Low Cost and Flexible UAV Deployment of Sensors

This paper presents a platform for airborne sensor applications using low-cost, open-source components carried by an easy-to-fly unmanned aircraft vehicle (UAV). The system, available in open-source , is designed for researchers, students and makers for a broad range of exploration and data-collection needs. The main contribution is the extensible architecture for modularized airborne sensor deployment and real-time data visualisation. Our open-source Android application provides data collection, flight path definition and map tools. Total cost of the system is below 800 dollars. The flexibility of the system is illustrated by mapping the location of Bluetooth beacons (iBeacons) on a ground field and by measuring water temperature in a lake

Grøn bioraffinering - Økonomien for planteavlere og bioraffinaderi

Modelberegninger af økonomien i græsproteinfremstillin

Fra sivil til soldat : Hvordan sosialiseres rekrutter inn i Garden?

En rekruttskole er et veldig spesielt sted, og militærleirer er svært interessante sett med sosiologiske briller. Likevel finnes det svært få samfunnsvitenskapelige studier på feltet i Norge. Basert på kvalitative intervjuer og observasjon ønsker jeg å bidra med ny og viktig informasjon og kunnskap om dette merkelige stedet og personene involvert. Jeg vil gjennom denne oppgaven beskrive og forklare hvordan en militært kunnskapsløs ungdom går fra å være sivil til soldat på veldig kort tid. Hva er det som preger han? Hvorfor går det så fort? Fordi Gardens rekruttskole skiller seg fra vanlige, sivile organisasjoner på mange måter vil ikke alle aspektene ved etablerte organisasjonsteorier være like relevante eller korrekte. Det største avviket mellom den sosialiseringen som foregår på Terningmoen leir i Elverum og sosialiseringen beskrevet av blant andre Feldman (1988) og Van Maanen og Schein (1979), er teorienes tidsestimat. Der etablerte sosialiseringsteorier tilsier at nyansatte trenger rundt et år for å bli sosialisering inn i organisasjonen, går det mye fortere på Terningmoen. Det er flere årsaker til dette, men rekruttenes forventninger, fellesskapsfølelsen, sanksjonsmulighetene og de militære lederne fremstår som de viktigste. Rekruttenes sosialisering virker å være svært sterk og rask, kanskje for sterk og rask. Jeg har derfor stilt spørsmålet om det virkelig er snakk om en sosialisering, eller om rekruttene kun blir «rollefisert». Dette begrepet innebærer at rekrutten opplever at han er varig sosialisert inn i Garden, men at sosialiseringen ikke er like total. Rekruttenes sosialisering blir påvirket av Gardens organisasjonskultur, samtidig som den også er med på å reprodusere kulturen. Sosialiseringen virker ikke å være nøye planlagt, men konsekvensene er at rekruttene får en konform rolleatferd og at Gardens organisasjonskultur reproduseres. Det er vanskelig å si om dette er hensikten eller ikke, men slik situasjonen er i dag, er Gardens organisasjonskultur langt fra ideell for å skape det sosiale mangfoldet stortingsmeldinger og -proposisjoner tilstreber. Garden og Forsvaret er opptatt av tradisjon, men lar seg i for stor grad lede av tradisjonelle antakelser og «det bare er sånn»-argumentasjon. Hvis forandring virkelig er ønskelig, mener jeg at de tradisjonene som ikke er hensiktsmessige, bør avskaffes eller dempes. Dette vil kunne «myke opp» Gardens image, noe som igjen vil kunne påvirke rekrutteringen

Validation of a modified rat model for erectile function evaluation

The in vivo model for evaluation of erectile function in rats and mice has been widely used to investigate pathophysiology and treatment modalities of erectile function. The model is technically challenging which limits its broad availability. We have recently introduced a simplified surgical technique for dissection of corporal bodies and developed a new method to achieve stable contact between the cavernous nerve and the stimulating electrode without the need to manipulate the nerve between stimulations using 2-component silicone glue. The goal of this study was to validate this new technique and describe in detail the technical aspects of the procedure so that researchers with basic microsurgery skills can adopt it

Benchmarking 6DOF Outdoor Visual Localization in Changing Conditions

Visual localization enables autonomous vehicles to navigate in their surroundings and augmented reality applications to link virtual to real worlds. Practical visual localization approaches need to be robust to a wide variety of viewing condition, including day-night changes, as well as weather and seasonal variations, while providing highly accurate 6 degree-of-freedom (6DOF) camera pose estimates. In this paper, we introduce the first benchmark datasets specifically designed for analyzing the impact of such factors on visual localization. Using carefully created ground truth poses for query images taken under a wide variety of conditions, we evaluate the impact of various factors on 6DOF camera pose estimation accuracy through extensive experiments with state-of-the-art localization approaches. Based on our results, we draw conclusions about the difficulty of different conditions, showing that long-term localization is far from solved, and propose promising avenues for future work, including sequence-based localization approaches and the need for better local features. Our benchmark is available at visuallocalization.net.Comment: Accepted to CVPR 2018 as a spotligh

Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization

Long-term visual localization is the problem of estimating the camera pose of a given query image in a scene whose appearance changes over time. It is an important problem in practice, for example, encountered in autonomous driving. In order to gain robustness to such changes, long-term localization approaches often use segmantic segmentations as an invariant scene representation, as the semantic meaning of each scene part should not be affected by seasonal and other changes. However, these representations are typically not very discriminative due to the limited number of available classes. In this paper, we propose a new neural network, the Fine-Grained Segmentation Network (FGSN), that can be used to provide image segmentations with a larger number of labels and can be trained in a self-supervised fashion. In addition, we show how FGSNs can be trained to output consistent labels across seasonal changes. We demonstrate through extensive experiments that integrating the fine-grained segmentations produced by our FGSNs into existing localization algorithms leads to substantial improvements in localization performance