Blar i Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE) på tittel
Viser treff 16505-16524 av 21025
-
The S p k , n –local stable homotopy category
(Peer reviewed; Journal article, 2023) -
S-bånd : telemetrimottaker
(Bachelor thesis, 2006)Målet var å konstruere en mottaker for telemetridata. Den skal virke i Sbåndet, 2.2-2.3 GHz, med kanalavstand 500kHz. Mottatt signal er modulert etter Sundes FSK. Målet for mottakeren er å kunne motta data i hastigheter ... -
S-bånd telemetrimottaker
(Bachelor thesis, 2004)FFI driver med blant annet målinger gjort med forskningsraketter. For dette trenger man sender og mottaker som fungerer i frekvensbåndet for space research og earth exploration-satellite som er fra 2,2GHz til 2,3GHz. FFI ... -
S-bånd: telemetrimottaker
(Bachelor thesis, 2007)Målet var å konstruere en mottaker for telemetridata. Den skal virke i S-båndet, 2.2-2.3 GHz, med kanalavstand 500kHz. Mottatt signal er modulert etter Sundes FSK. Målet for mottakeren er å kunne motta data i hastigheter ... -
S-Divergence-Based Internal Clustering Validation Index
(Peer reviewed; Journal article, 2023) -
S3AM: A Spectral-Similarity-Based Spatial Attention Module for Hyperspectral Image Classification
(Peer reviewed; Journal article, 2022)Recently, hyperspectral image (HSI) classification based on deep learning methods has attracted growing attention and made great progress . Convolutional neural networks based models, especially the residual networks ... -
SAC: Sharing-Aware Caching in Multi-Chip GPUs
(Chapter, 2023)Bandwidth non-uniformity in multi-chip GPUs poses a major design challenge for its last-level cache (LLC) architecture. Whereas a memory-side LLC caches data from the local memory partition while being accessible by all ... -
The Sacra Infermeria—a focus group evaluation of an augmented reality cultural heritage experience
(Journal article; Peer reviewed, 2023)The digital representation of our past has long been an important tool in the interpretation of cultural heritage in museums. The recent rise in the use of Augmented Reality (AR) has seen various approaches to adding dynamic ... -
Sacrificing Efficiency for Quality of Experience: YouTube’s Redundant Traffic Behavior
(Chapter, 2016)Internet traffic reports show that YouTube is one of the major sources of data traffic world-wide. Furthermore, the data traffic shifts from mostly fixed landlines to cellular data connections where bandwidth is sparse and ... -
Saddlepoint approximated methods for computing p-values in score tests
(Master thesis, 2023)I denne oppgaven presenteres, både teoretisk og ved hjelp av eksempler, to alternative metoder for å regne p-verdier i en score test i motsetning til å anta en normalfordeling på score-statistikken. Vi presenterer en dobbel ... -
Saddlepoint approximations to score test statistics in logistic regression for analyzing genome-wide association studies
(Peer reviewed; Journal article, 2023)We investigate saddlepoint approximations of tail probabilities of the score test statistic in logistic regression for genome-wide association studies. The inaccuracy in the normal approximation of the score test statistic ... -
SAEOn: An Ontological Metamodel for Quantitative Security Assurance Evaluation
(Chapter, 2023)Security assurance is a critical aspect in determining the trustworthiness of information and communication technology systems. Security assurance evaluation (SAE) is the process responsible for gathering assurance shreds ... -
SAFE : Samling Av Fagbeskrivelser Elektronisk
(Bachelor thesis, 2003)Hovedprosjektet har gått ut på å lage et system for Høgskolen i Gjøvik som omhandler produksjon, arkivering, registrering, presentasjon og kvalitetssikring av fagbeskrivelser. All relevant informasjon for å håndtere dette ... -
Safe implementation of advanced process control on Edvard Grieg
(Master thesis, 2020)Master oppgaven omhandler sikker implementering av en model prediktiv kontroller på Edvard Grieg. En sikkerhetsanalyse basert på feil-tre, hendelses-tre, HAZOP og risikomatrise er brukt for å fremheve eventuelle farekilder ... -
Safe Learning for Control using Control Lyapunov Functions and Control Barrier Functions: A Review
(Peer reviewed; Journal article, 2021)Real-world autonomous systems are often controlled using conventional model-based control methods. But if accurate models of a system are not available, these methods may be unsuitable. For many safety-critical systems, ... -
Safe reinforcement learning for control-affine systems with probabilistic safety constraints
(Master thesis, 2021)Forsterkende læring holder løfte om å gjøre det mulig for autonome systemer å tilegne seg nye ferdigheter uten menneskelig innblanding, og i senere år er det gjort betydelige fremskritt innen måter å lære optimale ... -
Safe Reinforcement Learning in Marine Navigation and Control: Using a Predictive Safety Filter for Safety Verification on Autonomous Surface Vessels
(Master thesis, 2023)Antall maritime stystemer som settes til havs øker for hvert år, inkludert utviklingen av havvindsparker, undervannsrobotikk, og autonom skipstransport. Mange av disse systemene er sikkerhetskritiske, noe som gjør det ... -
Safe Reinforcement Learning in Marine Navigation and Control: Using a Predictive Safety Filter for Safety Verification on Autonomous Surface Vessels
(Master thesis, 2023)Antall maritime stystemer som settes til havs øker for hvert år, inkludert utviklingen av havvindsparker, undervannsrobotikk, og autonom skipstransport. Mange av disse systemene er sikkerhetskritiske, noe som gjør det ... -
Safe Reinforcement Learning using Model Predictive Control: An analysis of utilising anisotropic exploration with deterministic policy gradients
(Master thesis, 2020)Denne avhandlingen er en studie i Trygg Forsterkende Læring (eng: Reinforcement Learning, RL) der det blir benyttet utforskningsagenter (eng: policy) som bruker anisotropisk utforskning. Trygg RL er en ny kategori av RL ... -
Safe Reinforcement Learning Using Wasserstein Distributionally Robust MPC and Chance Constraint
(Peer reviewed; Journal article, 2022)In this paper, we address the chance-constrained safe Reinforcement Learning (RL) problem using the function approximators based on Stochastic Model Predictive Control (SMPC) and Distributionally Robust Model Predictive ...