Sirvi Märksõna "algoritmid" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 48

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
3D bounding box detection of moving objects for robot navigation in dynamic environments
(Tartu Ülikool, 2021) Jõul, Jüri; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
3D object detection is widely used in the field of robotics to avoid collisions with dynamic objects, such as humans. Based on the trajectories of the detected objects and the noise of the detection pipeline, robots can use motion planning algorithms to safely navigate in crowded environments. This thesis proposes a hybrid approach to 3D object detection using depth data fused with a mature 2D object detector. Both simulated and real-world experiments were performed as a demonstration of the solution. An extensive noise analysis of the developed detection pipeline was also carried out for future use in robot navigation under uncertainty.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Adapting scientific computing algorithms to distributed computing frameworks
(2017-02-09) Jakovits, Pelle; Srirama, Satish Narayana, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Teadusarvutuses kasutatakse arvuteid ja algoritme selleks, et lahendada probleeme erinevates reaalteadustes nagu geneetika, bioloogia ja keemia. Tihti on eesmärgiks selliste loodusnähtuste modelleerimine ja simuleerimine, mida päris keskkonnas oleks väga raske uurida. Näiteks on võimalik luua päikesetormi või meteoriiditabamuse mudel ning arvutisimulatsioonide abil hinnata katastroofi mõju keskkonnale. Mida keerulisemad ja täpsemad on sellised simulatsioonid, seda rohkem arvutusvõimsust on vaja. Tihti kasutatakse selleks suurt hulka arvuteid, mis kõik samaaegselt töötavad ühe probleemi kallal. Selliseid arvutusi nimetatakse paralleel- või hajusarvutusteks. Hajusarvutuse programmide loomine on aga keeruline ning nõuab palju rohkem aega ja ressursse, kuna vaja on sünkroniseerida erinevates arvutites samaaegselt tehtavat tööd. On loodud mitmeid tarkvararaamistikke, mis lihtsustavad seda tööd automatiseerides osa hajusprogrammeerimisest. Selle teadustöö eesmärk oli uurida selliste hajusarvutusraamistike sobivust keerulisemate teadusarvutuse algoritmide jaoks. Tulemused näitasid, et olemasolevad raamistikud on üksteisest väga erinevad ning neist ükski ei ole sobiv kõigi erinevat tüüpi algoritmide jaoks. Mõni raamistik on sobiv ainult lihtsamate algoritmide jaoks; mõni ei sobi olukorras, kus andmed ei mahu arvutite mällu. Algoritmi jaoks kõige sobivama hajusarvutisraamistiku valimine võib olla väga keeruline ülesanne, kuna see nõuab olemasolevate raamistike uurimist ja rakendamist. Sellele probleemile lahendust otsides otsustati luua dünaamiline algoritmide modelleerimise rakendus (DAMR), mis oskab simuleerida algoritmi implementatsioone erinevates hajusarvutusraamistikes. DAMR aitab hinnata milline hajusraamistik on kõige sobivam ette antud algoritmi jaoks, ilma algoritmi reaalselt ühegi hajusraamistiku peale implementeerimata. Selle uurimustöö peamine panus on hajusarvutusraamistike kasutuselevõtu lihtsamaks tegemine teadlastele, kes ei ole varem nende kasutamisega kokku puutunud. See peaks märkimisväärselt aega ja ressursse kokku hoidma, kuna ei pea ükshaaval kõiki olemasolevaid hajusraamistikke tundma õppima ja rakendama.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Adaptive out-of-order handling in streaming conformance checking
