Tato práce je rozdělena do šesti kapitol. První kapitola vysvětluje rozdíly mezi fyzickou vrstvou uplinků systémů LTE a LTE Advanced, zkoumá charakteristiky kanálu komunikace D2D v rámci sítě LTE Advanced, a navrhuje mechanismy optimalizace interferencí. Rovněž je v práci prezentována struktura softwarově definované rádiové platformy, která může být využita pro vyhodnocení rádiových kanálů. Druhá kapitola hodnotí a porovnává výkony uplinkové části fyzické vrstvy systému LTE a LTE Advanced. V prostředí MATLAB je implementována struktura LTE Advanced vysílače a přijímače se všemi stupni zpracování signálu. Generované signály obou výše uvedených systémů jsou přenášeny přes různé modely kanálu ITU-R. Byly používány různé techniky odhadu kanálů a detekce signálu pro obnovení vysílaného signálu. Výsledky jsou prezentovány formou křivek BER a křivek datové prostupnosti. Třetí kapitola navrhuje způsob opakování frekvencí v celulární síti (frequency-reuse) se třemi úrovněmi výkonu, který se využívá jako typ pokročilé metody snižování interferencí. Jsou ukázány normalizované kapacitní hustoty buněk a jejich podoblastí se třemi různými případy distribuce uživatelů uvnitř buněk. Je zobrazena korelace mezi celkovou kapacitou a poloměrem každého regionu. Dosažené výsledky navrhovaného schématu jsou porovnávány s tradiční technikou opakovaného použití frekvence (Reuse-3). Čtvrtá kapitola se zabývá výzkumem alternativní metody optimalizace interferencí. Bylo provedeno ověření kooperačních metod snímání rádiového spektra ve čtyřech různých reálných prostředích: venkovní-interiérové, vnitřní-venkovní, venkovní-vnitřní a venkovní-venkovní. Navržený systém je testován pomocí zařízení Universal Software Radio Peripheral (USRP) a obsahuje dva typy detektorů; energetický detektor a statistický detektor založený na Kolmogorově-Smirnovově testu, které byly implementovány na přijímací straně. Jedním z hlavních požadavků komunikace D2D je znalost charakteristik impulzních odezev rádiového kanálu. Pátá kapitola proto představuje metodu měření kanálu pomocí Zadoff-Chu sekvencí ve frekvenční oblasti jako alternativní techniku k měření kanálu v časové nebo frekvenční doméně. Pomocí navržené metody se základní charakteristiky kanálu, jako je časové rozšíření kanálu (RMS delay spread, mean excess delay), útlum šířením a koherenční šířka pásma extrahují v (až 20x) kratším čase ve srovnání s klasickou metodou měření kanálu ve frekvenční doméně. Jsou také zkoumány charakteristiky venkovních statických rádiových kanálů na vzdálenost několika kilometrů pro pásma UHF a SHF s ko-polarizovanou horizontální a vertikální konfigurací antény. Šestá kapitola uzavírá tezi a shrnuje závěry.

Att använda maskininlärning för att detektera vapen eliminerar en konstant mänsklig övervakning, vilket också kan leda till en lägre responstid till polis. I den här rapporten undersöks hur en vapendetektor kan konstrueras och byggas som en del av en klient-server-lösning. / With the progress of deep learning methods the last couple of years, object detectionrelated tasks are improving rapidly. Using object detection for detecting guns in schoolsremove the need for human supervision and hopefully reduces police response time. Thispaper investigates how a gun detection system can be built by reading frames locally andusing a server for detection. The detector is based on a pre-trained SSD model and throughtransfer learning is taught to recognize guns. The detector obtained an Average Precisionof 51.1% and the server response time for a frame of size 1920 x 1080 was 480 ms, but couldbe scaled down to 240 x 135 to reach 210 ms, without affecting the accuracy. A non-gunclass was implemented to reduce the number of false positives and on a set of 300 imagescontaining 165 guns, the number of false positives dropped from 21 to 11.

With the progress of deep learning methods the last couple of years, object detection related tasks are improving rapidly. Using object detection for detecting guns in schools remove the need for human supervision and hopefully reduces police response time. This paper investigates how a gun detection system can be built by reading frames locally and using a server for detection. The detector is based on a pre-trained SSD model and through transfer learning is taught to recognize guns. The detector obtained an Average Precision of 51.1% and the server response time for a frame of size 1920 x 1080 was 480 ms, but could be scaled down to 240 x 135 to reach 210 ms, without affecting the accuracy. A non-gun class was implemented to reduce the number of false positives and on a set of 300 images containing 165 guns, the number of false positives dropped from 21 to 11.

