Sökning: "korttidsminne test"

Visar resultat 1 - 5 av 23 uppsatser innehållade orden korttidsminne test.

  1. 1. Contextual short-term memory for LLM-based chatbot

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

    Författare :Mikael Lauri Aleksi Törnwall; [2023]
    Nyckelord :Chatbot; Artificial Intelligence; Machine Learning; Language Model; Large Language Model; GPT-3; Natural Language Processing; Text Summarization; Dialogue Summarization; Prompt Design; Prompt Programming; Chatbot; Artificiell Intelligens; Maskininlärning; Språkmodell; Stor Språkmodell; GPT-3; Naturlig Ppråkbehandling; Textsammanfattning; Sammanfattning av Dialog; Design för Inmatningsprompt; Inmatningsprompt Programmering;

    Sammanfattning : The evolution of Language Models (LMs) has enabled building chatbot systems that are capable of human-like dialogues without the need for fine-tuning the chatbot for a specific task. LMs are stateless, which means that a LM-based chatbot does not have a recollection of the past conversation unless it is explicitly included in the input prompt. LÄS MER

  3. 2. Interaction-Aware Vehicle Trajectory Prediction via Attention Mechanism and Beyond

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

    Författare :Wenxuan Wu; [2022]
    Nyckelord :Trajectory Prediction; Dynamics Features; Interaction Features; Self-Attention Mechanism; Banförutsägelse; Dynamiska Funktioner; Interaktions Funktioner; Självuppmärksamhets;

    Sammanfattning : With the development of autonomous driving technology, vehicle trajectory prediction has become a hot topic in the intelligent traffic area. However, complex road conditions may bring multiple challenges to the vehicle trajectory prediction model. LÄS MER

  4. 3. Meningsrepetition hos 7-11 åriga barn i jämförelse med bredd i expressivt ordförråd

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Umeå universitet/Logopedi

    Författare :Ebba Sjölund; Lina Tynkkynen; [2022]
    Nyckelord :Meningsrepetition; benämningstest; logopedi; skolbarn;

    Sammanfattning : Bakgrund Meningsrepetitionsuppgifter har använts i flera studier som mått på exempelvis verbalt korttidsminne, den episodiska bufferten och språklig förmåga. Hur meningsrepetition relaterar till språkliga förmågor har undersökts i flera studier, varav enstaka har undersökt relationen till expressivt ordförråd. LÄS MER

  5. 4. Spelifiering och dess effekt på korttidsminnet : Kan spelifiering inom undervisningsverktyget Kahoot ha en positiv påverkan på korttidsminnet?

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

    Författare :Simon Toblad; Edris Hakimzada; [2021]
    Nyckelord :Spelifiering; spelifieringselement; korttidsminne.;

    Sammanfattning : Spelifiering är ett relativt nytt koncept och per definition är det använding av speldesign i icke-relaterade spelkontexter. Denna studie undersöker om spelifieringselement som poängsystem och listor inom undervisningsplattformen Kahoot kan ha en positiv påverkan på korttidsminnet. LÄS MER

  7. 5. A deep learning based anomaly detection pipeline for battery fleets

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

    Författare :Nabakumar Singh Khongbantabam; [2021]
    Nyckelord :Forklift batteries; Battery sensors; Data pipeline; Predictive maintenance; Anomaly detection; Deep learning; Battery failure prediction; Time-series; Variational autoencoder; Long short-term memory; LSTM; Gated recurrent unit; GRU; Isolation nearest neighbor; iNNE; Isolation forest; iForest; kth nearest neighbor; kNN.; Gaffeltruckbatterier; Batterisensorer; Datapipeline; Prediktivt underhåll; Avvikelsedetektering; Deep learning; Batterifelsprediktion; Tidsserier; Variationsautokodare; Långt korttidsminne; LSTM; Gated recurrent unit; GRU; Isolation närmaste granne; iNNE; Isolation skog; iForest; kth närmaste granne; kNN.;

    Sammanfattning : This thesis proposes a deep learning anomaly detection pipeline to detect possible anomalies during the operation of a fleet of batteries and presents its development and evaluation. The pipeline employs sensors that connect to each battery in the fleet to remotely collect real-time measurements of their operating characteristics, such as voltage, current, and temperature. LÄS MER