(2024-10-29) Raun, Kristo; Tommasini, Riccardo, juhendaja; Awad, Ahmed, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Kui äriprotsessides tekib vigu võib sellel olla laiaulatuslik mõju organisatsiooni toimimisele. Seetõttu on oluline leida kõrvalekalded etteantud äriprotsessist kiiresti, täpselt ning selgelt. Hetkel parim viis täpseks ning selgeks vastavuskontrolliks, ehk kõrvalekallete tuvastamiseks, on joondus, mis näitab samm-sammult päriselu tegevuste vastavust äriprotsessile. Paraku on joondus aga praeguste meetodite juures arvutuslikult aeglane ning kiiresti saabuvate andmete puhul ebaotstarbekas. Töö esimene osa tutvustab kohandatud prefiksipuul toimivat vastavuskontrolli mis võib küll mõjutada analüüsi täpsust, kuid on arvutuslikult senistest meetoditest märkimisväärselt efektiivsem. Mida kauem aega möödub kõrvalekalde tekkimisest selle avastamiseni, seda suurem on kõrvalekalde potentsiaalne mõju. Voogandmed, ehk peaaegu reaalajas saabuvad andmed, on olulised selleks, et teha äriprotsessides vastavuskontrolli võimalikult lähedal sündmuste juhtumise hetkele. Töö teine osa esitleb algoritmi mis töötab voogandmetel, kasutab oma väljundis joondust ja on kohati mitu suurusjärku kiirem varasematest voogandmetel töötavatest meetoditest. Voogandmetel tuginev analüüs on olemuslikult keerukas, kuna andmeid saabub pidevalt ning, teoreetiliselt, lõputult. Töö kolmas osa analüüsib kuidas täiendada algoritmi nii, et me oskaks hinnata äriprotsessi juhtumite terviklikkust ning seda, millal juhtum lõpule jõuab. Kiirete ja hajusate andmevoogude puhul võib juhtuda, et sündmused saabuvad väärjärjestuses - sündmus, mis juhtus päriselus hiljem, saabub süsteemi enne sündmust mis juhtus temast varem. Töö neljas osa tutvustab teadaolevalt esimest algoritmi mis taolist olukorda vastavuskontrollis lahendab. Antud lahendus on kohanemisvõimeline, suutes reguleerida end sõltuvalt väärjärjestuses saabunud sõnumite mahust. Käesolevas kokkuvõttes käsitleti pealkirjas olevaid teemasid väärjärjestuses, kuid loodetavasti oli sellega võimalik lugemisprotsessi ajal kohaneda.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algorithm of interest: a qualitative analysis of the public debates in Dutch, UK, and Australian cases of algorithmic decision-making scandals
(Tartu Ülikool, 2024) Agirbas, Emre; Homburg, Vincentius Martinus Franciscus, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Johan Skytte poliitikauuringute instituut
This thesis examines scandals arising from algorithmic decision-making systems and the ensuing discourse, focusing on the concept of fairness in public debates. Three cases from Australia, the United Kingdom, and the Netherlands, where algorithmic systems were implemented in public institutions, are analyzed. Through qualitative research utilizing thematic analysis, textual data from e-petitions and media documents is thoroughly examined. The study reveals procedural and distributive justice as central themes in discussions surrounding fairness. Despite extensive exploration of fairness in political philosophy, empirical investigations remain limited. This thesis seeks to address this gap by empirically investigating the role of fairness in algorithmic decision-making scandals, highlighting its significance in contemporary discourse. Through the application of justice as fairness theory, this research contributes to a deeper understanding of the challenges and implications of algorithmic decision-making systems in public institutions. By examining real-world cases, it sheds light on the complexities of fairness in algorithmic governance, offering insights that can inform both policy and academic discourse.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algorithms using information theory: classification in brain-computer interfaces and characterising reinforcement-learning agents
