922 resultados para Location-aware process modeling
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The thesis aims to build a coherent view and understanding of the innovation process and organizational technology adoption in Finnish bio-economy companies with a focus on innovations of a disruptive nature. Disruptive innovations are exceptional hence in order to create generalizations and a unified view of the subject the perspective is also on less radical innovations. Other interests of the thesis are how ideas are discovered and generated and how the nature of the innovation and size of the company affect the technology adoption and innovation process. The data was collected by interviewing six small and six large Finnish bio-economy companies. The results suggest companies regardless of size consider innovation as a core asset in the competitive markets. Organizations want to be considered innovators and early adopters yet these qualities are limited by certain, mainly resource-based factors. In addition the industry, scalability and Finland’s geographical location when seeking funding provide certain challenges. The innovation process may be considered relatively similar whether the idea or technology stems from an internal or external source suggesting the technology adoption process can in fact be linked to the innovation process theories. Thus the thesis introduces a new theoretical model which based on the results of the study and the theories of technology adoption and innovation process aims on characterizing how ideas and technology from both external and internal sources generate into innovations. The innovation process is in large bio-economy companies most often similar to or a modified version of the stage-gate model, while small companies generally have less structured processes. Nevertheless the more disruptive the innovation, the less it fits in the structured processes. This implies disruptive innovation cannot be put in a certain mould but it is rather processed case-by-case.
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Cloud Computing paradigm is continually evolving, and with it, the size and the complexity of its infrastructure. Assessing the performance of a Cloud environment is an essential but strenuous task. Modeling and simulation tools have proved their usefulness and powerfulness to deal with this issue. This master thesis work contributes to the development of the widely used cloud simulator CloudSim and proposes CloudSimDisk, a module for modeling and simulation of energy-aware storage in CloudSim. As a starting point, a review of Cloud simulators has been conducted and hard disk drive technology has been studied in detail. Furthermore, CloudSim has been identified as the most popular and sophisticated discrete event Cloud simulator. Thus, CloudSimDisk module has been developed as an extension of CloudSim v3.0.3. The source code has been published for the research community. The simulation results proved to be in accordance with the analytic models, and the scalability of the module has been presented for further development.
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In this study, the effect of the process variables of the air-drying of Sicilian lemon residues on some technological properties of the fibers produced was studied. The determination and modeling of desorption isotherms were used to establish the equilibrium moisture content at 60, 75, and 90 °C using the static method with 8 saturated salt solutions. The best fit was obtained with BET and GAB models. The drying process was conducted in a vertical tray dryer and delineated according to a central composite experimental design (2²) using the following as factors: air velocity (0.5, 0.75 and 1 m/s) and temperature (60, 75, and 90 °C), and it presented a good fit to the exponential model (R² > 99.9%). The experimental design responses evaluated were the technological properties of the fibers: water-holding, oil-holding, and swelling capacity. Since these properties were present in high levels, the lemon residues could be used to increase content of fibers in foods resulting in the addition of nutritional benefits for the consumers.
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The partial replacement of NaCl by KCl is a promising alternative to produce a cheese with lower sodium content since KCl does not change the final quality of the cheese product. In order to assure proper salt proportions, mathematical models are employed to control the product process and simulate the multicomponent diffusion during the reduced salt cheese ripening period. The generalized Fick's Second Law is widely accepted as the primary mass transfer model within solid foods. The Finite Element Method (FEM) was used to solve the system of differential equations formed. Therefore, a NaCl and KCl multicomponent diffusion was simulated using a 20% (w/w) static brine with 70% NaCl and 30% KCl during Prato cheese (a Brazilian semi-hard cheese) salting and ripening. The theoretical results were compared with experimental data, and indicated that the deviation was 4.43% for NaCl and 4.72% for KCl validating the proposed model for the production of good quality, reduced-sodium cheeses.
