Reindrift og rein kraft - Rettssubjektivitet i reindriften ved utbygging av vindkraft og kraftlinjer.

Reindriften består av flere rettssubjekter og avhandlingen behandler særlig hvem som må involveres under konsesjonsbehandlingen, hvem som kan inngå avtaler om erstatning og problemstillinger knyttet til rettskraftvirkninger av domsavgjørelser

Det folkerettslige vernet av samiske interesser i konsesjonsbehandlingen

Rapporten er en del av NVEs forslag til nasjonal ramme for vindkraft. Rapporten beskriver det folkerettslige vernet av samiske interesser og hvordan dette ivaretas i konsesjonsbehandlinge

Domain-Independent Perception for Autonomous Driving

Idéen om at et kjørtetøy kan kjøre helt autonomt har vært et aktivt forskningsspørsmål i mange år --- og har vært forsket på helt siden man begynte å studere kunstig intelligens. Med nevrale nettverk sin økende popularitet på 2010-tallet, ble det samtidig publisert mye nytt og spennnende om bruk av ende-til-ende-nettverk for imitasjonslæring. I motsetning til klassiske metoder for autonom kjøring, lærer ende-til-ende-nettverkene å kjøre ved å imitere en ekspert-sjåfør; dette gjøres ved å kun se på opptak av kjøredata. I denne masteroppgaven bygger vi på flere lovende resultater innen ende-til-ende-kjøring, og vi implementerer et nevralt nettverk som kan kjøre både i simulator og i virkeligheten. I relatert arbeid har det ofte blitt brukt rene RGB-bilder for å gi kjøresystemet sitt en forståelse av omgivelsene, men denne framgangsmåten støtter ikke overføring av kjøresystemet fra simulator til virkelighet, eller omvendt. Vi utforsker teknikker som kan åpne opp for å trene en modell i simulator for så å bruke den på ekte kjøretøy, i gitte tilfeller uten å trenge noen finjusteringer i det hele tatt. Vi prøver å løse dette domene-overføringsproblemet ved å lage en todelt arkitektur. Den første delen er en persepsjonsmodell som lager generaliserte segmenterings- og dybdeprediksjoner, og den andre er en kjøremodell som lærer å kjøre fra det mer abstrakte resultatet fra persepsjonsmodellen. I vårt første eksperiment prøver vi ut forskjellige designvalg for persepsjonsmodellen, og vi finner ut at en MobileNet + SegNet-modell gir den beste kombinasjonen av høy treffsikkerhet og lite komputasjonelt arbeid. Videre konkluderer vi med at en persepsjonsmodell som både lærer segmenterings- og dybdeprediksjon yter best. I vårt andre eksperiment tester vi ulike persepsjonsmodeller ved hjelp av vår kjøremodell, dette for å forstå hvordan forskjellige persepsjonsmodeller påvirker reell kjøring. Vi evaluerer syv kjøremodeller i en simulator for autonom kjøring, og konkluderer med at de som tar nytte av både segmenterings- og dybdedata kjører best. Til slutt prøver vi ut vår kjøremodell i virkeligheten, der vi kjører et lite firehjulet kjøretøy i en lukket veibane. Vi viser at vår persepsjonsmodell abstraherer bort de visuelle forskjellene mellom en simulator og den virkelige verden, og gjør det mulig for en kjøremodell trent kun i simulering til å utføre enkel kjøring i virkeligheten

Domain-Independent Perception for Autonomous Driving

Idéen om at et kjørtetøy kan kjøre helt autonomt har vært et aktivt forskningsspørsmål i mange år --- og har vært forsket på helt siden man begynte å studere kunstig intelligens. Med nevrale nettverks økende popularitet på 2010-tallet, ble det samtidig publisert mye nytt og spennnende om bruk av ende-til-ende-nettverk for imitasjonslæring. I motsetning til klassiske metoder for autonom kjøring, lærer ende-til-ende-nettverkene å kjøre ved å imitere en ekspert-sjåfør; dette gjøres ved å kun se på opptak av kjøredata. I denne masteroppgaven bygger vi på flere lovende resultater innen ende-til-ende-kjøring, og vi implementerer et nevralt nettverk som kan kjøre både i simulator og i virkeligheten. I relatert arbeid har det ofte blitt brukt rene RGB-bilder for å gi kjøresystemet sitt en forståelse av omgivelsene, men denne framgangsmåten støtter ikke overføring av kjøresystemet fra simulator til virkelighet, eller omvendt. Vi utforsker teknikker som kan åpne opp for å trene en modell i simulator for så å bruke den på ekte kjøretøy, i gitte tilfeller uten å trenge noen finjusteringer i det hele tatt. Vi prøver å løse dette domene-overføringsproblemet ved å lage en todelt arkitektur. Den første delen er en persepsjonsmodell som lager generaliserte segmenterings- og dybdeprediksjoner, og den andre er en kjøremodell som lærer å kjøre fra det mer abstrakte resultatet fra persepsjonsmodellen. I vårt første eksperiment prøver vi ut forskjellige designvalg for persepsjonsmodellen, og vi finner ut at en MobileNet + SegNet-modell gir den beste kombinasjonen av høy treffsikkerhet og lite komputasjonelt arbeid. Videre konkluderer vi med at en persepsjonsmodell som både lærer segmenterings- og dybdeprediksjon yter best. I vårt andre eksperiment tester vi ulike persepsjonsmodeller ved hjelp av vår kjøremodell, dette for å forstå hvordan forskjellige persepsjonsmodeller påvirker reell kjøring. Vi evaluerer syv kjøremodeller i en simulator for autonom kjøring, og konkluderer med at de som tar nytte av både segmenterings- og dybdedata kjører best

Comparative studies of theoretical and empirical target-strength models of euphausiids (krill) in relation to field-experiment data

The authors considered complete and truncated fluid-sphere models, an approximate fluid-sphere model, complete and truncated fluid finite-length cylinder models, and an empirical model considered as a hybrid fluid bubble/fluid finite-length cylinder model. The main parameters in the computer simulations were the geometrical forms, the specific-density contrast, the sound-speed contrast, the backscattering directivity, and the angular orientation of the specimen. The models were all run with field-experiment data. In general, the models representing individual zooplankters performed best in resolving mixed-size populations. Compared with biological samples, all the fluid-sphere models and the original fluid finite-length cylinder model produced displaced and truncated length distributions, while the tuned fluid finite-length cylinder model and the tuned hybrid fluid bubble/fluid finite-length cylinder model produced quite accurately located length distributions

Iskast fra vindturbiner

Veilederen gir en kort innføring i hva iskast fra vindturbiner er og hvordan risikoen for skader ved iskast kan håndtere