska respektive verkliga datamängder. Några av de testade metoderna utnyttjar några ytterligare märkta riktiga bilder (few-shot övervakad domänanpassning), vissa har tillgång till många riktiga bilder men inte deras associerade etiketter (oövervakad domänanpassning), och andra drar inte nytta av någon bild eller annotering från den verkliga domänen (domängeneralisering). Efter omfattande experiment och en grundlig jämförande studie visar detta arbete svårighetsgraden av domänskiftproblemet genom att avslöja att en semantisk segmenteringsmodell som upplärts direkt på den syntetiska datauppsättningen ger en dålig mean Intersection over Union (mIoU) på 33; 5% när den testas på den verkliga datamängden. Denna avhandling visar också att sådan prestanda kan ökas med 25; 7% utan att komma åt några annoteringar från den verkliga domänen och 17; 3% utan att utnyttja någon information från den verkliga domänen. Ändå är dessa vinster fortfarande sämre än den 31; 0% relativa förbättringen som uppnåtts med så lite som 25 kompletterande annoterade riktiga bilder, vilket tyder på att det fortfarande finns utrymme för förbättringar inom områdena oövervakad domänanpassning och domängeneralisering. Framtida arbetsinsatser bör fokusera på att utveckla bättre algoritmer och på att skapa syntetiska datamängder med en större mångfald av former och texturer för att minska domänskiftet.

Background. This thesis focuses on the task of historical document semantic segmentation with recurrent neural networks. Document semantic segmentation involves the segmentation of a page into different meaningful regions and is an important prerequisite step of automated document analysis and digitisation with optical character recognition. At the time of writing, convolutional neural network based solutions are the state-of-the-art for analyzing document images while the use of recurrent neural networks in document semantic segmentation has not yet been studied. Considering the nature of a recurrent neural network and the recent success of recurrent neural networks in document image binarization, it should be possible to employ a recurrent neural network for document semantic segmentation and further achieve high performance results. Objectives. The main objective of this thesis is to investigate if recurrent neural networks are a viable alternative to convolutional neural networks in document semantic segmentation. By using a combination of a convolutional neural network and a recurrent neural network, another objective is also to determine if the performance of the combination can improve upon the existing case of only using the recurrent neural network. Methods. To investigate the impact of recurrent neural networks in document semantic segmentation, three different recurrent neural network architectures are implemented and trained while their performance are further evaluated with Intersection over Union. Afterwards their segmentation result are compared to a convolutional neural network. By performing pre-processing on training images and multi-class labeling, prediction images are ultimately produced by the employed models. Results. The results from the gathered performance data shows a 2.7% performance difference between the best recurrent neural network model and the convolutional neural network. Notably, it can be observed that this recurrent neural network model has a more consistent performance than the convolutional neural network but comparable performance results overall. For the other recurrent neural network architectures lower performance results are observed which is connected to the complexity of these models. Furthermore, by analyzing the performance results of a model using a combination of a convolutional neural network and a recurrent neural network, it can be noticed that the combination performs significantly better with a 4.9% performance increase compared to the case with only using the recurrent neural network. Conclusions. This thesis concludes that recurrent neural networks are likely a viable alternative to convolutional neural networks in document semantic segmentation but that further investigation is required. Furthermore, by combining a convolutional neural network with a recurrent neural network it is concluded that the performance of a recurrent neural network model is significantly increased. / Bakgrund. Detta arbete handlar om semantisk segmentering av historiska dokument med recurrent neural network. Semantisk segmentering av dokument inbegriper att dela in ett dokument i olika regioner, något som är viktigt för att i efterhand kunna utföra automatisk dokument analys och digitalisering med optisk teckenläsning. Vidare är convolutional neural network det främsta alternativet för bearbetning av dokument bilder medan recurrent neural network aldrig har använts för semantisk segmentering av dokument. Detta är intressant eftersom om vi tar hänsyn till hur ett recurrent neural network fungerar och att recurrent neural network har uppnått mycket bra resultat inom binär bearbetning av dokument, borde det likväl vara möjligt att använda ett recurrent neural network för semantisk segmentering av dokument och även här uppnå bra resultat. Syfte. Syftet med arbetet är att undersöka om ett recurrent neural network kan uppnå ett likvärdigt resultat jämfört med ett convolutional neural network för semantisk segmentering av dokument. Vidare är syftet även att undersöka om en kombination av ett convolutional neural network och ett recurrent neural network kan ge ett bättre resultat än att bara endast använda ett recurrent neural network. Metod. För att kunna avgöra om ett recurrent neural network är ett lämpligt alternativ för semantisk segmentering av dokument utvärderas prestanda resultatet för tre olika modeller av recurrent neural network. Därefter jämförs dessa resultat med prestanda resultatet för ett convolutional neural network. Vidare utförs förbehandling av bilder och multi klassificering för att modellerna i slutändan ska kunna producera mätbara resultat av uppskattnings bilder. Resultat. Genom att utvärdera prestanda resultaten för modellerna kan vi i en jämförelse med den bästa modellen och ett convolutional neural network uppmäta en prestanda skillnad på 2.7%. Noterbart i det här fallet är att den bästa modellen uppvisar en jämnare fördelning av prestanda. För de två modellerna som uppvisade en lägre prestanda kan slutsatsen dras att deras utfall beror på en lägre modell komplexitet. Vidare vid en jämförelse av dessa två modeller, där den ena har en kombination av ett convolutional neural network och ett recurrent neural network medan den andra endast har ett recurrent neural network uppmäts en prestanda skillnad på 4.9%. Slutsatser. Resultatet antyder att ett recurrent neural network förmodligen är ett lämpligt alternativ till ett convolutional neural network för semantisk segmentering av dokument. Vidare dras slutsatsen att en kombination av de båda varianterna bidrar till ett bättre prestanda resultat.

Machine learning systems have been demonstrated to be highly effective in various fields, such as in vision tasks for autonomous driving. However, the deployment of these systems poses a significant challenge in terms of ensuring their reliability and safety in diverse and dynamic environments. Online Unsupervised Domain Adaptation (UDA) aims to address the issue of continuous domain changes that may occur during deployment, such as sudden weather changes. Although these methods possess a remarkable ability to adapt to unseen domains, they are hindered by the high computational cost associated with constant adaptation, making them unsuitable for real-world applications that demand real-time performance. In this work, we focus on the challenging task of semantic segmentation. We present a framework for real-time domain adaptation that utilizes novel strategies to enable online adaptation at a rate of over 29 FPS on a single GPU. We propose a clever partial backpropagation in conjunction with a lightweight domain-shift detector that identifies the need for adaptation, adapting appropriately domain-specific hyperparameters to enhance performance. To validate our proposed framework, we conduct experiments in various storm scenarios using different rain intensities and evaluate our results in different domain shifts, such as fog visibility, and using the SHIFT dataset. Our results demonstrate that our framework achieves an optimal trade-off between accuracy and speed, surpassing state-of-the-art results, while the introduced strategies enable it to run more than six times faster at a minimal performance loss. / Maskininlärningssystem har visat sig vara mycket effektiva inom olika områden, till exempel i datorseende uppgifter för autonom körning. Spridning av dessa system utgör dock en betydande utmaning när det gäller att säkerställa deras tillförlitlighet och säkerhet i olika och dynamiska miljöer. Online Unsupervised Domain Adaptation (UDA) syftar till att behandla problemet med kontinuerliga domänändringar som kan inträffas under systemets användning, till exempel plötsliga väderförändringar. Även om dessa metoder har en anmärkningsvärd förmåga att anpassa sig till okända domäner, hindras de av den höga beräkningskostnaden som är förknippad med ständig nöndvändighet för anpassning, vilket gör dem olämpliga för verkliga tillämpningar som kräver realtidsprestanda. I detta avhandling fokuserar vi på utmanande uppgiften semantisk segmentering. Vi presenterar ett system för domänanpassning i realtid som använder nya strategier för att möjliggöra onlineanpassning med en hastighet av över 29 FPS på en enda GPU. Vi föreslår en smart partiell backpropagation i kombination med en lätt domänförskjutningsdetektor som identifierar nãr anpassning egentligen behövs, vilket kan konfigureras av domänspecifika hyperparametrar på lämpligt sätt för att förbättra prestandan. För att validera vårt föreslagna system genomför vi experiment i olika stormscenarier med olika regnintensiteter och utvärderar våra resultat i olika domänförskjutningar, såsom dimmasynlighet, och med hjälp av SHIFT-datauppsättningen. Våra resultat visar att vårt system uppnår en optimal avvägning mellan noggrannhet och hastighet, och överträffar toppmoderna resultat, medan de introducerade strategierna gör det möjligt att köra mer än sex gånger snabbare med minimal prestandaförlust.