Sirvi Kuupäev , alustades "2024" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 2394

Optical Imaging Using Coded Aperture Correlation Holography (COACH) with PSF of Spatial-Structured Longitudinal Light Beams—A Study Review
(2024) Rosen, Joseph; Anand, Vijayakumar
Spatial-structured longitudinal light beams are optical fields sculpted in three-dimensional (3D) space by diffractive optical elements. These beams have been recently suggested for use in improving several imaging capabilities, such as 3D imaging, enhancing image resolution, engineering the depth of field, and sectioning 3D scenes. All these imaging tasks are performed using coded aperture correlation holography systems. Each system designed for a specific application is characterized by a point spread function of a different spatial-structured longitudinal light beam. This article reviews the topic of applying certain structured light beams for optical imaging.
Karjatamise ja varjutamise mõju krohmseente ning taimede vahelistele interaktsioonidele
(Tartu Ülikool, 2024) Laaspere, Lauri; Semtšenko, Marina, juhendaja Siim-Kaarel Sepp, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Botaanika osakond
Karjatamine ja varjutamine võivad mõjutada arbuskulaarset mükoriisat moodustavate seente kolonisatsiooni taimejuurtes nii positiivselt kui ka negatiivselt. Mõlema faktori mõjusid on eelnevalt uuritud, kuid karjatamise mõju kohta puudub ühine arusaam. Oluliseks peetakse karjatamise intensiivsust ja kestvust, kuid mõju oleneb kontekstist. Varjutamise puhul on leitud, et vähese valguse korral võib seente kolonisatsioon taimejuurtes väheneda. Antud töö eesmärk oli katsetada kolonisatsiooni määramist programmiga AMFinder ning võimekust tuvastada karjatamise ja varjutamise võimalikke mõjusid. Selleks kasutati katseandmestikku, kus erinevate töötlustega simuleeriti karjatamist, varjutamist ja karjatamise puudumist. Programm AMFinder kasutab kolonisatsiooni määramiseks masinõpet ning tehisnärvivõrke, et mikroskoobiga tehtud slaidipiltidelt tuvastada arbuskulaarse mükoriisa struktuure. Masinõppe kasutamine võimaldab andmeid analüüsida ning seoseid tuvastada kiiremini. Võrdluseks määrati kolonisatsioon ka klassikalise, inimhindaja meetodiga. Selle tulemustest selgus, et varjutamise töötlusega taimede arbuskulaarse mükoriisa kolonisatsioon oli keskmiselt kõrgem kui teistel töötlustel. Sama mustrit programm AMFinder tuvastada ei suutnud. AMFinderi katsetamiseks treeniti erinevaid mudeleid, mille puhul kasutati treeningandmestiku aditiivset lähenemist. Tõenäoliselt oleks AMFinder suutnud tuvastada erinevused töötluste vahel, kui oleks kasutatud rohkem treeningandmeid, andmete augmenteerimist ning esitatud kogu andmestik korraga mudelile treenimiseks. Siiski, võrreldes klassikalise meetodiga, on AMFinderi kasutamisel potentsiaali, kuna paremini treenitud mudeli puhul oleks võimalik kolonisatsiooni määrata oluliselt kiiremini ning inimhindaja subjektiivsuseta. Effects of grazing and shading on interactions between plants and arbuscular mycorrhizal fungi Grazing and shading can positively or negatively affect arbuscular mycorrhizal fungal (AMF) colonisation in plant roots. Both factors have been researched, but as of right now, there is no consensus. Grazing has been found to have positive as well as negative effects that depend on the intensity and duration. For shading, there is a common understanding that it negatively affects the colonisation of plant roots due to light deprivation under intense shade. This thesis aimed to test the program AMFinder and its ability to detect AM fungal colonisation in plant roots under simulated grazing (clipping) and shading. For this purpose, an experimental dataset was used where plants were subjected to clipping, shading or no clipping treatments. AMFinder uses machine learning and neural networks to detect AM fungal structures in microscope images. The use of machine learning enables higher data throughput and faster analysis. Colonisation was also quantified using a regular human-based method, plants subjected to the shading treatment had higher average AM fungal colonisation than other treatments. Measurements conducted with AMFinder did not distinguish the same pattern. This was probably due to the structure of training and the datasets used. Different AMFinder models were exposed to the training sets additively, which did not produce sufficiently good models. Better models could be generated with more training data, data augmentation, and different training approaches, such as exposing the model to the maximum available data in one run. Machine learning and computer vision still have the potential to accelerate the quantification of AM fungal colonisation in plant roots and the analysis of large datasets
Diagnostic potential of extracellular vesicles in sepsis: identification of biomarkers through nanoflow cytometry analysis
(Tartu Ülikool, 2024) Tolokonnikova, Luiza; Chahwan, Richard, juhendaja; Yim, Kevin, juhendaja; Kurg, Reet, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Molekulaar- ja rakubioloogia instituut
This thesis investigates the diagnostic potential of extracellular vesicles (EVs) in sepsis, comparing their surface protein compositions with those of healthy individuals and patients with Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS). Using state-of-the-art nanoflow cytometry, this study aims to identify specific EV-based biomarkers that can facilitate the early and rapid diagnosis and effective management of sepsis, offering new perspectives in the field of critical care. The study included patients with sepsis (n=18), patients with ARDS (n=18), patients with combined sepsis and ARDS (n=18), and healthy donors (n=14). Statistical analysis revealed that several of the 17 analyzed EV surface markers differed significantly between the various groups. In the sepsis group, 10 markers were differentially expressed compared to healthy donors. In the ARDS group, a total of 12 markers were differentially expressed compared to healthy donors, with most of them overlapping with the sepsis group.