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Food processes must ensure safety and high-quality products for a growing demand consumer creating the need for better knowledge of its unit operations. The Computational Fluid Dynamics (CFD) has been widely used for better understanding the food thermal processes, and it is one of the safest and most frequently used methods for food preservation. However, there is no single study in the literature describing thermal process of liquid foods in a brick shaped package. The present study evaluated such process and the influence of its orientation on the process lethality. It demonstrated the potential of using CFD to evaluate thermal processes of liquid foods and the importance of rheological characterization and convection in thermal processing of liquid foods. It also showed that packaging orientation does not result in different sterilization values during thermal process of the evaluated fluids in the brick shaped package.
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The purpose of this study was to investigate and model the water absorption process by corn kernels with different levels of mechanical damage Corn kernels of AG 1510 variety with moisture content of 14.2 (% d.b.) were used. Different mechanical damage levels were indirectly evaluated by electrical conductivity measurements. The absorption process was based on the industrial corn wet milling process, in which the product was soaked with a 0.2% sulfur dioxide (SO2) solution and 0.55% lactic acid (C3H6O3) in distilled water, under controlled temperatures of 40, 50, 60, and 70 ºC and different mechanical damage levels. The Peleg model was used for the analysis and modeling of water absorption process. The conclusion is that the structural changes caused by the mechanical damage to the corn kernels influenced the initial rates of water absorption, which were higher for the most damaged kernels, and they also changed the equilibrium moisture contents of the kernels. The Peleg model was well adjusted to the experimental data presenting satisfactory values for the analyzed statistic parameters for all temperatures regardless of the damage level of the corn kernels.
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Abstract The aim of this work was to evaluate a non-agitated process of bioethanol production from soybean molasses and the kinetic parameters of fermentation using a strain of Saccharomyces cerevisiae (ATCC® 2345). Kinetic experiment was conducted in medium with 30% (w v-1) of soluble solids without supplementation or pH adjustment. The maximum ethanol concentration was in 44 hours, the ethanol productivity was 0.946 g L-1 h-1, the yield over total initial sugars (Y1) was 47.87%, over consumed sugars (Y2) was 88.08% and specific cells production rate was 0.006 h-1. The mathematical polynomial was adjusted to the experimental data and provided very similar parameters of yield and productivity. Based in this study, for one ton of soybean molasses can be produced 103 kg of anhydrous bioethanol.
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Building Information Modeling – BIM is widely spreading in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industries. Manufacturers of building elements are also starting to provide more and more objects of their products. The ideal availability and distribution for these models is not yet stabilized. Usual goal of a manufacturer is to get their model into design as early as possible. Finding the ways to satisfy customer needs with a superior service would help to achieve this goal. This study aims to seek what case company’s customers want out of the model and what they think is the ideal way to obtain these models and what are the desired functionalities for this service. This master’s thesis uses a modified version of lead user method to gain understanding of what the needs are in a longer term. In this framework also benchmarking of current solutions and their common model functions is done. Empirical data is collected with survey and interviews. As a result this thesis provides understanding that what is the information customer uses when obtaining a model, what kind of model is expected to be achieved and how is should the process optimally function. Based on these results ideal service is pointed out.
