Sökning: "Isak Engström"
Hittade 5 uppsatser innehållade orden Isak Engström.
1. Relationen mellan motivationsfaktorer till volontärarbete och inställning till ett Vinter OS i Sverige 2030 : En fallstudie av volontärarbetare från skidskyttevärldscupen i Östersund 2023
Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för ekonomi, geografi, juridik och turismSammanfattning : Volontärarbete är ett fenomen som uppkommer inom flertalet olika branscher och arbetssammanhang, bland annat inom undervisning samt idrottsevenemang. Volontärarbete handlar om att människor ställer upp med sin tid till att arbeta utan ekonomisk avlöning. LÄS MER
2. Värdeskapande förvärv - vad utmärker vinnarna? : En explorativ studie om förvärvsbolags synergirealisering
Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Företagsekonomiska institutionenSammanfattning : Studien undersöker integration och synergirealisering i post-förvärvsprocessen i syfte att identifiera framgångsfaktorer och förklaringsgrund för framgångsrikt post-förvärvsarbete. Studieobjekten är publika bolag noterade på Stockholmsbörsen. Samtliga bolag har under tidsperioden 2011-21 överavkastat SIX Return Index. LÄS MER
3. Reol
Kandidat-uppsats, KTH/ArkitekturSammanfattning : Kvicksund can attract with exceptional proximity to Lake Mälaren with its long shorelines. Even so, access is still beyond the reach of most people. Just to the south of Kvicksundsbron, below the train station and in the heart of the community, I have therefore chosen to place my project. LÄS MER
4. Automated Gait Analysis : Using Deep Metric Learning
Master-uppsats, Linköpings universitet/Medie- och Informationsteknik; Linköpings universitet/Tekniska fakultetenSammanfattning : Sectors of security, safety, and defence require methods for identifying people on the individual level. Automation of these tasks has the potential of outperforming manual labor, as well as relieving workloads. LÄS MER
5. Predicting house prices with machine learning methods
Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : In this study, the machine learning algorithms k-Nearest-Neighbours regression (k-NN) and Random Forest (RF) regression were used to predict house prices from a set of features in the Ames housing data set. The algorithms were selected from an assessment of previous research and the intent was to compare their relative performance at this task. LÄS MER