Sökning: "node task"

Visar resultat 1 - 5 av 74 uppsatser innehållade orden node task.

  1. 1. Intention till avhopp inom tjejungdomsfotboll : En kvantitativ studie

    Kandidat-uppsats, Högskolan i Halmstad/Akademin för hälsa och välfärd

    Författare :Fanny Zabel; [2023]
    Nyckelord :Perceived motivational climate; goal orientations; perceived competence; intention to drop out; Upplevt motivationsklimat; målorienteringar; upplevd kompetens; intention till avhopp;

    Sammanfattning : Syftet med studien var att undersöka de direkta och indirekta interaktionseffekterna mellan upplevt motivationsklimat, målorienteringar, upplevd kompetens och intention till avhopp bland tjejer inom ungdomsfotbollen. Rekryteringen skedde via att icke slumpmässigt tillgänglighetsurval, där data samlades in via enkäter som delades ut fysiskt. LÄS MER

  3. 2. An experimental analysis of Link Prediction methods over Microservices Knowledge Graphs

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Gianluca Ruberto; [2023]
    Nyckelord :Knowledge Graphs; Link Prediction; Machine Learning; Microservice Tracing; Kunskapsdiagram; länkförutsägelse; maskininlärning; mikroservicespårning;

    Sammanfattning : Graphs are a powerful way to represent data. They can be seen as a collection of objects (nodes) and the relationships between them (edges or links). The power of this structure has its intrinsic value in the relationship between data points that can even provide more information than the data properties. LÄS MER

  4. 3. Link Prediction Using Learnable Topology Augmentation

    Master-uppsats, KTH/Matematik (Avd.)

    Författare :Tori Leatherman; [2023]
    Nyckelord :Network Analysis; Inductive Link Prediction; Learnable Augmentation; Graph Neural Networks; Multilayer Perceptrons; Nätverksanalys; Induktiv Länkförutsägelse; Inlärningsbar Förstärkning; Grafiska Neurala Nätverk; Flerskiktsperceptroner;

    Sammanfattning : Link prediction is a crucial task in many downstream applications of graph machine learning. Graph Neural Networks (GNNs) are a prominent approach for transductive link prediction, where the aim is to predict missing links or connections only within the existing nodes of a given graph. LÄS MER

  5. 4. Time synchronization error detection in a radio access network

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Moulika Madana; [2023]
    Nyckelord :GNSS - Global Navigation Satellite System; OAS - Over-the air-synchronization; PRTC - primary reference time clock; PTP - precision time protocol; Gauss Jordan elimination; GNN- Graph Neural Network; GNSS -Globalt navigationssatellitsystem; OAS - Över-the-air tidssynkronisering; PRTC - Primär referenstidklocka; PTP - Precisionstidprotokoll; Gauss Jordan eliminering; GNN- Graf neurala nätverk;

    Sammanfattning : Time synchronization is a process of ensuring all the time difference between the clocks of network components(like base stations, boundary clocks, grandmasters, etc.) in the mobile network is zero or negligible. It is one of the important factors responsible for ensuring effective communication between two user-equipments in a mobile network. LÄS MER

  7. 5. Highly Available Task Scheduling in Distinctly Branched Directed Acyclic Graphs

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Patrik Zhong; [2023]
    Nyckelord :Distributed Scheduling; Fault-tolerance; Graph Partitioning; Task Graphs; Dask; Dask Distributed; Data Processing; Distribuerad Schemaläggning; Feltolerans; Grafpartitionering; Uppgiftsgrafer; Dask; Dask Distributed; Dataprocessering;

    Sammanfattning : Big data processing frameworks utilizing distributed frameworks to parallelize the computing of datasets have become a staple part of the data engineering and data science pipelines. One of the more known frameworks is Dask, a widely utilized distributed framework used for parallelizing data processing jobs. LÄS MER