Avancerad sökning
Visar resultat 1 - 5 av 96 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.
1. A C++ Matrix library for computing the Gateaux derivative of the Fermi-Dirac operator
Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Avdelningen för beräkningsvetenskapSammanfattning : Computing the Fermi-Dirac operator is done through recursive polynomial expansions, using the SP2 and SP2 Acc algorithms. The Gateaux derivative is computed for both schemes by mapping the zeroth and first order matrices onto a block upper triangular matrix, which is implemented in Python using Numpy arrays to store full matrices and in C++ by first constructing a basic matrix library to use as blocks in a later created block upper triangular matrix library which only directly references two blocks in a 2 x 2 block matrix. LÄS MER
2. AKK som tydliggörande pedagogik : en studie om förskollärares perspektiv
Kandidat-uppsats, Högskolan i Borås/Akademin för bibliotek, information, pedagogik och ITSammanfattning : Idag visar allt fler forskningsresultat på de språkutvecklande vinsterna hos samtliga barn när verksamheter bedrivs med AKK som komplement. AKK är ett paraplybegrepp som innefattar bland annat bildstöd och tecken som stöd, där olika AKK-system visualiserar språket. LÄS MER
3. Berättelsen om antropogena klimatförändringar : Hur påverkar framing människors intention och motivation att agera klimatvänligt?
Kandidat-uppsats, Malmö universitet/Institutionen för Urbana Studier (US)Sammanfattning : Antropogena klimatförändringar, förkortat AK, är ett av nutidens stora miljöproblem. För att hantera AK är människors motivation och intention att agera klimatvänligt viktigt, eftersom avsaknad motivation och intention att adressera AK kan bringa negativa konsekvenser för samhället. LÄS MER
4. Application of electrodes with redox mechanisms for the desalination of water
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Capacitive deionization is a promising technology for purification and desalination of brackish water with great advantages over current technologies due to its low operating cost and high-water recovery ratio. Most of the system studied relies on the adsorption/desorption capacity of activated carbon electrodes due to its high surface area. LÄS MER
5. Deep convolution neural network for attention decoding in multi-channel EEG with conditional variational autoencoder for data augmentation
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Lunds universitet/Institutionen för reglerteknikSammanfattning : Objectives: This project aims to develop a deep learning-based attention decoding system that can distinguish between noise and speech in noise and also identify the direction of attended speech from the brain data recorded with electroencephalography (EEG) instruments. Two deep convolutional neural network (DCNN) models will be designed: (1) one DCNN model capable of classifying incoming segments of sound as speech or speech in background noise, and (2) one DCNN model identifying the direction (left vs. LÄS MER