Teetammikud sihktiivaliste elupaigana
(Tartu Ülikool, 2024) Miller, Anni; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Zooloogia osakond
EELK vaimulike kutsumusmotiiv: empiiriline uurimus 10 intervjuu põhjal
(Tartu Ülikool, 2024) Paju, Karl; Soom, Kaido, juhendaja; Tartu Ülikool. Humanitaarteaduste ja kunstide valdkond; Tartu Ülikool. Usuteaduskond
Bakalaureusetöös analüüsiti Eesti Evangeelse Luterliku Kiriku (EELK) vaimulike kutsumusmotiive. Uurimistöö eesmärgiks oli mõista, millised tegurid ja motivatsioonid inspireerivad inimesi valima vaimuliku ametit ning kuidas need motiivid mõjutavad vaimulike identiteeti ja vaimuliku teenistuse kujunemist. Bakalaureusetöös uuriti, mis inspireerib inimesi valima Eesti Evangeelse Luterliku Kiriku vaimuliku ametit, millised isiklikud, usulised ja ühiskondlikud tegurid mõjutavad inimeste otsust saada vaimulikuks EELK-is ning millised on vaimulikuks saamise protsessi peamised etapid EELK kontekstis? Töö koosneb teoreetilisest ja empiirilisest osast. Teoreetilises osas antakse ülevaade vaimuliku ametist EELK-is, võimalikest kutsumusmotiividest ja varasematest uuringutest nii Eestis kui mujal. Empiiriline osa põhineb kümnel poolstruktureeritud intervjuul EELK vaimulikega.
Hea usu põhimõte tõendamiskoormuse ümberpööramisel tsiviilkohtumenetluses
(Tartu Ülikool, 2024) Jõgi, Brigitta; Ginter, Carri, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Õigusteaduskond; Tartu Ülikool. Eraõiguse osakond
Жанровые особенности неофициального и полуофициального общения учеников-билингвов и монолингвов старшего школьного возраста в мессенджере
(Tartu Ülikooli Narva kolledž, 2024) Alandzhi, Anastasia; Burdakova, Olga, juhendaja; Tartu Ülikool. Narva Kolledž; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
Töötajate teadlikkus õngitsusrünnakutest Balt-Hellin OÜ näitel
(Tartu Ülikool, 2024) Markus, Kerli; Krips, Kristjan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
This master's thesis investigates the awareness of phishing attacks among the employees of Balt-Hellin OÜ before and after completing cyber training and helps to find the most suitable solution for conducting cyber security training in the future. The study includes an overview of different cyber training environments applied for Estonia, phishing attack simulators, conducting phishing experiments and describing the results. The results of the experiment revealed the main weaknesses of the employees in relation to the recognition of phishing attacks and provided recommendations for further cyber security training options.
Efektiivsuse tõstmine robotiseerimisega väikeettevõttes Hanval Metall OÜ
(Tartu Ülikooli Narva kolledž, 2024) Jürgens, Ragne; Kitzmann, Harald, juhendaja; Tartu Ülikool. Narva Kolledž; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
GPT mudeli sisendi ja temperatuuri mõju meditsiiniliste andmete märgendamisele
(Tartu Ülikool, 2024) Kukk, Veronika; Šuvalov, Hendrik, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Unstructured texts written by doctors contain valuable information about patients. One of the approaches to extract information from these texts is to label named entities (for example disease, procedure) by using machine learning models. However, it is difficult to train high-quality labeling models in low resource languages, such as Estonian, since the necessary training data is scarce. In this thesis, synthetic patient data was used to examine the quality of GPT-3.5 model annotations on Estonian data. Annotations of the GPT model with three temperature parameters were compared. In addition, the thesis explores how the number of classes affects the model’s annotations. The results showed that in two out of three cases the lowest temperature had higher quality annotations than other temperatures. As for the number of classes, it was found that asking two or three classes together achieved higher results than asking only one class.
