Sökning: "faltningsnätverk"

Visar resultat 6 - 10 av 81 uppsatser innehållade ordet faltningsnätverk.

1. 6. A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Angular Position Estimation in Assembly Tools

   Master-uppsats, KTH/Matematisk statistik

   Författare :Henrik Fagerlund; [2023]
   Nyckelord :applied mathematics; circular fully convolutional network; nearest neighbour method; power tools; threaded fasteners; neural network; machine learning; convolution; tillämpad matematik; cirkulärt faltningsnätverk; närmaste granne-metod; elverktyg; skruvförband; neuralt nätverk; maskininlärning; faltning;

   Sammanfattning : The threaded fastener is by far the most common method for securing components together and plays a significant role in determining the quality of a product. Atlas Copco offers industrial tools for tightening these fasteners, which are today suffering from errors in the applied torque. LÄS MER

3. 7. Unsupervised Domain Adaptation for Regressive Annotation : Using Domain-Adversarial Training on Eye Image Data for Pupil Detection

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

   Författare :Erik Zetterström; [2023]
   Nyckelord :Neural networks; Deep learning; Convolutional neural networks; Transfer learning; Domain adaptation; Unsupervised training; Adversarial training; Keypoint detection; Regression; Neurala nätverk; Djupinlärning; Faltningsnätverk; Överförningsinlärning; Domänadaptering; Oövervakad inlärning; Motstående träning; Nyckelpunktsdetektion; Regression;

   Sammanfattning : Machine learning has seen a rapid progress the last couple of decades, with more and more powerful neural network models continuously being presented. These neural networks require large amounts of data to train them. LÄS MER

4. 8. Deep Learning for Prediction of Falling Blood Pressure During Surgery : Prediction of Falling Blood Pressure

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

   Författare :Navid Zandpour; [2022]
   Nyckelord :Arterial Blood Pressure; Convolutional Neural Network; Supervised Learning; Hypotension; Prediction; Arteriellt Blodtryck; Faltningsnätverk; Övervakad Inlärning; Hypotension; Prediktion;

   Sammanfattning : Perioperative hypotension corresponds to critically low blood pressure events during the pre, intra and postoperative periods. It is a common side effect of general anaesthesia and is strongly associated with an increased risk of postoperative complications, such as acute kidney injury, myocardial injury and in the worst case death. LÄS MER

5. 9. Utveckling av intelligens för en robotplattform AIDA

   Kandidat-uppsats, Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap

   Författare :Danny Tran; Bo Valdemar Norgren; Hugo Winbladh; Emily Tsai; Jim Magnusson; Ebba Kallström; Fredrik Tegnell; [2022]
   Nyckelord :AI; Artificial intelligence; Machine learning; Object recognition; Object tracking; Speech recognition; Convolutional neural networks; Deep learning; Hyperparameters; Inverse kinematics; Image classification; Optimization; AI; Artificiell intelligens; Maskininlärning; Objektigenkänning; Objektspårning; Taligenkänning; Neurala faltningsnätverk; Djupinlärning; Hyperparametrar; Inverskinematik; Bildklassificering; Optimering;

   Sammanfattning : Rapporten beskriver utvecklingsarbetet och resultatet från utvecklingen av en robotplattform vid namn AIDA (AI Design Assistant), som utvecklades åt Institutionen för datavetenskap vid Linköpings universitet. Plattformen består av en robotarm som utgörs av sex stycken servomotorer, som är anslutna till en enkortsdator. LÄS MER

7. 10. Data-driven cyberattack detection for microgrids

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

   Författare :Jiaying Mao; [2022]
   Nyckelord :Cyberattack detection; Deep learning network; Microgrid; Smart inverter; Cyber-physical system; Distributed system; Detektering av cyberattacker; Djupinlärning nätverk; Microgrid; Smart växelriktare; Cyberfysiska system; Distribuerade system;

   Sammanfattning : Microgrids are undergoing higher penetrations of renewables and associated power electronics, along with precise and sophisticated control and communication networks. However, such cyber-physical systems might suffer from potential cybersecurity threats and inherent low inertia. LÄS MER