(2023-08-31) Ingel, Anti; Vicente, Raul, juhendaja; Theis, Dirk Oliver, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Informatsiooniteooria on matemaatika haru, mis on teoreetiliseks aluseks tänapäeva kommunikatsioonitehnoloogiatele. Samuti on informatsiooniteooria abil proovitud defineerida abstraktseid mõisteid nagu autonoomsus. Antud töös kasutataksegi äsja nimetatud informatsiooniteooria rakendusi masinõppes esile tulnud probleemide lahendamiseks. Kommunikatsioonivaldkonnast käsitleti aju-arvuti liideseid (AAL). AAL on otsene suhtluskanal kasutaja aju ja välise seadme vahel - seega võimaldab "mõttejõul" seadmeid juhtida. Väliseks seadmeks võib olla näiteks arvuti või elektriline ratastool. AAL kasutab käskude tuvastamiseks kasutaja ajust pärit signaale, mida saab mõõta pea peale paigutatud elektroodidega. Teist rakendust, nimelt informatsiooniteoorial põhinevat autonoomsuse mõõtmist kasutati antud töös stiimulõppe agentide käitumise iseloomustamiseks. Stiimulõpe on teatavat tüüpi masinõpe, milles agent õpib keskkonnast saadud tagasiside põhjal. Antud töös töötati välja algoritmid, mis põhinevad informatsiooniteooria tulemustel. AALide puhul kasutatakse informatsiooniteooria vahendeid informatsiooni edastamise kiiruse mõõtmiseks. Seda kasutatakse laialdaselt AALide efektiivsuse mõõdikuna. AALide puhul keskenduti antud töös küsimusele, kas on võimalik leida optimaalne klassifitseerija AALi jaoks ning mis eeldustel see oleks optimaalne. Töötati välja algoritmid optimaalse klassifitseerija leidmiseks. Stiimulõppe agentide puhul saab informatsiooniteooriat kasutada agentide autonoomsuse ja teiste käitumist iseloomustavate suuruste mõõtmiseks. Stiimulõppe puhul tugineti antud töös olemasolevatele informatsiooniteooriast pärit mõistetele, mille abil saab mõõta agentide autonoomsust ja keskkonna internaliseeritust. Lisaks kasutati osalist informatsiooni lahutamise meetodit. Antud töö panus stiimulõppe valdkonnas on algoritm nende informatsiooniteooria suuruste mõõtmiseks; see võimaldab masinõppega treenitud agentide käitumist iseloomustada.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algoritmid ja andmestruktuurid
(Tartu Ülikooli Kirjastus, 2003) Kiho, Jüri
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algoritmid ja andmestruktuurid
(Tartu Ülikooli Kirjastus, 2005) Kiho, Jüri
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algoritmiline kirjaoskus Tartu Ülikooli 2. aasta informaatika ning ajakirjanduse ja kommunikatsiooni õppekavade üliõpilaste näitel
(Tartu Ülikool, 2022) Karu, Lisa-Batricia; Opermann, Signe, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Ühiskonnateaduste instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Algoritmkauplemine elektriturul
(2020) Rihkrand, Argo; Raus, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöö eesmärk on analüüsida erinevaid algoritmkauplemise strateegiaid elektriturul. Töö esimeses pooles antakse ülevaade elektrituru toimimisest ning struktuurist, tutvustatakse lühidalt algoritmkauplemist ning kirjeldatakse AS Eesti Energias kasutusel olevat strateegiat põlevkivielektriga kauplemiseks. Magistritöö teises pooles tehakse olemasolevas strateegias muudatusi, mis puudutavad pakkumiste paigutamist turule. Seejärel simuleeritakse kauplemist erinevate muudatuste korral ja analüüsitakse muudatuste kasumlikkust.
