Avancerad sökning

Visar resultat 1 - 5 av 19 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.

  1. 1. Uncertainty Estimation in Radiation Dose Prediction U-Net

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

    Författare :Frida Skarf; [2023]
    Nyckelord :Radiation dose prediction models; U-net; quantile regression; Monte Carlo Dropout; epistemic uncertainty estimation; aleatoric uncertainty estimation; Stråldospredicerande modeller; U-net; kvantilregression; Monte Carlo Dropout; epistemisk osäkerhetsskattning; aletorisk osäkerhetsskattning;

    Sammanfattning : The ability to quantify uncertainties associated with neural network predictions is crucial when they are relied upon in decision-making processes, especially in safety-critical applications like radiation therapy. In this paper, a single-model estimator of both epistemic and aleatoric uncertainties in a regression 3D U-net used for radiation dose prediction is presented. LÄS MER

  3. 2. Performance metrics and velocity influence for point cloud registration in autonomous vehicles

    Master-uppsats, KTH/Skolan för industriell teknik och management (ITM)

    Författare :Óscar Poveda Ruiz; [2023]
    Nyckelord :autonomous vehicle; localization; registration; metrics; error; classification; estimation; autonomt fordon; lokalisering; registrering; mätvärden; fel; klassificering; uppskattning;

    Sammanfattning : Autonomous vehicles are currently under study and one of the critical parts is the localization of the vehicle in the environment. Different localization methods have been studied over the years, such as the GPS sensor, commonly fused with other sensors such as the IMU. LÄS MER

  4. 3. Investigating the Estimation of the infection rate and the fraction of infections leading to death in epidemiological simulation

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Avdelningen för systemteknik

    Författare :Jakob Gölén; [2023]
    Nyckelord :Epidemics; Compartmental Models; Parameter Inference; Synthetic Bootstrap; Infection Rate;

    Sammanfattning : The main goal of this project is to investigate the behaviors of parameters used when modeling an epidemic. A stochastic SIHDRe model is used to simulate how an epidemic evolves over time. LÄS MER

  5. 4. Jämförelse av toppeffekten mellan nätstationsmätare och Velanders formel

    Kandidat-uppsats, Högskolan Väst/Institutionen för ingenjörsvetenskap

    Författare :Hussein Abolhanna; [2023]
    Nyckelord :Nätstationer; effekttoppar;

    Sammanfattning : Elnätet dimensioneras för att klara årets största effekttoppar. Det är viktigt att överväga sammanlagringen mellan flera kunder, eftersom individuella kunders effekttoppar skulle ge felaktiga uppskattningar av nätstationens högsta förbrukning. Idag finns det timinformation om varje nätstations förbrukning, vilket inte fanns tidigare. LÄS MER

  7. 5. Non-Bayesian Out-of-Distribution Detection Applied to CNN Architectures for Human Activity Recognition

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

    Författare :Serghei Socolovschi; [2022]
    Nyckelord :Human Activity Recognition; Deep Learning; Time Series; Uncertainty Estimation; Outofdistribution Detection; Convolutional Neural Network; Human Activity Recognition; Deep Learning; Tidsserie; Uppskattning av Osäkerheten; Outofdistribution Detection; Convolutional Neural Network;

    Sammanfattning : Human Activity Recognition (HAR) field studies the application of artificial intelligence methods for the identification of activities performed by people. Many applications of HAR in healthcare and sports require the safety-critical performance of the predictive models. LÄS MER