Kollektiivse mälu roll Eesti ja Saksamaa Euroopa Parlamendi saadikute sõnavõttudes seoses Vene-Ukraina sõjaga
(Tartu Ülikool, 2024) Malm, Hans Erik; Pääbo, Heiko, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Johan Skytte poliitikauuringute instituut
Bakalaureusetöös uuritakse kollektiivse mälu rolli Eesti ja Saksamaa Euroopa Parlamendi saadikute kõnedes seoses Vene-Ukraina sõjaga. Kollektiivse mäluna defineeritakse töö raames kui ülevalt-alla poliitiliselt ehitatud narratiivide ja arusaamade kogumit, mis on seotud ajaloolise kogemusega. Uuritakse Euroopa Parlamendi saadikute kõnesid parlamendi täiskogu debattidel ja võrreldakse kahte riiki erinevate ajalooliste kogemuste ning seega ka kollektiivse mälu tõttu. Uurimuse läbiviimiseks lähtuti kvalitatiivsest sisuanalüüsist kodeerides saadikute kõned induktiivselt, kolmel erineval ajavahemikul, aastate 2014–2023 lõikes. Analüüsides umbes 90 000 sõnalist andmestikku märgati erinevate riikide saadikute kõnedes eristatavaid trende. Kõnede suunitlused erinesid riikide võrdluses ning saadikud lähtusid tihti enda riigi kollektiivsest mälust. Kollektiivne mälu mängis debattides olulise rolli ning täheldati, et kollektiivse mälu tõlgendamine ja selle kasutamine sõltus suuresti indiviidist. Töö tulemusena selgus, et kollektiivne mälu toimib rahvusvahelises poliitikas kui tööriist, mille otsene kasutamine pole kunagi reegel, kuid selle olemasolu mõjutab arutelude suunda ning ka kõnelejate arusaama.
Kontaktisiku mõju sporditurvalisusele
(Tartu Ülikool, 2024) Lohuaru, Piibe; Konks, Karen-Pauliin, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Ühiskonnateaduste instituut
Success factors of unicorn companies in the Baltic states
(Tartu Ülikool, 2024) Gailuma, Ance; Eerma, Diana, juhendaja; Chebotareva, Mariia, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Majandusteaduskond
Audio Transformations Based Explanations (ATBE) for deep learning models trained on musical data
(Tartu Ülikool, 2024) Chung, Cheng-Han; Aljanaki, Anna, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Süvaõppe mudeli käitumise selgitamine on keeruline. Arvutinägemismudelite puhul on olemas mitu meetodit, millega saab esile tuua piirkonnad, millele võrk pildil keskendub. Muusika klassifitseerimise mudeli puhul ei anna see tavaliselt rahuldavat tulemust, sest heli põhjal treenitud mudelite tõlgendamine peab põhinema mitte visuaalsetel, vaid muusikalistel mõistetel, mis on seotud inimeste jaoks oluliste akustiliste omadustega, nagu helikõrgus, tempo, meloodia, harmoonia. Käesolevas lõputöös pakume välja uut meetodit, mis aitab heli muutes välja selgitada, millised akustilised omadused olid olulised teatud klasside ennustamiseks. Selleks kasutatakse neid vigu, mida mudel muudetud sisendil teeb, ja LIME meetodi.
