Repetitive tasks, awkward hand/wrist postures and forceful exertions are known risk factors for work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) of the hand and wrist. WMSD is a major cause of long work absence, productivity loss, loss in wages and individual suffering. Currently available assessment methods of the hand/wrist motion have the limitations of being inaccurate, e.g. when using self-reports or observations, or expensive and resource-demanding for following analyses, e.g. when using the electrogoniometers. Therefore, there is a need for a risk assessment method that is easy-to-use and can be applied by both researchers and practitioners for measuring wrist angular velocity during an 8-hour working day. Wearable Inertial Measurement Units (IMU) in combination with mobile phone applications provide the possibility for such a method. In order to apply the IMU in the field for assessing the wrist velocity of different work tasks, the accuracy of the method need to be examined. Therefore, this laboratory experiment was conducted to compare a new IMU-based method with the traditional goniometer and standard optical motion capture system. The laboratory experiment was performed on twelve participants. Three standard hand movements, including hand/wrist motion of Flexion-extension (FE), Deviation, and Pronationsupination (PS) at 30, 60, 90 beat-per-minute (bpm), and three simulated work tasks were performed. The angular velocity of the three methods at 50th and 90th percentile were calculated and compared. The mean absolute error and correlation coefficient were analysed for comparing the methods. Increase in error was observed with increase in speed/bpm during the standard hand movements. For standard hand movements, comparison between IMUbyaxis and Goniometer had the smallest difference and highest correlation coefficient. For simulated work tasks, the difference between goniometer and optical system was the smallest. However, for simulated work tasks, the differences between the compared methods were in general much larger than the standard hand movements. The IMU-based method is seen to have potential when compared with the traditional measurement methods. Still, it needs further improvement to be used for risk assessment in the field. / Upprepade uppgifter, besvärliga hand- / handledsställningar och kraftfulla ansträngningar är kända riskfaktorer för arbetsrelaterade muskuloskeletala störningar (WMSD) i hand och handled. WMSD är en viktig orsak till lång frånvaro, produktivitetsförlust, löneförlust och individuellt lidande. För närvarande tillgängliga bedömningsmetoder för hand / handledsrörelser har begränsningarna att vara felaktiga, t.ex. när du använder självrapporter eller observationer, eller dyra och resurskrävande för följande analyser, t.ex. när du använder elektrogoniometrarna. Därför finns det ett behov av en riskbedömningsmetod som är enkel att använda och som kan användas av både forskare och utövare för att mäta handledens vinkelhastighet under en 8-timmars arbetsdag. Wearable Inertial Measuring Units (IMU) i kombination med mobiltelefonapplikationer ger möjlighet till en sådan metod. För att kunna använda IMU i fältet för att bedöma handledens hastighet för olika arbetsuppgifter måste metodens noggrannhet undersökas. Därför genomfördes detta laboratorieexperiment för att jämföra en ny IMU-baserad metod med den traditionella goniometern och det vanliga optiska rörelsefångningssystemet. Laboratorieexperimentet utfördes på tolv deltagare. Tre standardhandrörelser, inklusive hand / handledsrörelse av Flexion-extension (FE), Deviation och Pronation-supination (PS) vid 30, 60, 90 beat-per-minut (bpm) och tre simulerade arbetsuppgifter utfördes. Vinkelhastigheten för de tre metoderna vid 50: e och 90: e percentilen beräknades och jämfördes. Det genomsnittliga absoluta felet och korrelationskoefficienten analyserades för att jämföra metoderna. Ökning av fel observerades med ökning av hastighet/bpm under standardhandrörelserna. För standardhandrörelser hade jämförelsen mellan IMUbyaxis och Goniometer den minsta skillnaden och högsta korrelationskoefficienten. För simulerade arbetsuppgifter var skillnaden mellan goniometer och optiskt system den minsta. För simulerade arbetsuppgifter var dock skillnaderna mellan de jämförda metoderna i allmänhet mycket större än de vanliga handrörelserna. Den IMUbaserade metoden anses ha potential jämfört med traditionella mätmetoder. Ändå behöver det förbättras för att kunna användas för riskbedömning på fältet.

