Blar i Institutt for teknisk kybernetikk på tittel
Viser treff 1929-1948 av 3668
-
Lyapunov Estimator for High-Speed Demodulation in Dynamic Mode Atomic Force Microscopy
(Journal article; Peer reviewed, 2017)In dynamic mode atomic force microscopy (AFM), the imaging bandwidth is governed by the slowest component in the open-loop chain consisting of the vertical actuator, cantilever, and demodulator. While the common demodulation ... -
Lyapunov-based Proportional-Integral Controller Design with Guaranteed Region of Convergence for dc-dc Power Converters
(Chapter, 2017)In this paper, Lyapunov stability of dc-dc power converters controlled with proportional-integral (PI) controllers is investigated. The class of dc-dc converters with discrete-time bilinear averaged dynamic model is ... -
Lære barn siffer ved hjelp av tilpasset teknologi
(Master thesis, 2009)Det er i dag et sterkt fokus på at man trenger å styrke realfagskompetansen i skolen og kunnskapsdepartementet har i 2008 for første gang omtalt matematikk i rammeplanen for førskolen. Det er derfor høyaktuelt å komme med ... -
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 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 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 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 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 identification of features in ocean model and remote sensing data
(Master thesis, 2020)Å forutsi havdynamikk ved bruk av numeriske modeller er utfordrende på grunn av uforutsigbare ikke-lineariteter og begrenset tilgang til fysiske observasjoner. Havvirvler utgjør konseptuelle og praktiske utfordringer for ... -
Machine learning for identification of individual salmon behaviour in aquaculture
(Master thesis, 2023)The modern aquaculture industry suffers from low observability and control of conditions in the aquaculture cages. In order to better understand fish behaviour in both normal and stressful conditions, more knowledge of ... -
Machine learning for surge modeling
(Master thesis, 2022)Den norske petroleumsindustrien er ikke bare en Norges største inntektskilder, men den er også en av verdens størse gass- og oljeleverandører i det globale markedet. Equinor opplever variasjoner i væskerate på topside (et ... -
Machine learning in robotics: Explaining autonomous agents in real time
(Doctoral theses at NTNU;2023:134, Doctoral thesis, 2023)Artifcial intelligence (AI) and machine learning (ML) offer a number of benefits in multiple applications within the field of robotics, such as computer vision, object grasping, motion control, and planning. Although AI ... -
Machine learning meets continuous flow chemistry: Automated optimization towards the Pareto front of multiple objectives
(Journal article; Peer reviewed, 2018)Automated development of chemical processes requires access to sophisticated algorithms for multi-objective optimization, since single-objective optimization fails to identify the trade-offs between conflicting performance ... -
Machine Learning-Enabled Predictive Modeling of Building Performance for Electricity Optimization
(Master thesis, 2023)Med den raske fremgangen i maskinlæring har prediktiv modellering dukket opp som en attraktiv metode for å optimalisere energibruk, også innen bygningssektoren. Denne avhandlingen utforsker ulike modelleringsparadigmer for ... -
Machine Vision for Defect Detection in Fisheries and Fish Processing Applications
(Doktoravhandlinger ved NTNU, 1503-8181; 2009:203, Doctoral thesis, 2009)The fisheries and fish processing industries have high labor costs. In part, this is due to visual inspection tasks, which are found in these industries, being so complex that humans are needed to do the inspection. One ... -
Machine vision for quality sorting of salmonid fish eggs
(Master thesis, 2020)I fiskeoppdrett er kvalitetskontroll og fjerning av døde fiskeegg, også omtalt som rogn, første steg i produksjonsprosessen. Mengden av rogn som overlever dette stadiet og vokser til fiskeyngel er tungt knyttet til hvor ... -
Magnetic Field Energy Harvesting in Railway
(Peer reviewed; Journal article, 2022)Magnetic field energy harvesting (MFEH) is a method by which a system can harness an ambient, alternating magnetic field in order to scavenge energy. Presented in this article is a novel application of the concept aimed ... -
Magnetic field norm SLAM using Gaussian process regression in foot-mounted sensors
(Chapter, 2021)We propose an application of magnetic field norm simultaneous localisation and mapping to measurements from a foot-mounted sensor for pedestrian navigation. The algorithm is, to the best of the authors’ knowledge, the first ...