Sökning: "work ing environment"
Visar resultat 1 - 5 av 44 uppsatser innehållade orden work ing environment.
1. LSS-Boende : Hur attityder kan ha en inverkan på den psykosociala arbetsmiljön
Kandidat-uppsats, Malmö universitet/Institutionen för socialt arbete (SA)Sammanfattning : I detta examensarbete kommer en fördjupning ske i den psykosociala arbetsmiljön på LSS-boende. Som rubriken nämner är huvudfokuset hur attityder påverkar den psykosociala arbetsmiljön. LÄS MER
2. Utveckling av en API-Hubb : Django REST Framework och React
M1-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för informationssystem och –teknologiSammanfattning : Idag hämtar anställda på Bredband2 data från olika databaser på ett interntsystem som kallas en API-Hubb. Denna API-Hubb samlar all informationsom kunder, telefonnummer, tjänster och kunders personliga data genomAPI (Application Programming Interface) förfrågningar. LÄS MER
3. Modeling and simulation of chromatographic separation in Modelon Impact
Master-uppsats, Lunds universitet/Kemiteknik (CI)Sammanfattning : The aim of this master thesis is to implement a previously modeled chromatographic adsorp-tion process from MatLab into the Modelon Impact, a simulation software. Modelon Impact is using Modelica as language syntax that is useful for creating a large system of interconnected models that has the potential to work in different configurations. LÄS MER
4. Integration of a Cycle-approximate Model Into a Cycle-accurate Environment
Master-uppsats, Lunds universitet/Institutionen för datavetenskapSammanfattning : Software models can simulate hardware components to varying degrees of ac- curacy. On the extreme ends, there are purely functional models which have no concept of time and execute requests right away, and cycle-accurate models which capture all the implementation details and clock the time they take. 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