Loova tehisintellekti kasutamise võimalik mõju kujutava kunsti valdkonnale Eesti näitel
(Tartu Ülikool, 2024) Kinks, Liina; Asmer, Kadri, juhendaja; Tartu Ülikool. Humanitaarteaduste ja kunstide valdkond; Tartu Ülikool. Kultuuriteaduste instituut; Tartu Ülikool. Etnoloogia osakond
Discovery and Simulation of Business Process with Multiple Data Attributes and Conditions
(Tartu Ülikool, 2024) Murashko, Serhii; López-Pintado, Orlenys, juhendaja; Dumas, Marlon, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Äriprotsesside simulatsioon (APS) on organisatsioonide jaoks oluline vahend, mis võimaldab neil prognoosida tulemusi ja hinnata võimalike muutuste mõju oma protsessides. See võime toetab tõhusat otsuste tegemist, võimaldades stsenaariumide analüüsi. Traditsioonilised APS-mudelid põhinevad siiski piiratud arvul atribuutidel (aktiivsusnimed, ressursid ja ajatemplid), millel on tõenäosuslik otsuste tegemine, jättes kõrvale protsessist sõltuvad andmeatribuudid. Näiteks kiirabiasutustes või patsientide raviprotsessides võib tõenäosuslike otsuste tegemisel jääda vajaka olulistest üksikasjadest patsientide seisundite või olemasolevate ressursside kohta, mis võivad esile kutsuda kriitilisi küsimusi. Käesolev töö tutvustab Andmeteadlikku Simulatsioonimudelit (ASM) mudelit, mille eesmärk on kaasata dünaamilisi atribuute ja võimaldada andmeteadlikke otsuseid simulatsioonides. ASMi mudel käsitleb traditsiooniliste lähenemisviiside piiranguid, mis liigitavad atribuudid 3 tüübiks, juhtumiks, globaalseks ja sündmuseks, et hõlmata atribuutide erinevaid mõõtkavasid (kohalik või globaalne) ja käitumist (staatiline või dünaamiline). Need atribuudid pakuvad otsustuspunktides hargnemistingimusi, mis põhinevad praegusel andmete seisundil, et suunata protsessi täitmise voogu. Teine oluline aspekt selles uurimistöös on ASM mudeli avastamine sündmuste logidest. Lisades ASMi mudeli koos avastamisvahenditega, saavad organisatsioonid avastada oma simulatsioonimudeleid, sealhulgas andmete atribuutide perspektiivi ja hargnemistingimusi, mis mõjutavad sageli äriprotsesside teostusvoogu. Pärast avastamist võivad organisatsioonid mudelit simuleerida ning teha vajalikke kohandusi ja optimeerimisi, et kohandada mudeleid nii, et need kajastaksid muudatusi töökorras või uuriksid erinevaid "mis-kui-stsenaariume", säilitades seeläbi nende asjakohasuse ja tõhususe dünaamilises ärikeskkonnas. Hindamine näitab, et sündmuste logidest avastatud andmeteadlikud mudelid võivad täpselt liigitada andmeatribuudid, nende ajakohastamismehhanismid ja mõju hargnemistingimustesse. Need mudelid kopeerivad ka algse logi kontrollvoolu, suurendades samal ajal tsükli ja sündmuste aegu, erinevalt traditsioonilistest mitteandmetest teadlikest mudelitest, mis sõltuvad hargnevatest tõenäosustest.
Rühmaõpetaja ja liikumisõpetaja koostöö igapäevaselt laste sihipärase liikumisaktiivsuse toetamiseks
(Tartu Ülikooli Narva kolledž, 2024) Säälik, Maarja; Kiisla, Aet, juhendaja; Tartu Ülikool. Narva Kolledž; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
The challenge of horizontal intergovernmental coordination - evidence from Estonia
(Tartu Ülikool, 2024) Samoilova, Sofia; Eerma, Diana, juhendaja; Chebotareva, Mariia, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Majandusteaduskond
Valdivia tugevdus Nikodými tõkestatuseteoreemile
(Tartu Ülikool, 2024) Nigul, Mathilde Manuaela; Põldvere, Märt, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Klassikaline Nikodými tõkestatuseteoreem ütleb, et kui σ-algebral määratud tõkestatud aditiivsete arv-väärtuseliste hulgafunktsioonide hulk on sellel σ-algebral hulgaviisi tõkestatud, siis see hulgafunktsioonide hulk on tõkestatud täisvariatsiooninormi järgi. Aastal 1979 tõestas Valdivia sellele teoreemile järgmise tugevduse: kui σ-algebra on esitatud tema alamkogumite mittekahaneva loenduva ühendina, siis vähemalt ühel (ja seega lõpmatul hulgal) nendest alamkogumitest on sama omadus, mis σ-algebral Nikodý-mi tõkestatuseteoreemist (s.t. iga antud σ-algebral määratud tõkestatud aditiivsete arvväärtuseliste hulgafunktsioonide hulk, mis on sellel alamkogumil hulgaviisi tõkestatud, on tõkestatud täisvariatsiooninormi järgi). Selles bakalaureusetöös esitatakse nimetatud Valdivia teoreemi üksikasjaline tõestus.
Assessing AI's potential in marketing content creation
(Tartu Ülikool, 2024) Vaht, Helena; Vadi, Maaja, juhendaja; Vahter, Priit, juhendaja; Tartu Ülikool. Majandusteaduskond; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond