Game Audio in Audio Games : Towards a Theory on the Roles and Functions of Sound in Audio Games

For the past few decades, researchers have increased our understanding of how sound functions within various audio–visual media formats. With a different focus in mind, this study aims to identify the roles and functions of sound in relation to the game form Audio Games, in order to explore the potential of sound when acting as an autonomous narrative form. Because this is still a relatively unexplored research field, the main purpose of this study is to help establish a theoretical ground and stimulate further research within the field of audio games. By adopting an interdisciplinary approach to the topic, this research relies on theoretical studies, examinations of audio games and contact with the audio game community. In order to reveal the roles of sound, the gathered data is analyzed according to both a contextual and a functional perspective. The research shows that a distinction between the terms ‘function’ and ‘role’ is important when analyzing sound in digital games. The analysis therefore results in the identification of two analytical levels that help define the functions and roles of an entity within a social context, named the Functional and the Interfunctional levels. In addition to successfully identifying three main roles of sound within audio games—each describing the relationship between sound and the entities game system, player and virtual environment—many other issues are also addressed. Consequently, and in accordance with its purpose, this study provides a broad foundation for further research of sound in both audio games and video games.

Förpackningsdesign i genusperspektiv : En granskning av duschcremesförpackningar

Färg och form kan bidra till att skapa uppmärksamhet, förmedla budskap och skapa känslor som i sin tur kan öka sannolikheten av att kunden genomför köpet. Förpackningens färg och form bör synkronisera för att budskapen inte ska motsäga varandra, och det är mycket viktigt att designen lämpar sig till målgruppen. Färg kan ses som ett språk som kommunicerar med konsumenten, och att förstå detta språk kan vara ett starkt redskap inom marknadsföring och design. Det är vanligt att förpackningsdesign riktas mot något eller bägge könen och att ge produkten en karaktär av maskulint eller feminint kan vara ett effektivt tillvägagångssätt att särskilja produkten från resterande sortiment. I samband med färg och form är det nödvändigt att förstå konsumentens behov samt användning av produkten, och det är viktigt att skapa en god design riktad mot rätt målgrupp. Det är viktigt att förstå vad konsumenten attraheras till och vad som lockar till att genomföra ett köp. Syftet med denna studie var att ta reda på varför förpackningsdesign för duschcreme specificerade för kvinnor respektive män skiljer sig, och vad som anses vara kvinnligt och manligt när det kommer till färg och form, i samband med duschcremesförpackningar. För att ta reda på detta genomfördes en visuell innehållsanalys samt en enkätundersökning. Resultatet som genererades av dessa metoder sammanfattades i tabeller och diagram, som tydligt visar de färger som anses vara maskulina samt feminina. Mörka färger, som svart och blått, anses vara maskulina medan ljusa färger och rosa toner anses vara feminina. Mjuka grafiska element och former kopplas till femininitet medan motsatsen kopplas till maskulinitet. Slutsatsen av detta är att anledningen till att förpackningarna skiljer sig är för att lättare kommunicera med målgruppen, och i detta fall via färg och form.

Machine Learning Algorithms in Heavy Process Manufacturing

In a global economy, manufacturers mainly compete with cost efficiency of production, as the price of raw materials are similar worldwide. Heavy industry has two big issues to deal with. On the one hand there is lots of data which needs to be analyzed in an effective manner, and on the other hand making big improvements via investments in cooperate structure or new machinery is neither economically nor physically viable. Machine learning offers a promising way for manufacturers to address both these problems as they are in an excellent position to employ learning techniques with their massive resource of historical production data. However, choosing modelling a strategy in this setting is far from trivial and this is the objective of this article. The article investigates characteristics of the most popular classifiers used in industry today. Support Vector Machines, Multilayer Perceptron, Decision Trees, Random Forests, and the meta-algorithms Bagging and Boosting are mainly investigated in this work. Lessons from real-world implementations of these learners are also provided together with future directions when different learners are expected to perform well. The importance of feature selection and relevant selection methods in an industrial setting are further investigated. Performance metrics have also been discussed for the sake of completion.