Sökning: "square root"

Visar resultat 1 - 5 av 246 uppsatser innehållade orden square root.

1. 1. An evaluation study of 3D imaging technology as a tool to estimate body weight and growth in dairy heifers

   Master-uppsats, SLU/Dept. of Animal Nutrition and Management

   Författare :Emelie Ahlberg; [2024]
   Nyckelord :body measurement; body weight; growth; heifer; three-dimensional imaging; young stock management;

   Sammanfattning : The aim of this thesis was to evaluate the use of a 3D camera as a tool to estimate body weight and growth in dairy heifers. Data collection lasted from October 2022 to January 2023 and was performed at the Swedish Livestock Research Centre in Uppsala, Sweden. LÄS MER

3. 2. Are Distributional Variables Useful for Forecasting With the Phillips Curve?

   C-uppsats, Handelshögskolan i Stockholm/Institutionen för nationalekonomi

   Författare :Elsa Rosengren; Pippa Johns; [2024]
   Nyckelord :Distributional Variables; Heterogeneous Agents; Inflation; Phillips Curve; Inequality;

   Sammanfattning : Does information on the distribution of wealth and income help us forecast aggregate macroeconomic variables? In this thesis, we study how adding such distributional variables to a standard forecasting model affects the forecast accuracy, in the context of inflation forecasting. Using the simulated inflation forecasting approach of Atkeson and Ohanian (2001), we perform a horse race between a textbook NAIRU Phillips curve to an extension augmented with variables from the wealth and income distributions. LÄS MER

4. 3. Sambandet mellan träningsmängd och prestation inom konståkning : En korrelationsstudie på svenska konståkare

   Kandidat-uppsats, Gymnastik- och idrottshögskolan, GIH/Institutionen för fysiologi, nutrition och biomekanik

   Författare :Wilma Zetterström; Isabelle Stenhede; [2024]
   Nyckelord :Figure skating; performance; training load; training plan; correlation; Konståkning; prestation; träningsmängd; träningsplanering; korrelation; tränarlänkkonståkning;

   Sammanfattning : Syfte  Syftet med arbetet var att undersöka sambandet mellan träningsmängd och prestation för svenska konståkare i A- och Nationella serien inom klasserna junior och senior. Det arbetet syftat till att ta reda på var följande frågeställningar:  Finns det något samband mellan det totala antalet träningstimmar per vecka och uppnådd poäng på tävling? Finns det något samband mellan isträningstimmar per vecka och uppnådd poäng på tävling? Finns det något samband mellan fysträningstimmar per vecka och uppnådd poäng på tävling?  Hur väl kan den totala träningsmängden förklara den uppnådda poängen på tävling? Metod Data samlades in med hjälp av en webbenkät skapad i Sunet Survey. LÄS MER

5. 4. Sales forecasting for supply chain using Artificial Intelligence

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

   Författare :Vaibhav Mittal; [2023]
   Nyckelord :AI; sales forecasting; supply chain; predictive analytics; AI; försäljningsprognoser; supply chain; predictiv analys;

   Sammanfattning : Supply chain management and logistics are two sectors currently experiencing a transformation thanks to the advent of AI(Artificial Intelligence) technologies. Leveraging predictive analytics powered by AI presents businesses with novel opportunities to streamline their operations effectively. LÄS MER

7. 5. Restaurant Daily Revenue Prediction : Utilizing Synthetic Time Series Data for Improved Model Performance

   Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Avdelningen för beräkningsvetenskap

   Författare :Stella Jarlöv; Anton Svensson Dahl; [2023]
   Nyckelord :demand forecasting; data augmentation; time series data; machine learning; restaurant industry; generative adversarial networks; TimeGAN; XGBoost;

   Sammanfattning : This study aims to enhance the accuracy of a demand forecasting model, XGBoost, by incorporating synthetic multivariate restaurant time series data during the training process. The research addresses the limited availability of training data by generating synthetic data using TimeGAN, a generative adversarial deep neural network tailored for time series data. LÄS MER