The title of graduation work is development of techniques of software testing. The objective of research is studying of the testing process, defect types in the software and their tracking, methods of creating and applying test cases, and development of auto-test project for the web service “Expert”. An additional objective is to conduct stress testing for the web service "Expert". The first part is devoted to the theoretical foundations of testing: a place of testing in software development, testing process in it-companies, review of defects and their tracking, and techniques of creating tests and their applying. The second part is devoted to the review of software for load testing and it’s practical usage for testing the web service “Expert”. The last part is devoted to the study of automation functional testing and development of the auto test project for the web service “Expert”. The graduation work consists of an introduction, 12 chapters and conclusion on 106 pages, including 55 figures and the list of 15 references. / Тема выпускной квалификационное работы: разработка методики тестирования программного обеспечения. Цель работы: изучение процесса тестирования, видов дефектов в ПО и их отслеживание, способов создания и применения тест кейсов, и, на основе полученных знаний, разработка проекта авто-тестов для веб-сервиса "Эксперт". Дополнительной целью является проведение нагрузочного тестирования для веб-сервиса "Эксперт". Первая часть работы посвящена теоретическим основам тестирования: место тестирования в разработке ПО, процесс тестирования в IT-компаниях, обзор дефектов, способов их отслеживания, а также техник создания тестов и их применение. Вторая часть посвящена обзору ПО для нагрузочного тестирования и его практическое использование для тестирования веб-сервиса «Эксперт». Третья часть посвящена изучению процесса автоматизации функционального тестирования и разработке авто-тестов для веб-сервиса «Эксперт». Выпускная работа состоит из введения, 12 глав и заключения, изложенных на 106 страницах, а также списка литературы и приложений. В работе имеется 55 рисунков. Список литературы содержит 15 наименований.

[ES] La tesis abarca una serie de estudios destinados a mejorar los programas de selección genética para aumentar la eficiencia alimentaria en dos etapas de la vida productiva de los cerdos: lactación y crecimiento. En los capítulos 2 al 5 se exploraron diversas metodologías y fuentes de información (genética, genómica y fenómica) para lograr este objetivo. La eficiencia alimentaria durante la lactación es un sistema complejo de rasgos fenotípicos interrelacionados. En el Capítulo 2 se usaron modelos de ecuaciones estructurales para inferir las asociaciones causales entre la ingesta diaria de alimento, el balance de peso de la cerda, la ganancia de peso de la camada, el balance de espesor de grasa dorsal y el peso metabólico de la cerda. Se analizaron datos de 1.100 cerdas de un experimento de selección divergente para la eficiencia en cerdos en crecimiento. Se utilizó el algoritmo de causación inductiva para definir el modelo de ecuaciones estructurales. Los resultados indicaron que la ingesta diaria de alimento y la ganancia diaria de peso de la camada influenciaban el balance diario de peso de la cerda, con coeficientes estructurales medios de 0.12 y -0.03, respectivamente. Posteriormente, el balance diario de peso de la cerda impactó en el balance diario del grosor de la grasa dorsal y en el peso metabólico de la cerda, con coeficientes estructurales de 0,70 y -1,22, respectivamente. Se evaluaron diferentes estrategias de selección. Las estrategias de selección que no dependían de registros de ingesta alimentaria resultaron igualmente efectivas, aunque aumentar la ganancia de peso de la camada reduciendo o manteniendo constante la ingesta alimentaria sin deteriorar la condición corporal de la cerda parece difícil. En el Capítulo 3 se exploraron los beneficios de métodos de multi-output y stacking para mejorar la precisión de la predicción de la eficiencia alimentaria a partir del genotipo de cerdos en crecimiento. Se analizaron datos de 5.828 cerdos y 45.610 SNPs, implementando cuatro estrategias diferentes. Modelos de random forest y support vector regression fueron entrenados con diferentes subconjuntos de variables predictoras (de 200 a 3000 SNPs más informativos). La estrategia estándar, que utilizaba solo los genotipos como