Real-time Human Eye Resolution Ray Tracing in Mixed Reality

Mixed reality applications require natural visualizations. Ray tracing is one of the candidates for this purpose. Real-time ray tracing is slowly becoming a reality in consumer market mixed and virtual reality. This is happening due to development in display technologies and computer hardware. Some of these examples are foveated rendering enabled high resolution displays, like Varjo mixed reality headset, and parallel computing enablers, like GPUs getting ray tracing hardware acceleration enablers, such as for example Nvidia's RTX. Currently, the challenge in ray tracing is resource need especially in mixed reality where low latency is wanted and with human eye resolution where high resolution needs are obvious. In this paper, we design and implement a novel foveated ray tracing solution called Human Eye Resolution Ray Tracer (HERR) that achieves real-time frame rates in human eye resolution in mixed reality.Peer reviewe

Embedding Web Apps in Mixed Reality

Peer reviewe

Forest inventory attribute prediction using airborne laser scanning in low-productive forestry-drained boreal peatlands

Nearly 30% of Finland’s land area is covered by peatlands. In Northern parts of the country there is a significant amount of low-productive drained peatlands (LPDPs) where the average annual stem volume growth is less than 1 m ha. The re-use of LPDPs has been considered thoroughly since Finnish forest legislation was updated and the forest regeneration prerequisite was removed from LPDPs in January 2014. Currently, forestry is one of the re-use alternatives, thus detailed forest resource information is required for allocating activities. However, current forest inventory practices have not been evaluated for sparse growing stocks (e.g., LPDPs). The purpose of our study was to evaluate the suitability of airborne laser scanning (ALS) for mapping forest inventory attributes in LPDPs. We used ALS data with a density of 0.8 pulses per m, 558 field-measured reference plots (500 from productive forests and 58 from LPDPs) and nearest neighbour (-NN) estimation. Our main aim was to study the sensitivity of predictions to the number of LPDP reference plots used in the -NN estimation. When the reference data consisted of 500 plots from productive forest stands, the root mean square errors (RMSEs) for the prediction accuracy of Lorey’s height, basal area and stem volume were 1.4 m, 2.7 m ha and 13.7 m ha in LPDPs, respectively. When 30 additional reference plots were allocated to LPDPs, the respective RMSEs were 1.1 m, 1.7 m ha and 10.0 m ha. Additional reference plot allocation did not affect the predictions in productive forest stands.3–12kkk2–13–12–13–1</ja:p

Heikkotuottoisten ojitettujen soiden puustoinventointi Maanmittauslaitoksen laserkeilausaineistoa hyödyntäen

TutkimusselosteSeloste artikkelista: Niemi, M., Vastaranta, M., Peuhkurinen, J. & Holopainen, M. 2015. Forest inventory attribute prediction using airborne laser scanning in low-productive forestry-drained boreal peatlands. Silva Fennica 49(2), article id 121

Syöpälääkkeinä käytettävien antrasykliinien tuotto Escherichia coli -bakteerissa BioBrick-menetelmällä

Luonnontuotteet ja niiden johdannaiset ovat tärkeitä antibioottien ja syöpälääkkeiden lähteitä. Suuri osa näistä bioaktiivisista sekundaarimetaboliiteista tuotetaan jonkin Streptomyces-tuotantokannan avulla. Yhdisteiden tuottaminen Escherichia coli -bakteerin, eli kolibakteerin, avulla on kuitenkin yleensä nopeampaa, ja tuotantoreittien muokkaamiseen ja suunnitteluun käytettävät menetelmät yksinkertaisempia ja mahdollisuuksiltaan monipuolisempia. Tästä johtuen kolibakteerien hyödyntämistä luonnontuotteiden tuotannossa onkin tutkittu paljon. Sen hyödyntäminen lääketieteellisesti tärkeiden luonnontuotteiden, kuten tyypin II polyketidien tuotannossa on kuitenkin vielä alkutekijöissään. Antrasykliinit ovat tyypin II polyketidien alaluokka. Niiden rakenteet ovat monimutkaisia ja niiden muodostukseen liittyy useita eri tekijöitä. Antrasykliinien biosynteesiin osallistuu tyypillisesti 30-30 proteiinia. Vaikka tuotannon eri vaiheista ja mekanismeista tiedetään paljon, näiden muodostamassa kokonaisuudessa on edelleen avonaisia kysymyksiä. Tutkielman tarkoitus oli tuottaa nogalamysinonin synteesireitin polyketidejä kolibakteerissa fermentoimalla hyödyntäen Streptomyces nogalaterin geenejä. Tutkimuksen aikana kävi selväksi, ettei tämä reaktiotie toimi kuten odotettua, jolloin päädyin käyttämään homologisia geenejä aklasinomysiinin ja daunorubisiinin synteesireiteiltä. Daunorubisiinin fermentointitulokset vaikuttivat UPLC-tulosten perusteella lupaavilta. Nämä tulokset tulisi kuitenkin vielä varmentaa laajan mittakaavan kasvatuksissa ja NMR-mittauksilla. Tutkielman yksi tärkeimmistä päätelmistä on, että polyketidien tuotanto kolibakteerien avulla sen kaikki työkalut hyödyntäen on mahdollista. Polyketidien tuotanto kolibakteereissa on ollut haaste vuosikymmeniä, ja tulee varmasti olemaan vielä tulevaisuudessakin. Vaikka polyketidien tuotto kolibakteerien avulla vaatii vielä paljon tutkimusta ja lääkeaineiden tuoton teolliset sovellukset ovat edelleen kaukana, viime aikaiset tutkimustulokset ovat antaneet viitteitä, että tämä on mahdollista

