Blar i Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE) på tittel
Viser treff 11578-11597 av 21025
-
M365 Compliance and Security
(Bachelor thesis, 2021)I denne oppgaven designer og implementerer vi et IT-system for en liten bedrift: Trondheim Knekk og Brekk AS. Prosjektet har sterkt fokus på Microsofts systemer for å sikre samsvar og sikkerhet, og prøver å implementere ... -
MAC layer security services in IEEE 802.15.4
(Master thesis, 2018)The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.15.4 standard describes the Medium Access Control (MAC) sub-layer and Physical layer of the Open Systems Interconnection (OSI) model of low-rate wireless ... -
Machine checked proofs for MLWE based encryption using EasyCrypt
(Master thesis, 2023)Med den truende faren til kvantedatamaskiner trenger vi offentlig nøkkel-kryptografi som ikke avhenger av diskret logaritme-problemet og andre problemer som kan løses effektivt på kvantedatamaskiner. En fremgangsmåte er å ... -
Machine Learning (ML) diffusion in the design process: A study of Norwegian design consultancies
(Peer reviewed; Journal article, 2023) -
Machine Learning Aided Static Malware Analysis: A Survey and Tutorial
(Chapter, 2018)Malware analysis and detection techniques have been evolving during the last decade as a reflection to development of different malware techniques to evade network-based and host-based security protections. The fast growth ... -
A Machine Learning and Blockchain Based Efficient Fraud Detection Mechanism
(Peer reviewed; Journal article, 2022)In this paper, we address the problems of fraud and anomalies in the Bitcoin network. These are common problems in e-banking and online transactions. However, as the financial sector evolves, so do the methods for fraud ... -
Machine learning applied to GPU test generation
(Master thesis, 2023)Denne oppgaven har undersøkt hvordan finne effektiv tester og stimuli for simulerings basert verifikasjons av digital kretser. Nåværende metoder er baseres på avgrenset tilfeldig simulering og menneskelig involvering. Dette ... -
A Machine Learning Approach for Determining Reference Wells in the Norwegian Continental Shelf
(Master thesis, 2018)An unsupervised learning solution for selecting relevant reference wells for a new well that is to be drilled in the Norwegian Continental Shelf (NCS), shall be made with readily available software tools such as Python and ... -
Machine Learning Approaches to Automatically Detect Glacier Snow Lines on Multi-Spectral Satellite Images
(Peer reviewed; Journal article, 2022)Documenting the inter-annual variability and the long-term trend of the glacier snow line altitude is highly relevant to document the evolution of glacier mass changes. Automatically identifying the snow line on glaciers ... -
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 ... -
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 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 ...