No description available.

A variety of tools have been developed to assist in the quantification and analysis of naturalistic language samples. In recent years, computer technology has been employed in language sample analysis. This study compares a new automated index, Scoring Sentences Developmentally (SSD), to two existing measures. Eighty samples from three corpora were manually analyzed using DSS and MLU and the processed by the automated software. Results show all three indices to be highly correlated, with correlations ranging from .62 to .98. The high correlations among scores support further investigation of the psychometric characteristics of the SSD software to determine its clinical validity and reliability. Results of this study suggest that SSD has the potential to compliment other analysis procedures in assessing the language development of young children.

Describing novel ideas and solutions that more effectively meet people’s needs than existing products, processes, or structures, social innovation (SI) is a promising concept to address the pressing issues of the sustainability challenge that society faces. Social innovation education (SIE) is a recent field in higher education that has gained attention regarding its potential contribution to sustainable development (SD); as such, SIE is nested within the system of education for sustainable development (ESD). The Sustainability Competencies Framework (SCF) suggests key competencies that equip students for work in SD. This thesis assesses the presence of sustainability competencies in SIE programs to provide insights on how SIE can strategically contribute to SD. A global sample of ten SIE programs has been qualitatively investigated; the findings map the content and pedagogies within the programs and provide recommendations for curriculum design that successfully teaches key sustainability competencies. Following a strategic approach for SD, the researchers take the nested system of ESD into consideration and suggest a science-based definition of sustainability across the diversity of programs to facilitate a common discourse and mutual contributions for successful education. The research addresses both educators and institutions of SIE and ESD programs.

隨著全球經濟大海嘯浪潮湧來，先進國家普遍的購買力衰退，全球的資訊高科技行業正面臨著產品競爭的嚴峻挑戰。目前國內大多數IT行業在瞭解和滿足顧客需求、制定產品開發策略，組織成長策略以及用不同產品適應市場競爭的變化等方面，普遍存在問題。企業最高主管的一個重要任務是獲取、形成和配置組織資源。而科技是很多公司極其重要的一種資源，管理好這個資源贏得競爭優勢，需要把它與公司策略結合起來；企業最高主管第二個重要任務是形成和開發公司創新能力。這要求企業最高主管能夠評估公司擁有的創新能力，並且知道如何運用和改善它。 因此本研究的目的就是探討基於策略管理的企業成長理念、實用技能和有效方法，使我國電子產業能隨著環境的變遷有良性的發展軌道。經由對個案公司的研究與深入訪談，一方面更加了解個案公司所處的競爭環境、策略選擇與組織配置。另一方面，亦可從中歸納一些結論與建議，以期提供個案公司、其他業者、國內相關方面，長期生存與發展的另一思考方向，以及相關考慮議題。 本研究首先分析了個案公司策略制定的背景，繼而定義了個案公司的策略方向，包括：採取焦點市場的差異化、以接觸為基礎的策略、簡單策略、以及建立策略本領。以下分別陳述如下： 個案公司經策略分析，其發展的最好途徑是一採取策略導向、整合作業流程以及發揮策略資訊科技應用，來培養人才、開拓市場、防範風險、開發新產品和服務；另一方面是瞭解和掌握未來經濟發展趨勢、業界發展趨勢、確實掌握顧客通路，加快創新力度，爭取後來居上；此外，個案公司需要強化與策略、業務的契合。 在網路經濟和資訊經濟中，憑著資訊科技和網路技術，在各行業有許多默默無名的中小企業，都能後來居上，超過前者。可見資訊化以成為企業轉型與成長的關鍵成功因素之一。電子業是高度資本與科技導向的行業。透過企業發揮通路優勢和科技創新優勢，個案公司的績效才可望大幅度上升。 最後，對個案公司思考方向的建議如下： 1.在企業競爭激烈的環境下，並非僅有複製領先企業的做法即可成功，複製領先企業的做法不甚困難，困難的為此等做法背後所有涉及之策略、流程及人員。是以採行某一企業行動之前後，必須有一套完整的配套措施協助人員訓練與流程改造，方能達成企業經營運行之預期效益。 2.不一味追求新科技，忽略策略與管理之契合。策略之採用適當與否，端看是否能滿足顧客之需要與提供完善服務，以及是否能為企業帶來經營上之效益，而不是以追求最新科技為最主要目標，而是應該瞭解目前各種市場區隔科技使用情形，並針對需求變動隨時更新，以契合企業與顧客兩者之需求。