”Tajusin kyllä sitten ettei siinä ole mitään hävettävää” : Ruoka-apuun liittyvät tunteet internetin verkkokeskusteluissa

Tämän kandidaatintutkielman tarkoituksena on tarkastella tunteita, joita ruoka-apua käsittelevissä verkkokeskusteluissa esiintyy. Ruoka-apu on jo pitkään ollut tunteita herättävä yhteiskunnallinen ilmiö. Monille ruoka-apuun turvautuminen on viimeinen keino selvitä arjesta, minkä vuoksi aihe herättää monenlaisia tunteita etenkin niissä, jotka joutuvat turvautumaan ruoka-apuun. Kuitenkin myös ihmiset, jotka eivät itse asioi ruoka-avussa, ilmaisevat tunteitaan ilmiöön liittyen internetin verkkokeskusteluissa. Tutkielman tutkimuskysymys on ”millaisia tunteita ruoka-apua käsittelevissä verkkokeskusteluissa esiintyy?”. Tutkielma tuo samalla esiin Suomessa vallitsevaa köyhyysongelmaa. Tutkielman teoreettisena viitekehyksenä on aiempi tunteita käsittelevä yhteiskunnallinen tutkimus, josta hyödynnetään etenkin tunteiden sosiologian teoriaa kehittäneitä Arlie R. Hochschildia, Thomas J. Scheffia sekä Theodore D. Kemperia. Tutkimusaineisto koostuu viidestä verkkokeskustelusta. Kaikkien viiden keskustelun aiheena on ruoka-apu joko laajemmalla yhteiskunnallisella tasolla tai ruoka-apuun liittyvät henkilökohtaiset kokemukset. Keskustelut valittiin sillä perusteella, että niissä esiintyy tunnepuhetta. Aineistoa analysoidaan teoriaohjaavan sisällönanalyysin menetelmällä, jolla voi analysoida verkkokeskusteluita sekä tutkittavaa ilmiötä systemaattisesti. Analyysiprosessin tuloksena on neljä kategoriaa, jotka ovat häpeä, empatia, ärtyneisyys ja kiitollisuus. Häpeän tunne linkittyy etenkin ruoka-avun hakemista pohtivien ajatuksiin ja tunteisiin. Empatia taas esiintyy aineistossa kannustavina kommentteina, joita leipäjonoon menemistä empiville osoitettiin. Ärtyneisyyttä kohdistettiin toisaalta ruoka-avun hakijoihin, mutta myös poliittisiin päättäjiin. Kiitollisuuden tunnetta ilmaisivat etenkin ruoka-avun vastaanottajat, jotka olivat tyytyväisiä saamaansa apuun. Tutkielman tulokset ovat samankaltaisia kuin aiemmassa ruoka-avun ja tunteiden suhdetta käsitelleessä tutkimuksessa. Häpeän ja kiitollisuuden tunteet ovat merkittäviä aineistossa esiintyviä tunteita, mikä vahvistaa aiemman tutkimuksen tuloksia. Tuloksista on tulkittavissa yhteiskuntatieteissä esitetty ajatus siitä, että kulttuuri ja sen normit vaikuttavat yksilöiden tunnekokemuksiin

Predicting Forest Inventory Attributes Using Airborne Laser Scanning, Aerial Imagery, and Harvester Data

The aim of the study was to develop a new method to use tree stem information recorded by harvesters along operative logging in remote sensing-based prediction of forest inventory attributes in mature stands. The reference sample plots were formed from harvester data, using two different tree positions: harvester positions (XYH) in global satellite navigation system and computationally improved harvester head positions (XYHH). Study materials consisted of 158 mature Norway-spruce-dominated stands located in Southern Finland that were clear-cut during 2015–16. Tree attributes were derived from the stem dimensions recorded by the harvester. The forest inventory attributes were compiled for both stands and sample plots generated for stands for four different sample plot sizes (254, 509, 761, and 1018 m2). Prediction models between the harvester-based forest inventory attributes and remote sensing features of sample plots were developed. The stand-level predictions were obtained, and basal-area weighted mean diameter (Dg) and basal-area weighted mean height (Hg) were nearly constant for all model alternatives with relative root-mean-square errors (RMSE) roughly 10–11% and 6–8%, respectively, and minor biases. For basal area (G) and volume (V), using either of the position methods, resulted in roughly similar predictions at best, with approximately 25% relative RMSE and 15% bias. With XYHH positions, the predictions of G and V were nearly independent of the sample plot size within 254–761 m2. Therefore, the harvester-based data can be used as ground truth for remote sensing forest inventory methods. In predicting the forest inventory attributes, it is advisable to utilize harvester head positions (XYHH) and a smallest plot size of 254 m2. Instead, if only harvester positions (XYH) are available, expanding the sample plot size to 761 m2 reaches a similar accuracy to that obtained using XYHH positions, as the larger sample plot moderates the uncertainties when determining the individual tree position