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.

Slutsatserna är att investeringar i sociala medier ger abstrakta för- delaren som kan påverka en organisations kassaflöde. Dessa förde- lar kan vara svåra att mäta ur ett ekonomiskt perspektiv. Det är viktigt för organisationerna är att de tar reda på vilka fördelar som påverkar kassaflödet och när dem påverkar och hur mycket de kan påverka. Detta behöver göras för att kunna beräkna investeringar i sociala medier..

Manuell säkerhetsgranskning av Linuxsystems konfigurationer är en tidskrävandeoch mödosam uppgift. Det existerar flera automatiserade verktyg som säger sigkunna underlätta arbetet, upptäcka uppenbara säkerhetsrisker och genereraunderlag för manuella granskningar.I detta arbetet ställer vi oss frågorna; ?Hur väl klarar befintliga verktyg, på ettautomatiserat vis, att identifiera kritiska konfigurationsbrister i ett linuxsystem??och ?Går det att ta fram metoder som bättre identifierar dessa brister??. Arbetetundersöker detta genom att samla verktyg för automatisk auditing och testar dessa iavsiktligt sårbart konfigurerade testmiljöer baserade på vedertagna riktlinjer försystemhärdning. Parallellt med detta tog vi också ta fram förbättradeidentifieringsmetoder genom att utveckla ett eget verktyg som inkluderas iundersökningen..

Studien behandlar sociala relationers betydelse i klassrummet. Syftet med studien var att undersöka vilken betydelse den sociala relationen mellan lärare och elev har för kunskapsutveckling. För att ta reda på detta användes en kvalitativ intervjustudie som metod. Här undersöktes om pedagogerna ansåg att sociala relationer påverkade deras läraruppdrag och på vilket sätt sociala relationer påverkade deras val av undervisning, planering och elevers kunskapsutveckling..

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.

Syftet med vårt examensarbete var att undersöka hur de sociala medierna, exempelvis Twitter, Facebook och YouTube, används i svenskundervisningen. Litteraturen vi använde var tidsenlig. Detta var ett medvetet val eftersom de sociala medierna är en tämligen ny företeelse. Som informationshämtande metoder använde vi elevenkäter som vi delade ut i en sjua, en åtta och två nior och tre lärarintervjuer med SO och svensklärare i dessa klasser. Enkätfrågorna belyste hur eleverna använder de sociala medierna på sin fritid, om deras lärare använder de sociala medierna i undervisningen och om de ansåg att de sociala medierna passade i undervisningen.

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.

Slutsatserna är att investeringar i sociala medier ger abstrakta för- delaren som kan påverka en organisations kassaflöde. Dessa förde- lar kan vara svåra att mäta ur ett ekonomiskt perspektiv. Det är viktigt för organisationerna är att de tar reda på vilka fördelar som påverkar kassaflödet och när dem påverkar och hur mycket de kan påverka. Detta behöver göras för att kunna beräkna investeringar i sociala medier..

Syfte: Studien syftar till att beskriva uppfattningar om hur hälsotrender konstrueras och omkonstrueras på sociala medier, och vad detta kan få för konsekvenser. Metod: Med socialkonstruktivism som teoretisk utgångspunkt har en kvalitativ metod använts i form av fokusgruppsintervjuer. Huvudresultat: Hälsotrender på sociala medier är till stor del sociala konstruktioner. Konstruktionerna skapas då användare interagerar med varandra på sociala medier genom att dela och gilla information. Olika beteenden och idéer framhävs vilka blir till normer som individers beteende, verklighetsuppfattning och inställning vidare påverkas av. .

?????.

Sociala nätverk har fått en alltmer betydande roll i våra liv och samhällen. Nya sätt för människor och organisationer att interagera skapas och förnyas hela tiden med hjälp av sociala nätverk och Web 2.0-teknologier.Företag förväntas numera ha en närvaro inom sociala medier där de erbjuder information eller deras företagstjänster, de största av dessa sociala plattformar är i dagsläget Facebook och Twitter. Utvecklingen och framgången av de sociala nätverken har lett till att flera studier[1][2][3] genomförts för att bättre förstå hur människor fungerar i kontexten av sociala nätverk. I detta examensarbete har en webbapplikation utvecklas samt en tävling genomförts inom Facebook -plattformen för att utreda hur människor beter sig inom sociala nätverk, arbetets hypotes baserar sig i att utreda om arketyperna connectors, salesmen och mavens går att identifiera inom Facebook..

Syftet är att förklara hur köpbeteendet i Sverige påverkas av sociala medier samt hur det skiljer sig mellan demografiska faktorer. Studien genomfördes med en enkätundersökning utförd på svenska konsumenter. Slutsatsen är att de demografiska faktorerna har mycket liten påverkan på köpprocessen på sociala medier för svenska konsumenter. Vad som hade mer inverkan var beroende på hur konsumenten använde sociala medier..