listelement.badge.access-status Embargo ,
An integrated development environment for the SecreC programming language
(Tartu Ülikool, 2010) Rebane, Reimo; Bogdanov, Dan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Analyzing EEG data and improving data partitioning for machine learning algorithms
(2017-10-23) Korjus, Kristjan; Vicente, Raul, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Doktoritöö käigus valmis uus meetod masinõppe andmete efektiivsemaks kasutamiseks. Klassikalises statistikas on mudelid piisavalt lihtsad, et koos eeldustega andmete kohta, saavad need öelda, kas saadud tulemused on statistiliselt olulised või mitte ehk kas andmetes üldse on signaali, mis oleks mürast erinev. Masinõppe algoritmid, nt sügavad närvivõrgud, sisaldavad sageli sadu miljoneid parameetreid, mis muudab kogu tööprotsessi loogikat. Need mudelid suudavad alati andmed 100% ära kirjeldada – sõltumata signaali olemasolust. Masinõppe keeles on see ületreenimine. Seepärast kasutatakse masinõppes statistilise olulisuse mõõtmiseks teistsugust meetodit. Nimelt pannakse osa algandmeid kõrvale, st neid ei kasutata mudeli treenimisel. Kui kasutatud andmete põhjal on parim mudel valmis tehtud, testitakse seda varem kõrvale jäänud andmete peal. Probleemiks on aga see, et masinõppe algoritmid vajavad väga palju andmeid ning kõik, mis n.ö kõrvale pannakse, läheb mudeli treenimise mõttes raisku. Teadlased on ammu otsinud viise, kuidas seda probleemi leevendada ning kasutusele on võetud mitmeid meetodeid, aga paraku on ka neil kõigil oma puudused. Näiteks ristvalideerimise korral saab kõiki andmeid väga efektiivselt kasutada, ent pole võimalik tõlgendada mudeli parameetreid. Samas kui paneme andmeid kõrvale, on meil see info küll olemas, aga mudel ise on vähemefektiivne. Doktoritöö raames leiutasime uue viisi, kuidas andmete jagamist teha. Antud meetodi puhul jäetakse samuti algul kõrvale andmete testrühm, seejärel fikseeritakse ristvalideerimist kasutades mudeli parameetrid, neid kõrvale pandud andmete peal testides tehakse seda aga mitmes jaos ning igas jaos üle jäänud andmeid kasutatakse uuesti mudeli treenimiseks. Kasutame uuesti küll kõiki andmeid, aga saavutame ka selle, et parameetrid jäävad interpreteeritavaks, nii et me teame lõpuks, kas võitis lineaarne või eksponentsiaalne mudel; kolmekihiline või neljakihiline närvivõrk. Keeruliste andmetega loodusteadustes tihti ongi just seda vaja, et teadusartikli lõpus saaks öelda, milline oli parim mudel. Samas mudeli kaalude kõiki väärtusi polegi tihtipeale vaja. Sellises olukorras on uus meetod meie teada praegu maailma kõige efektiivsem ja parem.
listelement.badge.access-status Embargo ,
Detection of emission line stars from the Gaia space telescope
(Tartu Ülikool, 2009) Jänes, Jürgen; Laur, Sven, juhendaja; Kolka, Indrek, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Digitaalse tööplatvormi ja platvormitööd tegeva isiku suhte töösuhteks kvalifitseerimise tingimused
(Tartu Ülikool, 2022) Kink, Anna-Mariel; Tavits, Gaabriel, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Õigusteaduskond; Tartu Ülikool
listelement.badge.access-status Embargo ,
DPLL protseduur lahendite loendamiseks
(Tartu Ülikool, 2008) Laanemets, Raivo; Tamme, Tõnu, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Eesti elanike kõrghariduse taseme määramine registrite põhjal
(2023) Loopere, Paula Marie; Trasberg, Terje, juhendaja; Vähi, Mare, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Bakalaureusetöö eesmärk on muuta hetkel kasutusel olevat hariduse algoritmi, mida kasutatakse kõrgeima haridustaseme määramiseks. Töö käigus kirjutatakse algoritm, mis leiab inimesele kõik tema lõpetatud kõrgharidused. Algoritmi jaoks on olemas andmed neljast registrist ja kahest andmekogust. Analüüsi käigus uuritakse, milline on inimesti haridustee ja kui kõrgharitud Eesti elanikud on. Sealjuures uuritakse, kas mitme kõrgharidusega naiste ja meeeste vahel on erinevus on ning, kuidas inimesed on erinevates vanusrühmades kõrgharitud.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Failure structures of message-passing algorithms in erasure decoding and compressed sensing
(2019-02-12) Yakimenka, Yauhen; Skachek, Vitaly, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Esitatud tulemused on näiliselt kahest erinevast valdkonnast, nimelt käsitleme sõnumivahetuskanali dekodeerimise ja hõreda signaalihõive (ingl k. compressed sensing) meetodeid. Kanali dekodeerimine aitab edastada informatsiooni veakindlalt. Antud juhul uurisime me kahendkustuskanalit (ingl k. binary erasure channel, BEC). Sellise kanali puhul infoühik kas jõuab veatult kohale või kustub, kusjuures info kustumine on vastuvõtjale tuvastatav. Shannoni fundamentaalne järeldus oli, et ükskõik kui halva kanali korral on alati võimalik informatsiooni edastada veakindlalt, kodeerides andmeid piisavalt suurel hulgal. Üks praegu populaarne dekodeerimise viis on kasutada sõnumivahetusalgoritmi, mis on kiire kuid mitte optimaalne, kuna mõnikord see annab tõrke, kuigi taastamine on siiski võimalik keerulisema algoritmiga. Käesolevas dissertatsioonis me uurime, kuidas ühendada neid kahte meetodit. Teine eelmainitud uurimisvaldkondadest, hõre signaalihõive, põhineb järgneval tähelepanekul. Mitmeid olulisi signaale saab esitada hõredate vektoritena, st. vektoritena kus on palju nulle. Pakuti välja vastuvõetud signaale jooksvalt hõrendada, korrutades neid kaudselt läbi mõõtemaatriksiga. Me uurisime üht suboptimaalset algoritmi, intervallivahetusalgoritmi, ja millistel juhtudel antud algoritm annab tõrke. Me kirjeldasime täieliku graafiteoreetilise kriteeriumi, mille korral tõrked esinevad. Me uurisime sõnumivahetusalgoritme kustutuste dekodeerimises ja hõredas signaalihõives. See tõi nende algoritmide vahel esile mitmed sarnasused ja võimaldab ühtlustada uurimisvahendeid nende analüüsiks.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Fast clustering in metric spaces
(2004) Kull, Meelis; Vilo, Jaak, juhendaja
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Foundations of efficient and secure algorithm development for secure multiparty computation
(2024-07-11) Pullonen-Raudvere, Pille; Laur, Sven, juhendaja; Bogdanov, Dan, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Turvaline ühisarvutus on meetod erinevate osapoolte privaatsete andmete kasutamiseks nii, et sisendite privaatsust säilitades saada ühiseid tulemusi. Intuitiivselt tähendab turvalisus, et sisendite kohta ei leki muud kui planeeritud arvutuse korrektne tulemus. Seega on vaja tagada, et arvutamise protsessi käigus ei lekiks rohkem informatsiooni kui see väljund annab. Töö fookuses on küsimus algoritmi võimalikest leketest ja nende välistamisest. Algoritmi turvalisuse tõestamise klassikaline meetod näitab, et algoritmi tööd on võimalik jäljendada ilma privaatseid sisendeid teadmata. Kui jäljendamise tulemus ja algoritmi päris andmetega käitamine on eristamatud, ei saa keegi algoritmi jooksutamise ajal rohkem informatsiooni kui planeeritud väljund. Käesolev doktoritöö defineerib üldkuju, millele paljud turvalise ühisarvutuse protokollid vastavad. Seda üldkuju saab kasutada, et väiksematest protokollidest kombineerida suuremaid algoritme ning lihtsustada algoritmide turvalisuse tõestamist. Töö tuletab kitsendused, millele vastavate algoritmide puhul on detailse formaalse tõestuse asemel võimalik piirduda algoritmi käigus avalikustatud andmete analüüsimisega. Sageli koosnevad rakendused alamprotokollidest, millel pole avalikku väljundit. Selliste komponentide puhul on tegelikult piisav, kui need säilitavad sisendite privaatsust. Sellise privaatuse ja turvalisuse definitsioonid on formaalselt erinevad ning seetõttu erinevad ka protokollid, mis neid omadusi saavutavad. Sageli on privaatsed protokollid lihtsamad ning ka privaatsuse omadust on lihtsam tõestada. Seetõttu võimaldab privaatsete komponentide ja turvaliste algoritmide eristamine luua parema jõudlusega turvalise ühisarvutuse rakendusi ja nende turvalisust lihtsamalt tõestada. Doktoritöö defineerib privaatuse omaduse ning näitab kuidas privaatseid protokolle saab kombineerida turvalistega, et luua turvalisi rakendusi.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
From research to applications: monitoring optically complex waters with MERIS/ENVISAT data
(2016-05-13) Alikas, Krista; Reinart, Anu, juhendaja; Vana, Marko, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond.
