Blar i NTNU Open på tittel
Viser treff 57763-57782 av 103409
-
Machine learning augmented reduced-order models for FFR-prediction
(Peer reviewed; Journal article, 2021)Computational predictions in cardiovascular medicine have largely relied on explicit models derived from physical and physiological principles. Recently, the application of artificial intelligence in cardiovascular medicine ... -
Machine Learning based Acoustic Anomaly Detection of Gas Leakages in Industrial Environments
(Master thesis, 2022)Målet med denne masteroppgaven var å utvikle en akustisk gasslekkasjedetektor basert på maskinlæring. Gasslekkasjer kan være frustrerende for industrielle anleggseiere da de fører til energiforbruk, høyere kostnader, økt ... -
Machine learning based digital twin framework for aquaculture net cage system
(Master thesis, 2022)I denne master oppgaven er det presentert et rammeverk for digital tvilling for fiskeoppdrettsanlegg ved å bruke numerisk simulering, maskin læring og sensor data. De numeriske simuleringene er utført med programvaren FhSim ... -
Machine Learning Based Digital Twins for Temperature and Power Dynamics of a Household
(Master thesis, 2023)Utfordringer med kraftproduksjonen i Europa og den stadig økende elektrifiseringen av samfunnet har resultert i økte kostnader ved strømforbruk de siste par årene. Dette har stor innvirkning på økonomien til husholdninger ... -
Machine Learning Based Heuristic Technique for Multi-response Machining Process
(Peer reviewed; Journal article, 2020)Manufacturing process variables influence the quality of products substantially. It is unquestionably difficult to model the manufacturing processes that include a large number of variables and responses. Development of ... -
Machine Learning Based Prediction of Nanoscale Ice Adhesion on Rough Surfaces
(Peer reviewed; Journal article, 2021)It is widely recognized that surface roughness plays an important role in ice adhesion strength, although the correlation between the two is far from understood. In this paper, two approaches, molecular dynamics (MD) ... -
A Machine Learning Classifier for Detection of Physical Activity Types and Postures During Free-Living
(Journal article; Peer reviewed, 2021)Accelerometer-based measurements of physical activity types are commonly used to replace self-reports. To advance the field, it is desirable that such measurements allow accurate detection of key daily physical activity ... -
Machine learning coupled with causal inference to identify COVID-19 related chemicals that pose a high concern to drinking water
(Journal article; Peer reviewed, 2024)Various synthetic substances were utilized in large quantities during the recent coronavirus pandemic, COVID-19. Some of these chemicals could potentially enter drinking water sources. Persistent, mobile, and toxic (PMT) ... -
A machine learning enabled ultra-fine grain design strategy of Mg–Mn-based alloys
(Peer reviewed; Journal article, 2023)Grain size is the critical characteristic of ultra-fine grain Magnesium (Mg), which is a concrete representation of the whole heat deformation procedure. In this paper, a design strategy was proposed to quantitatively ... -
Machine Learning for Adverse Event Analysis in Healthcare: Identifying Opportunities and Conducting a Classification Study
(Master thesis, 2023)Uønskede hendelser er en nøkkelindikator for pasientsikkerhet på sykehus. Slike hendelser innebærer utilsiktede pasientskader, og selv om noen av disse er uunngåelige, viser forskning at mange uønskede hendelser kan ... -
Machine Learning for Adverse Event Analysis in Healthcare: Identifying Opportunities and Conducting a Classification Study
(Master thesis, 2023)Uønskede hendelser er en nøkkelindikator for pasientsikkerhet på sykehus. Slike hendelser innebærer utilsiktede pasientskader, og selv om noen av disse er uunngåelige, viser forskning at mange uønskede hendelser kan ... -
Machine Learning for Automatic Classification of Wind Turbines
(Master thesis, 2019)Ettersom vindparker vokser eksponentielt, er det nødvendig med økende grad av automatisk klassifisering av vindturbiner. Klyngeteknikker for å behandle datastrømmer i sanntid for alle de enkelte vindturbinene i drift er ... -
Machine Learning for Automatically Counting Growth-Stunted Fish in Sea Cages
(Master thesis, 2023)Lakseoppdrettsmerder inneholder ofte et stort antall veksthindrede fisk omtalt som "taperfisk". Tilstedeværelsen av taperfisk kan indikere utilstrekkelige velferdsfaktorer eller sykdommer. Ved å overvåke forekomsten av ... -
Machine Learning for bottom-detection in Doppler Velocity Logs
(Master thesis, 2021)Den voksende utviklingen og utvidede bruken av autonome undervannsfarkoster (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) har bidratt til en økende etterspørsel av nøyaktig, robust og langsiktig undervanns navigasjon. Moderne ... -
Machine Learning for Classification of Myocardial Infarction and Heart failure Using Longitudinal Myocardial Strain
(Master thesis, 2020)Venstre-ventrikkels ejeksjonsfraksjon (EF) har lenge blitt brukt som en indikator på hjertetilstand av pasienter i klinisk kardiologi. De siste årene har bruken av myokardiell tøyning til diagnostikk også blitt mer utbredt. ... -
Machine Learning for COVID-19 Detection Based on Cough Sounds
(Master thesis, 2021) -
Machine learning for detecting the activity of fishing vessels
(Master thesis, 2023)Denne oppgaven presenterer en ny tilnærming til å forutsi aktivitetene til norske fartøyer, spesielt de som driver med å fiske norsk vårgytende sild (NSSH). Studien forsøkte å klassifisere atferden til fiskefartøyer ved å ... -
Machine Learning for Detection of Fronts in Ocean Model and Remote Sensing Data
(Master thesis, 2022)Havfronter er overganger mellom vannmasser med ulike fysiske egenskaper som temperatur, salinitet og tetthet. Fronter kan være utfordrende å detektere da de er komplekse og har «weak edges» (svake gradienter). Dette fører ... -
Machine Learning for Gesture Recognition with Electromyography
(Master thesis, 2017)About 70 million deaf people use sign language as their first language or mother tongue, but the lack of a common language between the deaf and hearing individuals makes the general communication difficult. This thesis ... -
Machine Learning for Hydropower Scheduling: State of the Art and Future Research Directions
(Peer reviewed; Journal article, 2020)This paper investigates and discusses the current and future role of machine learning (ML) within the hydropower sector. An overview of the main applications of ML in the field of hydropower operations is presented to show ...