predictores, mostró el mejor rendimiento. Con el algoritmo random forest y los 1.000 SNPs más informativos, la correlación de Spearman promedio fue 0.23 (0.04). En cuanto a la fenotipado de alto rendimiento, se propuso el uso de los acelerómetros y las cámaras para obtener información sobre el comportamiento animal. En el Capítulo 4, 16 conejos fueron equipados con acelerómetros y grabados durante 2 semanas. Se segmentaron las series temporales en ventanas de tiempo de diferentes tamaños (1, 3, 5, 7 y 9 segundos) y se calcularon 41 características por ventana. Modelos de random forest, support vector machine y gradient boosting fueron entrenados para clasificar estados activos/inactivos. El modelo de random forest, con una ventana de 9 segundos y las 5 características más importantes, alcanzó una precisión mediana de 1 y una recall mediana de 0.93. Finalmente, en el Capítulo 5 se combinó un algoritmo de seguimiento por detección con un sistema de identificación por radiofrecuencia para rastrear doce cerdos de un corral de los cuales tres cerdos tenían marcas de pelaje únicas que facilitaban su distinción visual. Se implementaron el algoritmo You Only Look Once (v8) para detección y el algoritmo BoT-SORT para seguimiento. Los cerdos con pelajes similares se rastrearon durante un promedio de 49 minutos, mientras que los cerdos con marcas únicas se rastrearon 152 minutos, con una coincidencia del 90% o más con la verdad absoluta. Esta combinación de dispositivos representa un avance significativo en la identificación, seguimiento y trazabilidad de animales en grupo. / [CA] La tesi comprén una sèrie d'estudis destinats a millorar els programes de selecció genètica per a augmentar l'eficiència alimentària en dos etapes de la vida productiva dels porcs: lactació i creixement. En els capítols 2 al 5 es van explorar diverses metodologies i fonts d'informació (genètica, genòmica i fenómica) per a aconseguir este objectiu. L'eficiència alimentària durant la lactació és un sistema complex de trets fenotípics interrelacionats. En el Capítol 2 es van usar models d'equacions estructurals per a inferir les associacions causals entre la ingesta diària d'aliment, el balanç de pes de la truja, l'augment de pes de la ventrada, el balanç del gruix del greix dorsal i el pes metabòlic de la truja. Es van analitzar dades de 1.100 truges d'un experiment de selecció divergent per a l'eficiència en porcs en creixement. Es va utilitzar l'algorisme de causación inductiva per a definir el model d'equacions estructurals. Els resultats van indicar que la ingesta diària d'aliment i l'augment diari de pes de la ventrada van influir en el balanç diari de pes de la truja, amb coeficients estructurals mitjans posteriors de 0,12 i -0.03, respectivament. Posteriorment, el balanç diari de pes de la truja va impactar en el balanç diari del gruix del greix dorsal i en el pes metabòlic de la truja, amb coeficients estructurals de 0,70 i -1,22, respectivament. Es van avaluar diferents estratègies de selecció. Les estratègies de selecció que no depenien de registres d'ingesta alimentària van resultar igualment efectives, encara que augmentar el pes de la ventrada reduint o mantenint constant la ingesta alimentària sense deteriorar la condició corporal de la truja sembla difícil. En el Capítol 3 es van explorar els beneficis de mètodes de multi-output i stacking per a millorar la precisió de la predicció de l'eficiència alimentària a partir del genotip de porcs en creixement. Es van analitzar dades de 5.828 porcs i 45.610 SNPs, implementant quatre estratègies diferents. Models de random forest i support vector regression van ser entrenats amb diferents subconjunts de variables predictores (de 200 a 3000 SNPs més informatius). L'estratègia estàndard, que utilitzava només els genotips com a predictors, va mostrar el millor rendiment. Amb l'algorisme random forest i els 1.000 SNPs més informatius, la correlació de Spearman mitjana va ser 0.23 (0.04). Quant a la fenotipat d'alt rendiment, es va proposar l'ús dels acceleròmetres i càmeres per a obtindre informació sobre el comportament animal. En el Capítol 4, 16 conills van ser equipats amb acceleròmetres i gravats durant 2 setmanes. Es van segmentar les sèries temporals en finestres de temps de diferents grandàries (1, 3, 5, 7 i 9 segons) i es van calcular 41 característiques per finestra. Models de random forest, support vector machine i gradient boosting van ser entrenats per a classificar estats actius/inactius. El model de random forest, amb una finestra de 9 segons i les 5 característiques més importants, va aconseguir una precisió mitjana d'1 i una recall mitjana de 0.93. Finalment, en el Capítol 5 es va combinar un algorisme de seguiment per detecció amb un sistema d'identificació per radiofreqüència per a rastrejar dotze porcs d'un corral dels quals tres tenien marques de pelatge úniques que facilitaven la seua distinció visual. Es van implementar l'algorisme You Only Look Onze (v8) per a detecció i l'algorisme Bot-SORT per a seguiment. Els porcs amb pelatges similars es van rastrejar durant una mitjana de 49 minuts, mentres que els porcs amb marques úniques es van rastrejar 152 minuts, amb una coincidència del 90% o més amb la veritat absoluta. Esta combinació de dispositius representa un avanç significatiu en la identificació, seguiment i traçabilitat d'animals en grup. / [EN] The thesis comprises a series of studies aimed at improving genetic selection programs to increase feed efficiency at two stages of the productive life of pigs: lactation and growth. In Chapters 2 to 5, various methodologies and sources of information (genetics, genomics, and phenomics) were explored to achieve this goal. Feed efficiency during lactation is a complex system of interrelated phenotypic traits. In Chapter 2, structural equation models were used to infer the causal associations between daily feed intake, sow weight balance, litter weight gain, backfat thickness balance, and sow metabolic body weight. Data from 1,100 sows from a divergent selection experiment for efficiency in growing pigs were analysed. The inductive causation algorithm was used to define the structural equation model. Results indicated that daily feed intake and daily litter weight gain influenced daily sow weight balance, with average structural coefficients of 0.12 and -0.03, respectively. Subsequently, daily sow weight balance impacted daily backfat thickness balance and sow metabolic body weight, with structural coefficients of 0.70 and -1.22, respectively. Different selection strategies were evaluated. Selection strategies that did not rely on feed intake records proved equally effective, although increasing litter weight gain while reducing or maintaining constant feed intake without deteriorating the sow's body condition seems challenging. In Chapter 3, the benefits of multi-output and stacking methods to improve the accuracy of predicting feed efficiency from the genotype of growing pigs were explored. Data from 5,828 pigs and 45,610 SNPs were analysed, implementing four different strategies. Random forest and support vector regression models were trained with different subsets of predictor variables (from 200 to 3,000 of the most informative SNPs). The standard strategy, which used only genotypes as predictors, showed the best performance. With the random forest algorithm and the top 1,000 SNPs, the average Spearman correlation was 0.23 (0.04). Regarding high-throughput phenotyping, the use of accelerometers and cameras to obtain information on animal behaviour was proposed. In Chapter 4, 16 rabbits were equipped with accelerometers and filmed for 2 weeks. The time series were segmented into time windows of different sizes (1, 3, 5, 7, and 9 seconds), and 41 features were calculated per window. Random forest, support vector machine, and gradient boosting models were trained to classify active/inactive states. The random forest model, with a 9-second window and the 5 most important features, achieved a median precision of 1 and a median recall of 0.93. Finally, in Chapter 5, a tracking-by-detection algorithm was combined with a radio frequency identification system to track twelve pigs in a pen, three of which had unique coat markings that facilitated visual distinction. The You Only Look Once (v8) algorithm was implemented for detection and the BoT-SORT algorithm for tracking. Pigs with similar coat markings were tracked for an average of 49 minutes, while pigs with unique markings were tracked for 152 minutes, with a 90% or higher match with the ground truth. This combination of devices represents a significant advancement in the identification, tracking, and traceability of animals in groups. / Mora Fenoll, M. (2024). New insights for enhancing feed efficiency [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/211262