Sökning: "causal networks"

Visar resultat 1 - 5 av 41 uppsatser innehållade orden causal networks.

1. 1. Dragkampen mellan hållbarhet och kortsiktig lönsamhet : En studie om hur börsnoterade industriföretag ställer om mot en cirkulär affärsmodell utifrån ett styrningsperspektiv

   Magister-uppsats, Linköpings universitet/Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling; Linköpings universitet/Filosofiska fakulteten

   Författare :Matilda Johansson; Agnes Lundvall; [2023]
   Nyckelord :sustainable development; circular economy; circular business models; circular activities; sustainability management control; management control; 3R-framework; MCS as a package; hållbar utveckling; cirkulär ekonomi; cirkulära affärsmodeller; cirkulära aktiviteter; hållbarhetsstyrning; traditionell styrning; 3R-ramverket; paket av styrsystem;

   Sammanfattning : Bakgrund: I takt med rådande klimatförändringar förväntas företag ta större ansvar för att uppnå FN:s globala hållbarhetsmål. I linje med detta har EU utvecklat en handlingsplan för omställningen till en cirkulär ekonomi för att bidra till hållbar utveckling. Detta kräver att företag ställer om mot cirkulära affärsmodeller. LÄS MER

3. 2. Positiva orsaksnätverk för utförandet av fysisk aktivitet hos personer med långvarig smärta

   Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Fysioterapi

   Författare :Amanda Sundelin; Elin Hjalmarsson; [2023]
   Nyckelord :physical activity; physical exercise; everyday physical activity; activity minutes; chronic pain; self-efficacy; fysisk aktivitet; fysisk träning; vardagsmotion; aktivitetsminuter; långvarig smärta; tilltro till den egna förmågan;

   Sammanfattning : Background: Physical activity (PA) can impact chronic pain positively but it can be affected by both facilitating and hindering, e.g. motivation and self-efficacy (S-E). LÄS MER

4. 3. Estimating eco-friendly driving behavior in various traffic situations, using machine learning

   Master-uppsats, Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap

   Författare :Ludvig Fors; [2023]
   Nyckelord :Machine learning; transformers; neural networks; casual inference; K-Means; driver behavior; fuel consumption;

   Sammanfattning : This thesis investigates how various driver signals, signals that a truck driver can interact with, influences fuel consumption and what are the optimal values of these signals in various traffic conditions. More specifically, the objective is to estimate good driver behavior in various traffic conditions and compare bad driver behavior in similar situations to see how performing a specific driver action, changing a driver signal from the bad driver value to the corresponding good driver value impacts the fuel consumption. LÄS MER

5. 4. Bakom lås och skärm: En studie av hur domstolar värderar chattmeddelanden som bevisning i mål som berör sexualbrott och brottslighet inom kriminella nätverk

   Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Lunds universitet/Juridiska institutionen; Lunds universitet/Juridiska fakulteten

   Författare :Maia Sadek; [2023]
   Nyckelord :Indiciebevisning; Bevisvärdering; Sexualbrott; Kriminella nätverk; Mord; Försök till mord; Chattmeddelanden; Law and Political Science;

   Sammanfattning : I februari 2023 meddelade Högsta domstolen två avgörande domar angående bevisvärdering av indiciebevisning. Dessa domar har utlöst en debatt om bevisvärdering av indicier, inklusive chattmeddelanden och vittnesutsagor. LÄS MER

7. 5. Causal Inference on Tactical Simulations using Bayesian Structure Learning

   Master-uppsats, Linköpings universitet/Tillämpad matematik; Linköpings universitet/Tekniska fakulteten

   Författare :Karl Lagerkvist Blomqvist; [2022]
   Nyckelord :Causal Inference; Bayesian Structure Learning; Do-Calculus; Tactical Simulations; Kausal Inferens; Bayesiansk Strukturinlärning; Do-Calculus; Taktiska Simuleringar;

   Sammanfattning : This thesis explores the possibility of using Bayesian Structure Learning and Do-Calculus to perform causal inference on data from tactical combat simulations provided by Saab. A four-step approach is considered whose first step is to find a Bayesian Network from the data using Bayesian Structure Learning and Probability Distribution Fitting. LÄS MER