Sökning: "resursallokering"

Visar resultat 1 - 5 av 54 uppsatser innehållade ordet resursallokering.

  1. 1. De nya ränteavdragsbegränsningsreglerna : Reglernas effekt på en koncerns resultatutjämningsmöjligheter utifrån ett neutralitetsperspektiv

    Master-uppsats, Linköpings universitet/Filosofiska fakultetenLinköpings universitet/Affärsrätt

    Författare :Rebecka Andraey; [2019]
    Nyckelord :interest deduction; interest deduction limitation rules; ränteavdragsbegränsningar; ränteavdrag; begräsningsregler; EBITDA-regeln; neutralitetsprincipen; de nya ränteavdragsbegränsningarna;

    Sammanfattning : Den 1 januari 2019 trädde nya skatteregler för företagssektorn i kraft i Sverige för att förhindra skattebaserosion till följd av skatteplanering med ränteavdrag samt en ökad neutralitet mellan eget och lånat kapital. Den nya regleringen innehåller en generell ränteavdragsbegränsningsregel som återfinns i 24 kap. 24 § IL. LÄS MER

  2. 2. Projektkontor för interna utvecklingsprojekt : En komparativ fallstudie

    Magister-uppsats, Karlstads universitet/Handelshögskolan (from 2013)

    Författare :Sophie Hoas; [2019]
    Nyckelord :PMO; project management; internal development projects; internal stakeholders; structure; PMO; projektledning; interna utvecklingsprojekt; interna intressenter; struktur.;

    Sammanfattning : Syftet med studien är att bidra med kunskap om hur olika intressentgrupper upplever projektkontoret i sin organisation. Använd metod är semistrukturerade kvalitativa intervjuer med fysiska möten. Totalt nio intervjuer genomfördes på två projektkontor med interna intressenter. Till intervjudata användes sedan tematisk analys som metod. LÄS MER

  3. 3. Model comparison of patient volume prediction in digital health care

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

    Författare :Sasha Hellstenius; [2018]
    Nyckelord :Recurrent Neural Networks; LSTM; Patient Volume Prediction; Digital Healthcare;

    Sammanfattning : Accurate predictions of patient volume are an essential tool to improve resource allocation and doctor utilization in the traditional, as well as the digital health care domain. Varying methods for patient volume prediction within the traditional health care domain has been studied in contemporary research, while the concept remains underexplored within the digital health care domain. LÄS MER

  4. 4. Analysis and Comparison of Distributed Training Techniques for Deep Neural Networks in a Dynamic Environment

    Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Ermias Gebremeskel; [2018]
    Nyckelord :deep learning; large scale distributed deep learning; data parallelism;

    Sammanfattning : Deep learning models' prediction accuracy tends to improve with the size of the model. The implications being that the amount of computational power needed to train models is continuously increasing. Distributed deep learning training tries to address this issue by spreading the computational load onto several devices. LÄS MER

  5. 5. Decentraliserad datalagring baserad på blockkedjan : En studie som jämför Storj.io och Microsoft Azure Blob Storage

    M1-uppsats, Högskolan i Jönköping/JTH, Datateknik och informatik; Högskolan i Jönköping/JTH, Datateknik och informatik

    Författare :Konstantin Ay; Joshua George; [2018]
    Nyckelord :Cloud Storage; decentralized; centralized; blockchain; Storj.io; Microsoft Azure; Blob Storage; Molnplattform; decentraliserad; centraliserad; blockkedjan; Storj.io; Microsoft Azure; Blob Storage;

    Sammanfattning : The majority of cloud storage platforms rely on a centralized structure, with the most popular being Microsoft Azure. Centralization causes consumers to rely on the provider to maintain accessibility and security of data. However, platforms such as Storj.io are based on a decentralized structure. LÄS MER