Tungmetallers påverkan på bottenfaunans artsammansättning i sjön Tisken

The purpose of this study was to investigate how elevated levels of heavy metals affect the faunal species composition, abundance and species-diversity. The bentic macroinvertebrate fauna in the highly polluted lake Tisken was compared with the bentic macroinvertebrate fauna in the unpolluted lake Varpan. Mine wastes account for most of the metal that is discharged into Tisken. The hypotheses was that the heavy metal pollutions in lake Tisken influenced the species composition, abundance and diversity of the macroinvertebrates. Twenty samples were taken in both sites. The invertebrates were collected with a bag net and a plastic cylinder one meter from the shoreline. The invertebrates in the forty samples were classified and statistical analyses were made.Some taxa, common at undisturbed sites, were missing at metal polluted sites. Mayfly larvae, Ephemeroptera, were only found in Varpan. Surprisingly, more taxa were found in the polluted lake Tisken (23 taxa) compared to the unpolluted Varpan (19 taxa). However, the abundance of macroinvertebrates in Varpan (291 individuals) was higher than in Tisken (242 individuals).

Hand Gesture Detection & Recognition System

The project introduces an application using computer vision for Hand gesture recognition. A camera records a live video stream, from which a snapshot is taken with the help of interface. The system is trained for each type of count hand gestures (one, two, three, four, and five) at least once. After that a test gesture is given to it and the system tries to recognize it.A research was carried out on a number of algorithms that could best differentiate a hand gesture. It was found that the diagonal sum algorithm gave the highest accuracy rate. In the preprocessing phase, a self-developed algorithm removes the background of each training gesture. After that the image is converted into a binary image and the sums of all diagonal elements of the picture are taken. This sum helps us in differentiating and classifying different hand gestures.Previous systems have used data gloves or markers for input in the system. I have no such constraints for using the system. The user can give hand gestures in view of the camera naturally. A completely robust hand gesture recognition system is still under heavy research and development; the implemented system serves as an extendible foundation for future work.

Att definiera och skilja på snarlika subgenrer : Tillämpat på death- och black metal

Det är svårt att sätta ord på vad man menar när man pratar om musik. Jag är intresserad av varför det sällan går att finna definitioner av genrer när diskussionen om dem är så stark, speciellt när det gäller snarlika genrer som troligtvis är uppdelade av en eller flera anledningar. Syftet med min undersökning är att utveckla vidare kunskap om vilken betydelse det har att skilja på två snarlika subgenrer inom samma metagenre. Jag undersöker därför hur två snarlika genrer definieras och jämför dem sedan och prövar om det är av betydelse att undersöka flera aspekter av en musikgenre. Tidigare forskning föreslår att den musikaliska stilen borde undersökas likväl som kulturen och andra aspekter. En stark diskussion pågår just inom heavy metalscenen om subgenrerna inom den, därför undersöker jag subgenrerna death- och black metal. I denna undersökning använder jag Fabbris mall för genredefinition, där undersöks formella och tekniska regler, semiotiska regler, regler för beteende, sociala och ideologiska regler samt ekonomiska och juridiska regler. Reglerna har jag undersökt genom att lyssna på fonogram, titta på videoinspelningar av liveframträdande och publik samt hur aktörer inom scenerna beter sig när de inte är på scen. Jag har även analyserat låttexter och använt mig av diverse litteratur och dokumentärfilmer. Mitt resultat visar att det finns betydande anledningar till att skilja på death metal och black metal trots att de musikaliskt liknar varandra.