Detta arbete undersöker hur två olika nätverksarkitekturer för artificiella neurala nätverk fungerar i en testmiljö av shooter-karaktär. De två arkitekturer som undersöks är ett feedforward-nätverk samt ett elman-nätverk som tränas med hjälp av evolutionära algoritmer. Skillnaden på de två valda nätverksarkitekturerna är att det sistnämnda har ett korttidsminne.Resultaten visar att det i den testmiljö som använts inte är någon skillnad på de två nätverksarkitekturerna, utan de uppnår i princip samma resultat. Dock så har de beteenden som nätverken uppnått visat på att det är möjligt att använda agenter som är skapade av artificiella neurala nätverk i ett shooter-spel och att de kan generera bra resultat.Något som inte fokuserats på i detta arbete men som skulle vara intressant att kolla vidare på, är till exempel förändring av storleken på nätverken eller att undersöka om ett långtidsminne på det rekurrenta nätverket hade förändrat resultatet..

En tidigare bortglömd park intill Rosenlunds herrgård i Jönköping påträffades i samband med en georadarundersökning år 2010. Cirka 70 centimeter under mark synliggjordes strukturen av en formträdgård som antas vara anlagd i samband med att herrgården uppfördes omkring 1790. Syftet med denna uppsats är att undersöka hur Rosenlunds formträdgård kan ha sett ut. Målet är att presentera en illustrationsplan som visar anläggningens karaktär mellan 1700-talets slut och 1800-talet mitt. Grunden för arbetet är en historisk undersökning med litteraturstudier, platsbesök, möten med sakkunniga, jämförelser med samtida anläggningar samt studier av rapporter om Rosenlund.

Den här studien är gjord på initiativ från Bodens kommun som upplever att det inte finns någon generell standard för hur digital ekonomisk och finansiell information bäst kan bevaras långsiktigt. Med ett avstamp i vad jag ansåg vara relevant teori, genomfördes studien med hjälp av semistrukturerade intervjuer med personal från ekonomiavdelningen och analyser av dessa..

Europeiska försvarsmakter har sedan kalla krigets slut präglats av statiska eller krympande försvarsbudgetar. Det är något som slår särskilt hårt mot materielanskaffning vars kostnadsökning överstiger normal inflation. I strävan att bibehålla förmågebredd och djup ingås multinationella samarbetsarrangemang i effektivitetsökande och kostnadsbesparande syfte. Europaforskaren Tomas Valasek har från ett lessons learned- perspektiv identifierat karaktäristikum för framgångsrika försvarssamarbeten. Studiens syfte är att undersöka om dessa framgångsfaktorer kan appliceras även på en lägre analytisk nivå som för studien utgörs av fallet Archeranskaffningen. Framgångsfaktorerna har en generell natur och hur de tolkas för den här studien definieras genom att sätta dem i relation till rådande forskningsläge.  Analysen bygger på att sätta varje faktor i relation till Archeranskaffningen för att skapa en helhetsbild av om anskaffningens utgång kan förstås och förklaras utifrån Valaseks teori.

Bakgrund:Awareness definieras som när en patient i generell anestesi i efterhand kan minnas händelser eller ha förnimmelser från en operation då han eller hon borde varit medvetslös. Det är en allvarlig anestesiologisk komplikation som kan leda till posttraumatiskt stressyndrom. Av de patienter som genomgår kirurgiska ingrepp i generell anestesi drabbas cirka 0,1 - 0,2 %. Den vanligaste orsaken till awareness är ytlig anestesi, vilket hos särskilda riskpatienter ibland kan vara svårt att förebygga med endast traditionell övervakning. Det finns därför ytterligare metoder att tillgå.

Att se varje elev är en viktig del av läraryrket, och som lärare bör man sträva efter att möta alla elever på deras egen nivå och se deras möjligheter att utvecklas. Tidigare har ett fåtal studier genomförts kring elevers olika lärstilar kopplat till en specifik intelligens. Intresset väcktes således att genomföra en studie kring faktorer som skulle kunna ha en inverkan på elevernas inlärning. Därmed kommer studien att behandla elevers olika sätt att lära, olika intelligenser och miljön i lärandesammanhang.Examensarbetets syfte avgjorde metodvalet därför utfördes en intervjuundersökning då det ansågs vara den mest tillförlitliga undersökningsmetoden för att finna de svar som söktes. Sex stycken utbildade och verksamma lärare som alla arbetar i grundskolans tidigare år intervjuades.

Artificiell intelligens integreras idag i alltfler tekniska system. Trots det, ?r det fortfarande sv?rt att i praktiken implementera modeller fr?n grunden p? grund av h?ga resurskrav i form av data och ber?kningskraft. Detta motiverar s?kandet efter effektivare modeller. I denna artikel unders?ks Kolmogorov Arnold Networks (KANs), en alternativ arkitektur av neurala n?tverk och j?mf?rs med traditionella arkitekturer som multilayer perceptrons (MLPs) och faltningsn?tverk.

