Avancerad sökning
Visar resultat 1 - 5 av 17 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.
1. Machine Learning for Spatial Positioning for XR Environments
Kandidat-uppsats, Stockholms universitet/Institutionen för data- och systemvetenskapSammanfattning : This bachelor's thesis explores the integration of machine learning (ML) with sensor fusion techniques to enhance spatial data accuracy in Extended Reality (XR) environments. With XR's revolutionary impact across various sectors, accurate localization in virtual environments becomes imperative. LÄS MER
2. Lokalsamhället som klassrum : En kvalitativ studie om SO-lärares syn på utomhuspedagogik
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Jönköping University/Högskolan för lärande och kommunikationSammanfattning : Upplevelser med hjälp av kroppen och användningen av olika sinnen är betydelsefullt för människans lärande. Inlärningsprocessen kan implementeras och förstärkas genom utomhuspedagogik. LÄS MER
3. Modern Housing Valuation : A Machine Learning Approach
Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : The primary goal of this report was to examine and demonstrate how machine learning methods can be used to produce accurate and useful apartment valuation models, focusing on the Stockholm market. Furthermore, the paper analyzed how different attributes, including apartment descriptions, affect the price of an apartment. LÄS MER
4. Parasitic Tracking Mobile Wireless Networks
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Along with the growth and popularity of mobile networks, users enjoy more convenient connection and communication. However, exposure of user presence in mobile networks is becoming a major concern and motivated a plethora of LPPM Location Privacy Protection Mechanisms (LPPMs) have been proposed and analysed, notably considering powerful adversaries with rich data at their disposal, e. LÄS MER
5. Indoor Positioning and Machine Learning Algorithms
Master-uppsats, Lunds universitet/Institutionen för elektro- och informationsteknikSammanfattning : This master thesis focuses around improving the efficiency and accuracy of existing indoor positioning systems with the help of Machine Learning (ML). Our work is based on Bluetooth Low Energy (BLE) v5.1. Position estimation is currently being carried out using the Least-Squares (LS) method in the framework. LÄS MER