Järved ja rannikuveed pakuvad olulisi ökosüsteemi teenuseid. Tagamaks veekeskkondade seire ja ökoloogilise seisundi hindamise on Euroopa Liidus loodud mitmeid direktiive ja regionaalseid konventsioone. Kuna vee kvaliteet võib olla muutlik nii sesoonselt kui ruumiliselt võimaldab kaugseire efektiivset seire meetodit, mille abil saab hinnata vee kvaliteedi hetkeolukorda, muutusi võrreldes varasema seisundiga ning seda ka veekogudes, mis ei ole kaetud tavaseireprogrammide raames. Käesolevas töös uuriti esimese spetsiaalselt optilistelt keerukate vete seireks loodud satelliitsensori MERIS/ENVISAT andmete kasutamisvõimalusi viie Põhja Euroopa järve ja kahe Läänemere rannikuala bio-optiliste andmete alusel. Olemasolevate MERIS standardalgoritmide õigsuse hinnang näitas, et need ei anna täpseid tulemusi veekogudes, kus on kõrge lahustunud orgaanilise aine ja klorofüll a hulk. Fütoplanktoni parameetrite (klorofüll a, sinivetikate biomass, fütoplanktoni biomass) hindamiseks kasutati punases ja lähisinfrapunases spektriosas töötavat spektraalset indeksit, mis kalibreeriti kohalikesse oludesse. Kuna indeks on rakendatav MERIS L1b andmetele, lubab see kvantitatiivselt hinnata vee kvaliteedi parameetreid sinivetika õitsengute korral, mille puhul MERIS standardalgoritmid ei tööta. Hindamaks kaugseire andmetest veealust valgusvälja, millest sõltub veealuste organismide elutegevus, loodi kaalufunktsioonidel põhinev kombineeritud kanalisuhte algoritm, mis selgemate vete puhul kasutab kanalite 490/709 suhet ning sogasemate puhul 560/70 ning hindab edukalt valguse difuusset nõrgenemiskoefitsienti, Kd(490), satelliidiandmetest. Secchi sügavuse hindamiseks andis parimaid tulemusi algoritm, mis võttis pikselhaaval sisendiks satellidiandmetest arvutatud diffusse ja summaarse nõrgenemiskoefitsiendi ning peegeldusteguri väärtused üle nähtava laineala. Töös arendatud algoritmid rakendati MERIS arhiivi 2002–2011 andmetele hindamaks erinevate järvede ökoloogilist seisundit nii nagu on nõutud EL veepoliitika raamdirektiivi poolt. Tulemused näitasid, et kaugseire andmeid saab kasutada täiendava infoallikana ökoloogilise seisundi hindamisel. Väljatöötatud algoritmid ja rakendused on kohandatavad 2016. aasta veebruaris tööd alustanud Sentinel-3/OLCI andmetele, mille abil on optiliselt keerukate vete seire kosmosest võimalik vähemalt aastani 2029.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Hinnang Rooma statuudi valmidusele menetleda täisautonoomsete relvasüsteemide osalusel sooritatud sõjakuritegusid
(Tartu Ülikool, 2019) Pikkat, Mihkel; Parmas Andres, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Õigusteaduskond; Tartu Ülikool