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Financial time series have a tendency of abruptly changing their behavior and maintain this behavior for several consecutive periods, and commodity futures returns are not an exception. This quality proposes that nonlinear models, as opposed to linear models, can more accurately describe returns and volatility. Markov regime switching models are able to match this behavior and have become a popular way to model financial time series. This study uses Markov regime switching model to describe the behavior of energy futures returns on a commodity level, because studies show that commodity futures are a heterogeneous asset class. The purpose of this thesis is twofold. First, determine how many regimes characterize individual energy commodities’ returns in different return frequencies. Second, study the characteristics of these regimes. We extent the previous studies on the subject in two ways: We allow for the possibility that the number of regimes may exceed two, as well as conduct the research on individual commodities rather than on commodity indices or subgroups of these indices. We use daily, weekly and monthly time series of Brent crude oil, WTI crude oil, natural gas, heating oil and gasoil futures returns over 1994–2014, where available, to carry out the study. We apply the likelihood ratio test to determine the sufficient number of regimes for each commodity and data frequency. Then the time series are modeled with Markov regime switching model to obtain the return distribution characteristics of each regime, as well as the transition probabilities of moving between regimes. The results for the number of regimes suggest that daily energy futures return series consist of three to six regimes, whereas weekly and monthly returns for all energy commodities display only two regimes. When the number of regimes exceeds two, there is a tendency for the time series of energy commodities to form groups of regimes. These groups are usually quite persistent as a whole because probability of a regime switch inside the group is high. However, individual regimes in these groups are not persistent and the process oscillates between these regimes frequently. Regimes that are not part of any group are generally persistent, but show low ergodic probability, i.e. rarely prevail in the market. This study also suggests that energy futures return series characterized with two regimes do not necessarily display persistent bull and bear regimes. In fact, for the majority of time series, bearish regime is considerably less persistent. Rahoituksen aikasarjoilla on taipumus arvaamattomasti muuttaa käyttäytymistään ja jatkaa tätä uutta käyttäytymistä useiden periodien ajan, eivätkä hyödykefutuurien tuotot tee tähän poikkeusta. Tämän ominaisuuden johdosta lineaaristen mallien sijasta epälineaariset mallit pystyvät tarkemmin kuvailemaan esimerkiksi tuottojen jakauman parametreja. Markov regiiminvaihtomallit pystyvät vangitsemaan tämän ominaisuuden ja siksi niistä on tullut suosittuja rahoituksen aikasarjojen mallintamisessa. Tämä tutkimus käyttää Markov regiiminvaihtomallia kuvaamaan yksittäisten energiafutuurien tuottojen käyttäytymistä, sillä tutkimukset osoittavat hyödykefutuurien olevan hyvin heterogeeninen omaisuusluokka. Tutkimuksen tarkoitus on selvittää, kuinka monta regiimiä tarvitaan kuvaamaan energiafutuurien tuottoja eri tuottofrekvensseillä ja mitkä ovat näiden regiimien ominaisuudet. Aiempaa tutkimusta aiheesta laajennetaan määrittämällä regiimien lukumäärä tilastotieteellisen testauksen menetelmin sekä tutkimalla energiafutuureja yksittäin; ei indeksi- tai alaindeksitasolla. Tutkimuksessa käytetään päivä-, viikko- ja kuukausiaikasarjoja Brent-raakaöljyn, WTI-raakaöljyn, maakaasun, lämmitysöljyn ja polttoöljyn tuotoista aikaväliltä 1994–2014, siltä osin kuin aineistoa on saatavilla. Likelihood ratio -testin avulla estimoidaan kaikille aikasarjoille regiimien määrä,jonka jälkeen Markov regiiminvaihtomallia hyödyntäen määritetään yksittäisten regiimientuottojakaumien ominaisuudet sekä regiimien välinen transitiomatriisi. Tulokset regiimien lukumäärän osalta osoittavat, että energiafutuurien päiväkohtaisten tuottojen aikasarjoissa regiimien lukumäärä vaihtelee kolmen ja kuuden välillä. Viikko- ja kuukausituottojen kohdalla kaikkien energiafutuurien prosesseissa regiimien lukumäärä on kaksi. Kun regiimejä on enemmän kuin kaksi, on prosessilla taipumus muodostaa regiimeistä koostuvia ryhmiä. Prosessi pysyy ryhmän sisällä yleensä pitkään, koska todennäköisyys siirtyä ryhmään kuuluvien regiimien välillä on suuri. Yksittäiset regiimit ryhmän sisällä eivät kuitenkaan ole kovin pysyviä. Näin ollen prosessi vaihtelee ryhmän sisäisten regiimien välillä tiuhaan. Regiimit, jotka eivät kuulu ryhmään, ovat yleensä pysyviä, mutta prosessi ajautuu niihin vain harvoin, sillä todennäköisyys siirtyä muista regiimeistä niihin on pieni. Tutkimuksen tulokset osoittavat myös, että prosesseissa, joita ohjaa kaksi regiimiä, nämä regiimit eivät välttämättä ole pysyvät bull- ja bear-markkinatilanteet. Tulokset osoittavat sen sijaan, että bear-markkinatilanne on energiafutuureissa selvästi vähemmän pysyvä.
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Kilpailuetua tavoittelevan yrityksen pitää kyetä jalostamaan tietoa ja tunnistamaan sen avulla uusia tulevaisuuden mahdollisuuksia. Tulevaisuuden mielikuvien luomiseksi yrityksen on tunnettava toimintaympäristönsä ja olla herkkänä havaitsemaan muutostrendit ja muut toimintaympäristön signaalit. Ympäristön elintärkeät signaalit liittyvät kilpailijoihin, teknologian kehittymiseen, arvomaailman muutoksiin, globaaleihin väestötrendeihin tai jopa ympäristön muutoksiin. Spatiaaliset suhteet ovat peruspilareita käsitteellistää maailmaamme. Pitney (2015) on arvioinut, että 80 % kaikesta bisnesdatasta sisältää jollakin tavoin viittauksia paikkatietoon. Siitä huolimatta paikkatietoa on vielä huonosti hyödynnetty yritysten strategisten päätösten tukena. Teknologioiden kehittyminen, tiedon nopea siirto ja paikannustekniikoiden integroiminen eri laitteisiin ovat mahdollistaneet sen, että paikkatietoa hyödyntäviä palveluja ja ratkaisuja tullaan yhä enemmän näkemään yrityskentässä. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää voiko location intelligence toimia strategisen päätöksenteon tukena ja jos voi, niin miten. Työ toteutettiin konstruktiivista tutkimusmenetelmää käyttäen, jolla pyritään ratkaisemaan jokin relevantti ongelma. Konstruktiivinen tutkimus tehtiin tiiviissä yhteistyössä kolmen pk-yrityksen kanssa ja siihen haastateltiin kuutta eri strategiasta vastaavaa henkilöä. Tutkimuksen tuloksena löydettiin, että location intelligenceä voidaan hyödyntää strategisen päätöksenteon tukena usealla eri tasolla. Yksinkertaisimmassa karttaratkaisussa halutut tiedot tuodaan kartalle ja luodaan visuaalinen esitys, jonka avulla johtopäätöksien tekeminen helpottuu. Toisen tason karttaratkaisu pitää sisällään sekä sijainti- että ominaisuustietoa, jota on yhdistetty eri lähteistä. Tämä toisen tason karttaratkaisu on usein kuvailevaa analytiikkaa, joka mahdollistaa erilaisten ilmiöiden analysoinnin. Kolmannen eli ylimmän tason karttaratkaisu tarjoaa ennakoivaa analytiikkaa ja malleja tulevaisuudesta. Tällöin ohjelmaan koodataan älykkyyttä, jossa informaation keskinäisiä suhteita on määritelty joko tiedon louhintaa tai tilastollisia analyysejä hyödyntäen. Tutkimuksen johtopäätöksenä voidaan todeta, että location intelligence pystyy tarjoamaan lisäarvoa strategisen päätöksenteon tueksi, mikäli yritykselle on hyödyllistä ymmärtää eri ilmiöiden, asiakastarpeiden, kilpailijoiden ja markkinamuutoksien maantieteellisiä eroavaisuuksia. Parhaimmillaan location intelligence -ratkaisu tarjoaa luotettavan analyysin, jossa tieto välittyy muuttumattomana päätöksentekijältä toiselle ja johtopäätökseen johtaneita syitä on mahdollista palata tarkastelemaan tarvittaessa uudelleen.
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This study has two main objectives. First, the phlebotomy process at the St. Catharines Site of the Niagara Health System is investigated, which starts when an order for a blood test is placed, and ends when the specimen arrives at the lab. The performance measurement is the flow time of the process, which reflects concerns and interests of both the hospital and the patients. Three popular operational methodologies are applied to reduce the flow time and improve the process: DMAIC from Six Sigma, lean principles and simulation modeling. Potential suggestions are provided for the St. Catharines Site, which could result in an average of seven minutes reduction in the flow time. The second objective addresses the fact that these three methodologies have not been combined before in a process improvement effort. A structured framework combining them is developed to benefit future study of phlebotomy and other hospital processes.
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Il a été démontré que l’hétérotachie, variation du taux de substitutions au cours du temps et entre les sites, est un phénomène fréquent au sein de données réelles. Échouer à modéliser l’hétérotachie peut potentiellement causer des artéfacts phylogénétiques. Actuellement, plusieurs modèles traitent l’hétérotachie : le modèle à mélange des longueurs de branche (MLB) ainsi que diverses formes du modèle covarion. Dans ce projet, notre but est de trouver un modèle qui prenne efficacement en compte les signaux hétérotaches présents dans les données, et ainsi améliorer l’inférence phylogénétique. Pour parvenir à nos fins, deux études ont été réalisées. Dans la première, nous comparons le modèle MLB avec le modèle covarion et le modèle homogène grâce aux test AIC et BIC, ainsi que par validation croisée. A partir de nos résultats, nous pouvons conclure que le modèle MLB n’est pas nécessaire pour les sites dont les longueurs de branche diffèrent sur l’ensemble de l’arbre, car, dans les données réelles, le signaux hétérotaches qui interfèrent avec l’inférence phylogénétique sont généralement concentrés dans une zone limitée de l’arbre. Dans la seconde étude, nous relaxons l’hypothèse que le modèle covarion est homogène entre les sites, et développons un modèle à mélanges basé sur un processus de Dirichlet. Afin d’évaluer différents modèles hétérogènes, nous définissons plusieurs tests de non-conformité par échantillonnage postérieur prédictif pour étudier divers aspects de l’évolution moléculaire à partir de cartographies stochastiques. Ces tests montrent que le modèle à mélanges covarion utilisé avec une loi gamma est capable de refléter adéquatement les variations de substitutions tant à l’intérieur d’un site qu’entre les sites. Notre recherche permet de décrire de façon détaillée l’hétérotachie dans des données réelles et donne des pistes à suivre pour de futurs modèles hétérotaches. Les tests de non conformité par échantillonnage postérieur prédictif fournissent des outils de diagnostic pour évaluer les modèles en détails. De plus, nos deux études révèlent la non spécificité des modèles hétérogènes et, en conséquence, la présence d’interactions entre différents modèles hétérogènes. Nos études suggèrent fortement que les données contiennent différents caractères hétérogènes qui devraient être pris en compte simultanément dans les analyses phylogénétiques.
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Les systèmes Matériels/Logiciels deviennent indispensables dans tous les aspects de la vie quotidienne. La présence croissante de ces systèmes dans les différents produits et services incite à trouver des méthodes pour les développer efficacement. Mais une conception efficace de ces systèmes est limitée par plusieurs facteurs, certains d'entre eux sont: la complexité croissante des applications, une augmentation de la densité d'intégration, la nature hétérogène des produits et services, la diminution de temps d’accès au marché. Une modélisation transactionnelle (TLM) est considérée comme un paradigme prometteur permettant de gérer la complexité de conception et fournissant des moyens d’exploration et de validation d'alternatives de conception à des niveaux d’abstraction élevés. Cette recherche propose une méthodologie d’expression de temps dans TLM basée sur une analyse de contraintes temporelles. Nous proposons d'utiliser une combinaison de deux paradigmes de développement pour accélérer la conception: le TLM d'une part et une méthodologie d’expression de temps entre différentes transactions d’autre part. Cette synergie nous permet de combiner dans un seul environnement des méthodes de simulation performantes et des méthodes analytiques formelles. Nous avons proposé un nouvel algorithme de vérification temporelle basé sur la procédure de linéarisation des contraintes de type min/max et une technique d'optimisation afin d'améliorer l'efficacité de l'algorithme. Nous avons complété la description mathématique de tous les types de contraintes présentées dans la littérature. Nous avons développé des méthodes d'exploration et raffinement de système de communication qui nous a permis d'utiliser les algorithmes de vérification temporelle à différents niveaux TLM. Comme il existe plusieurs définitions du TLM, dans le cadre de notre recherche, nous avons défini une méthodologie de spécification et simulation pour des systèmes Matériel/Logiciel basée sur le paradigme de TLM. Dans cette méthodologie plusieurs concepts de modélisation peuvent être considérés séparément. Basée sur l'utilisation des technologies modernes de génie logiciel telles que XML, XSLT, XSD, la programmation orientée objet et plusieurs autres fournies par l’environnement .Net, la méthodologie proposée présente une approche qui rend possible une réutilisation des modèles intermédiaires afin de faire face à la contrainte de temps d’accès au marché. Elle fournit une approche générale dans la modélisation du système qui sépare les différents aspects de conception tels que des modèles de calculs utilisés pour décrire le système à des niveaux d’abstraction multiples. En conséquence, dans le modèle du système nous pouvons clairement identifier la fonctionnalité du système sans les détails reliés aux plateformes de développement et ceci mènera à améliorer la "portabilité" du modèle d'application.
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La douleur est une expérience perceptive comportant de nombreuses dimensions. Ces dimensions de douleur sont inter-reliées et recrutent des réseaux neuronaux qui traitent les informations correspondantes. L’élucidation de l'architecture fonctionnelle qui supporte les différents aspects perceptifs de l'expérience est donc une étape fondamentale pour notre compréhension du rôle fonctionnel des différentes régions de la matrice cérébrale de la douleur dans les circuits corticaux qui sous tendent l'expérience subjective de la douleur. Parmi les diverses régions du cerveau impliquées dans le traitement de l'information nociceptive, le cortex somatosensoriel primaire et secondaire (S1 et S2) sont les principales régions généralement associées au traitement de l'aspect sensori-discriminatif de la douleur. Toutefois, l'organisation fonctionnelle dans ces régions somato-sensorielles n’est pas complètement claire et relativement peu d'études ont examiné directement l'intégration de l'information entre les régions somatiques sensorielles. Ainsi, plusieurs questions demeurent concernant la relation hiérarchique entre S1 et S2, ainsi que le rôle fonctionnel des connexions inter-hémisphériques des régions somatiques sensorielles homologues. De même, le traitement en série ou en parallèle au sein du système somatosensoriel constitue un autre élément de questionnement qui nécessite un examen plus approfondi. Le but de la présente étude était de tester un certain nombre d'hypothèses sur la causalité dans les interactions fonctionnelle entre S1 et S2, alors que les sujets recevaient des chocs électriques douloureux. Nous avons mis en place une méthode de modélisation de la connectivité, qui utilise une description de causalité de la dynamique du système, afin d'étudier les interactions entre les sites d'activation définie par un ensemble de données provenant d'une étude d'imagerie fonctionnelle. Notre paradigme est constitué de 3 session expérimentales en utilisant des chocs électriques à trois différents niveaux d’intensité, soit modérément douloureux (niveau 3), soit légèrement douloureux (niveau 2), soit complètement non douloureux (niveau 1). Par conséquent, notre paradigme nous a permis d'étudier comment l'intensité du stimulus est codé dans notre réseau d'intérêt, et comment la connectivité des différentes régions est modulée dans les conditions de stimulation différentes. Nos résultats sont en faveur du mode sériel de traitement de l’information somatosensorielle nociceptive avec un apport prédominant de la voie thalamocorticale vers S1 controlatérale au site de stimulation. Nos résultats impliquent que l'information se propage de S1 controlatéral à travers notre réseau d'intérêt composé des cortex S1 bilatéraux et S2. Notre analyse indique que la connexion S1→S2 est renforcée par la douleur, ce qui suggère que S2 est plus élevé dans la hiérarchie du traitement de la douleur que S1, conformément aux conclusions précédentes neurophysiologiques et de magnétoencéphalographie. Enfin, notre analyse fournit des preuves de l'entrée de l'information somatosensorielle dans l'hémisphère controlatéral au côté de stimulation, avec des connexions inter-hémisphériques responsable du transfert de l'information à l'hémisphère ipsilatéral.
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