Syfte: Syftet med magisteruppsatsen är att konstruera en ansats till en generell teoretisk analysmodell som kan förklara hur affärsmodeller påverkas av externa branschförändringar. Analysmodellen kommer att appliceras på TV-branschen.Metod: Vi har konstruerat en ansats till en generell teoretisk analysmodell som vi har applicerat på TV-branschen för att försöka förklara hur företagens affärsmodeller påverkas av externa faktorer som bidrar till förändringar i branschen. I vår undersökning har vi valt en kvalitativ metod, och vi har huvudsakligen använt oss av teori inom branschutveckling, värdekonstellationer och value migration teori. Vår primärdata utgörs av intervjuer med personer som arbetar inom digital-TV området i någon av de tre distributionsplattformarna. Sekundärdata har vi erhållit från artiklar, remisser samt annat material från olika instanser inom området.Slutsats: Vår ansats till analysmodell utgör en grund för att studera hur affärsmodeller påverkas av branschförändringar.

ABSTRACTBackground: After general anesthesia the cognitive ability is temporarily impaired. Cognitive recovery is necessary for the patient to be able to assimilate the information that she / he gets postoperatively. It also increases the patient safety. There are few methods to estimate and assess the patient's cognitive recovery before and after anesthesia. The purpose of this study is to test the usefulness of the instrument PQRS and to assess the patients cognitive recovery after anesthesia.

Oavsiktlig hypotermi är ett ämne som hamnat i skymundan i den hektiska intraoperativa fasen för anestesisjuksköterskan. Patientens nedkylning påbörjas redan vid de preoperativa förberedelserna. En salstemperatur under 22?C är den vanligaste orsaken till hypotermi hos patienterna och deras kroppstemperatur bör inte understiga 36,5?C. Förebyggande åtgärder som att använda värmefiltar, salstemperatur på 22?C-23?C, varma infusioner i blodvärmare, inte exponera mer hud än nödvändigt samt postoperativt använda sig av värmetak.

Detta arbete undersöker två tekniker för att evaluera spelplanen i minimaxalgoritmen. Den tekniken som fokuseras mest på i arbetet är ett artificiellt neuralt nätverk som evolveras med hjälp av samevolution. Tekniken är utformad för att inte behöva någon tidigare mänsklig expertis. Den andra tekniken använder heuristiker och mänsklig expertis för att få fram evalueringsfunktionen. Spelet som används för att testa teknikerna är Kinaschack.Resultaten antyder att tekniken i fokus inte fungerar till spelet Kinaschack.

As artificial intelligence (AI) has gained more influence in recruitment, both recruitment processes and the role of the recruiter are changing. This study aims to describe and analyze how recruiters translate, use, and relate to AI in their work. Through a qualitative method based on semi-structured interviews and document analysis, the study explores recruiters? experiences, attitudes, as well as perceived obstacles and opportunities regarding the use of AI in recruitment. With a theoretical foundation in translation theory, fashion, and imitation, the study examines how AI is not only followed as a trend, but also shaped and adapted locally through translation, depending on organizational identity and needs.

Animation av karaktärer är en viktig del inom dataspel. Den interaktiva, oförutsägbara naturen av spel kräver att karaktärer måste kunna reagera dynamiskt på händelser i miljön för att upplevas som realistiska. För att göra detta möjligt räcker det inte att använda tekniker baserade på förinspelad animationsdata eller fysisk simulation av karaktärer i medvetslöst tillstånd.Ett system som kombinerar kontinuerlig fysisk simulation av karaktärer med ett kontrollsystem baserat på förinspelad animation åstadkommer fysiskt korrekta rörelser hos en karaktär. Genom att utöka ett sådant system med introducerandet av möjligheten för flera samtidigt samverkande kontrollsystem, baserade på dynamiska såväl som förinspelade tekniker, i ett uniformt interface kan en karaktärs rörelser modulariseras. Detta tillåter sammanställandet av en ?verktygslåda? av rörelser.En sådan uniform verktygslåda, kombinerad med en kontrollerande artificiell intelligens, gör det möjligt att utveckla fullt självständiga virtuella karaktärer i en dynamisk miljö..

The purpose of this work was to investigate and provide understanding regarding how AI can be used to make organizations more efficient, where risk management is also discussed. The basic model for the study is the Resource-based view, which is about making use of one's resources which are described through many different perspectives. The method used for this study was a qualitative analysis, which was applied through interviews with several people with high positions within companies and relevant skills, based on insight and experiential knowledge.These people work in different industries, therefore a large part of the work was intended to carry out a comparative analysis between a line of different businesses. The results showed that AI is in a developing phase, and based on the respective industry, it has developed in different ways. Finally, it turned out that AI can make businesses more efficient by, among other things, managing data and automating various work processes faster compared to humans.

Effektiva lärosätt för algoritmer är inte alltid det enklaste att hitta. Algoritmer som används inom området för artificiell intelligens kan ofta vara svåra att förstå och ta lång tid att lära sig. Uppsatsen handlar om hur det kan vara möjligt att effektivisera lärandet av pathfindingalgoritmer genom att använda ett visuellt stödverktyg. Lärometoden som uppsatsen använder sig av är att genom en kombinationen av självimplementation och visualisering av pathfinding-algoritmer kunna öka effekten av dessa algoritmer. Användaren ges möjligheten att implementera fyra grundläggande pathfinding-algoritmer men även möjlighet att konstruera och implementera sina egna algoritmer.