Utilisation of Statistics in Intelligent Web Applications

Web-portaalien aiheenmukaista luokittelua voidaan hyödyntää tunnistamaan käyttäjän kiinnostuksen kohteet keräämällä tilastotietoa hänen selaustottumuksistaan eri kategorioissa. Tämä diplomityö käsittelee web-sovelluksien osa-alueita, joissa kerättyä tilastotietoa voidaan hyödyntää personalisoinnissa. Yleisperiaatteet sisällön personalisoinnista, Internet-mainostamisesta ja tiedonhausta selitetään matemaattisia malleja käyttäen. Lisäksi työssä kuvaillaan yleisluontoiset ominaisuudet web-portaaleista sekä tilastotiedon keräämiseen liittyvät seikat.

Development of Paperboard Forming Tools with a Focus on Intelligent Manufacturing

Tämä diplomityö käsittelee kartonginmuovaukseen käytettävien puristintyökalujen kehittämistä. Työntavoitteina oli kehittää työkalutekniikan suunnittelua ja valmistusta edullisemmaksi, nopeammaksi ja työkaluja toiminnoiltaan tehokkaammiksi. Työn tuli sisältää myös ohjeet työkalujen suunnittelemiseksi ja valmistamiseksi jatkoa ajatellen. Työn aikana selvitettiin mahdollisia työkalurakennevaihtoehtoja, valmistusmateriaaleja sekä niiden käsittelymenetelmiä ja lastuamista sekä sen tarjoamia mahdollisuuksia valmistusmenetelmänä. Työkalupari suunniteltiin modulaariseksi siten, että uusia työkaluja varten vain osa komponenteista täytyy valmistaa uudelleen, samalla työkalun osien lukumäärää pienennettiin merkittävästi. Valmistusmateriaaliksi valittiin hyvin lastuttava työkaluteräs ja sen koneistaminen tapahtui vaakakaraisessa koneistuskeskuksessa. Työn loppuvaiheessa työkalukokonaisuudelle tehtiin kustannuslaskelma jaoteltuna eri työvaiheille sekä komponenteittain. Työkalu asennettiin puristimeen ja sille suoritettiin käyttötestaus. Työn aikana karttuneen kokemuksen sekä koekäytön perusteella tehtiin jatkokehitysehdotuksia.

Artificially Intelligent and Adaptive Methods for Prediction and Analysis of Superheater Fireside Corrosion in Fluidized Bed Boilers

Superheater corrosion causes vast annual losses for the power companies. With a reliable corrosion prediction method, the plants can be designed accordingly, and knowledge of fuel selection and determination of process conditions may be utilized to minimize superheater corrosion. Growing interest to use recycled fuels creates additional demands for the prediction of corrosion potential. Models depending on corrosion theories will fail, if relations between the inputs and the output are poorly known. A prediction model based on fuzzy logic and an artificial neural network is able to improve its performance as the amount of data increases. The corrosion rate of a superheater material can most reliably be detected with a test done in a test combustor or in a commercial boiler. The steel samples can be located in a special, temperature-controlled probe, and exposed to the corrosive environment for a desired time. These tests give information about the average corrosion potential in that environment. Samples may also be cut from superheaters during shutdowns. The analysis ofsamples taken from probes or superheaters after exposure to corrosive environment is a demanding task: if the corrosive contaminants can be reliably analyzed, the corrosion chemistry can be determined, and an estimate of the material lifetime can be given. In cases where the reason for corrosion is not clear, the determination of the corrosion chemistry and the lifetime estimation is more demanding. In order to provide a laboratory tool for the analysis and prediction, a newapproach was chosen. During this study, the following tools were generated: · Amodel for the prediction of superheater fireside corrosion, based on fuzzy logic and an artificial neural network, build upon a corrosion database developed offuel and bed material analyses, and measured corrosion data. The developed model predicts superheater corrosion with high accuracy at the early stages of a project. · An adaptive corrosion analysis tool based on image analysis, constructedas an expert system. This system utilizes implementation of user-defined algorithms, which allows the development of an artificially intelligent system for thetask. According to the results of the analyses, several new rules were developed for the determination of the degree and type of corrosion. By combining these two tools, a user-friendly expert system for the prediction and analyses of superheater fireside corrosion was developed. This tool may also be used for the minimization of corrosion risks by the design of fluidized bed boilers.

An embedded real-time red peach detection system based on an OV7670 camera, ARM Cortex-M4 processor and 3D Look-Up Tables

This work proposes the development of an embedded real-time fruit detection system for future automatic fruit harvesting. The proposed embedded system is based on an ARM Cortex-M4 (STM32F407VGT6) processor and an Omnivision OV7670 color camera. The future goal of this embedded vision system will be to control a robotized arm to automatically select and pick some fruit directly from the tree. The complete embedded system has been designed to be placed directly in the gripper tool of the future robotized harvesting arm. The embedded system will be able to perform real-time fruit detection and tracking by using a three-dimensional look-up-table (LUT) defined in the RGB color space and optimized for fruit picking. Additionally, two different methodologies for creating optimized 3D LUTs based on existing linear color models and fruit histograms were implemented in this work and compared for the case of red peaches. The resulting system is able to acquire general and zoomed orchard images and to update the relative tracking information of a red peach in the tree ten times per second.

Smart List : Llistat intel·ligent de compres

Treball de final de carrera que consisteix en una aplicació per a mòbils que connecta el servei REST amb un servidor.

Intelligent Internet Data Searching

In this thesis author approaches the problem of automated text classification, which is one of basic tasks for building Intelligent Internet Search Agent. The work discusses various approaches to solving sub-problems of automated text classification, such as feature extraction and machine learning on text sources. Author also describes her own multiword approach to feature extraction and pres-ents the results of testing this approach using linear discriminant analysis based classifier, and classifier combining unsupervised learning for etalon extraction with supervised learning using common backpropagation algorithm for multilevel perceptron.

Robots and robotic systems for the electronics and telecommunication industry

Tämä diplomityö tutkii elektroniikka- ja telekommunikaatioteollisuutta sekä siihen läheisesti liittyviä robotteja ja robottijärjestelmiä. Tavoitteena on määrittää E&T-teollisuuden prosesseihin soveltuvien robottien testausmenetelmä. Tavoitteena on myös selvittää kahden ABB:n robotin soveltuvuutta E&T-teollisuuden tarpeisiin. Muutamia systemaattisia valmistusjärjestelmien suunnitteluun soveltuvia menetelmiä ja apuvälineitä on myös käsitelty. Alussa työ keskittyy elektroniikka- ja telekommunikaatioteollisuuden nykytilan tutkimiseen sekä siellä vallitsevien ja ennustettujen trendien kartoitukseen. Kohdat “Collaborative manufacturing” ja E&T-teollisuuden valmistusjärjestelmille asettamat vaatimukset käydään yksityiskohtaisesti läpi. Tutkimuksen pääkohteina ovat robotit, erityisesti ABB:n IRB 140 ja IRB 340 sekä robottien testausmenetelmän määrittäminen. Työssä käydään läpi IRB 340:llä suoritetut testit, jotka tehtiin sekä konenäköjärjestelmää apuna käyttäen että ilman. Myös TTKK:lla suoritetut robottitestit on käyty läpi. Robottien testituloksia on analysoitu ja vertailtu muihin robotteihin. Testausmenetelmät perustuvat ISO 9283 standardiin. Viimeinen osa työstä esittelee robottijärjestelmien systemaattiseen suunnitteluun soveltuvia menetelmiä ja apuvälineitä. Esillä ovat mm. Modular function deployment (MFD) ja The system design method (SDM).

Behind and beyond of the cyborgs and robots ideas and realities: some techno-scientific and philosophical hints

We are progressively immersed in technology to such extend that in our everyday life we are and we do what technology allows us to be and to do. In this process, cyborgs and robots constitute elements that we analyze from a number of techno scientific and philosophical approaches. Additionally, we propose that a new concept: GEH (Genetic Engineered Human) as a new potential social imaginary element, which would be the human being improved by the broad-sense genetics engineer (that is, changing many genes by genetics engineer, modifications in the genome, cloning, and so on). If our aspirations as humans pass through technology and in particular for cyborgs, robots and GEH, the bidirectional links between these theoretical or real entities and our personal identities will be the more and more substantial in our society.

Shout and Act: an Algorithm for Digital Objects Preservation Inspired from Rescue Robots

We adapt the Shout and Act algorithm to Digital Objects Preservation where agents explore file systems looking for digital objects to be preserved (victims). When they find something they “shout” so that agent mates can hear it. The louder the shout, the urgent or most important the finding is. Louder shouts can also refer to closeness. We perform several experiments to show that this system works very scalably, showing that heterogeneous teams of agents outperform homogeneous ones over a wide range of tasks complexity. The target at-risk documents are MS Office documents (including an RTF file) with Excel content or in Excel format. Thus, an interesting conclusion from the experiments is that fewer heterogeneous (varying skills) agents can equal the performance of many homogeneous (combined super-skilled) agents, implying significant performance increases with lower overall cost growth. Our results impact the design of Digital Objects Preservation teams: a properly designed combination of heterogeneous teams is cheaper and more scalable when confronted with uncertain maps of digital objects that need to be preserved. A cost pyramid is proposed for engineers to use for modeling the most effective agent combinations