Detta arbete beskriver en elektrisk pulsgenerator, dess konstruktion och ingående komponenter.Särskild uppmärksamhet ägnas åt det triggade gnistgapet och triggpulsgeneratorn. Gnistgapetskonstruktion beskrivs. En SPICE-modell utvecklas för gnistgapets urladdningskanal.Urladdningskanalens egenskaper simuleras. Simulerad och fotograferad kanalradie jämförs.Några genomförda försök beskrivs kort, däribland det katastrofala och avslutande försöket. Detavslutande försöket analyseras.

Det första steget i produktionskedjan för trävaror är skördaren vars uppgift är att avverka och sönderdela träd. Sönderdelningen till stockar baseras på sågverkens beställning som innehåller information om önskad längd och diameter. Diametermätning i skördare genomförs idag med berörande teknik som i takt med att kraven för träproduktion ökar kommer vara tvungen att förbättras alternativt bytas ut.I tidigare studier har beröringsfri diametermätning med lasertriangulering genomförts som visar att en ökad mätnoggrannhet går att uppnå, men att robustheten för ett sådant system måste öka för att kunna användas i praktiken. I studierna föreslås förbättring av mätsystemets algoritm som ett naturligt nästa steg för att öka robustheten.I detta examensarbete utvecklas en algoritm som med mätdata från det ovan nämnda systemet strävar efter att göra en robust diametermätning. I algoritmen löses två delproblem där det första är att identifiera bra mätdata genom sökning och eliminering av extremvärden och det andra är att anpassa en trädmodell för att utifrån denna beräkna diametern.

Det första steget i produktionskedjan för trävaror är skördaren vars uppgift är att avverka och sönderdela träd. Sönderdelningen till stockar baseras på sågverkens beställning som innehåller information om önskad längd och diameter. Diametermätning i skördare genomförs idag med berörande teknik som i takt med att kraven för träproduktion ökar kommer vara tvungen att förbättras alternativt bytas ut.I tidigare studier har beröringsfri diametermätning med lasertriangulering genomförts som visar att en ökad mätnoggrannhet går att uppnå, men att robustheten för ett sådant system måste öka för att kunna användas i praktiken. I studierna föreslås förbättring av mätsystemets algoritm som ett naturligt nästa steg för att öka robustheten.I detta examensarbete utvecklas en algoritm som med mätdata från det ovan nämnda systemet strävar efter att göra en robust diametermätning. I algoritmen löses två delproblem där det första är att identifiera bra mätdata genom sökning och eliminering av extremvärden och det andra är att anpassa en trädmodell för att utifrån denna beräkna diametern.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Att ta tag i problemet anga?ende klimatfo?ra?ndringarna och den fo?rva?ntade globala temperaturho?jningen ga?r inte la?ngre att skjuta upp utan ma?ste a?tga?rdas i dagens la?ge fo?r att jorden slutligen ska na? ett ha?llbart klimat. Genom att visa omva?rlden att det ga?r att ha en fungerande storstad med kraftiga reduceringar i biltrafik och ett stort utbud av kollektivtrafik kan Stockholm visa framfo?tterna och vara en inspiration till o?vriga sta?der. Klimatfo?ra?ndringarna a?r ett globalt problem och det kra?vs da?rfo?r ett agerande pa? global niva?.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

I den h?r rapporten till?mpas tv? f?rgreningsprocesser, en diskret tid Galton-Watson och en kontinuerlig tid Markov f?rgreningsprocess, i syfte att studera hur en population av ?ldrande celler utvecklas beroende p? populationens celldelningsf?rm?ga och delningshastighet, d?r ?ldrandet ?r direkt kopplat till ackumulering av defekta proteiner. Vi kollar ?ven p? effekten hos cellens ?ldrande baserat p? hur k?nsliga de ?r f?r defekta proteiner. Populationens delningsf?rm?ga har en avg?rande effekt p? hur v?l populationen v?xer och bibeh?ller ett l?gre antal defekta proteiner hos cellerna, med dessa f?ruts?ttningar ses ytterligare effekt baserat p? delnigshastigheten hos cellerna.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom aren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät. Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som gerbra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronn at av typen feedforwardutvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar.