The Euribor-EONIA Swap spread as an indicator of a financial crisis in the Eurozone

Abstract. The aim of this Master’s Thesis is to evaluate if the spread between the 3-month Euribor and the 3-month EONIA Swap was a valid indicator of a financial crisis in the Eurozone during 2005–2014. The method is to measure the degree of correlation to certain events during the financial crisis, to the equity markets and the stock market volatility. The indices used in this research are the Euro STOXX 50 stock index and the Euro STOXX 50 volatility index. The correlation is evaluated through OLS-based regression analysis with an autoregressive model with an exogenous predictor variable. The results indicate that an increase in the spread indicates a financial crisis by correlating with negative returns in the stock market and increases in the stock market implied volatility. The spread could thus be used as an indicator of a financial crisis in the Eurozone during 2005–2014, but its validity is challenged by the omitted variable bias of various variables that might affect to the stock market returns and the stock market volatility during a financial crisis and during an economic recession. Correlation exists with the stock market returns, stock market volatility and the development of the spread, but any conclusions cannot be made on the causality or the predictive force of the spread to a financial crisis

The use of neural machine translation in translating Finnish news articles:an error analysis of the NMT service DeepL

Abstract. In this thesis, a brief overview of the functionality of the neural machine translation system DeepL is provided. Machine translation is an expanding field in translation studies, and it continuously provides us with new technology and applications to translate texts as accurately as possible. The aim of this study was to examine the capabilities of DeepL in translating Finnish news articles with no available reference translations. The reason for this was to prevent DeepL from finding completed translations and possibly benefitting from them, as neural machine translation systems seek data from sources available on the internet. The articles were selected randomly from the free internet news providers Yle and Iltalehti. The errors have been listed, categorized and analyzed in the section “Analysis”. Conclusions along with general discussion about the performance of DeepL can be found in the last section of this thesis. Overall, this thesis shows DeepL’s promising capability when translating news text. Still, it must be kept in mind that the aim of this thesis was not to seek perfect translations, but rather successful message transmission. The idea of machine translation being a worthy competitor to human-made translations in more specific areas of translation, such as medical or legal translation, is still far away. Still, any conducted research is vital for the progression and development of machine translation services. The analysis of this study provides examples of areas where DeepL is not sufficient. These areas include for example, the translation of new words, translation of pronouns and culture-specific terms. Instances when DeepL succeeds to make acceptable translations in one of the listed categories, have been presented also in the analysis section.Neuroverkkokääntämisen käyttö käännettäessä suomalaisia uutisartikkeleita : virheanalyysi DeepL:n toiminnasta. Tiivistelmä. Kandidaatintyössäni käsitellään neuroverkkoihin perustuvan käännösohjelman, DeepL:n suoriutumista käännettäessä suomalaisia uutistekstejä. Käytettävät tekstit on poimittu Ylen ja Iltalehden ilmaisista nettiuutispalveluista. Työssä käytettyjä uutistekstejä ei ole käännetty englannin kielelle. Tämä oletettavasti välttää konekääntöohjelmien hyötymisen valmiista käännöksistä, joka on tärkeää ottaen huomioon neuroverkkoihin perustuvien kääntämisohjelmien toimintaperusteet. Konekääntäminen on aiheena trendikäs, ja kuuluu nykypäivänä sovellusten myötä osaksi lähes jokaisen elämää. Alan kehittymisen voi selvästi havaita tarkkailemalla koko ajan uudistuvia konekääntöohjelmia. Käännetyistä teksteistä havaitut virheet on analysoitu virheanalyysin muodossa, ja johtopäätökset esitetty tutkielman lopussa. Virheanalyysi on jaettu kategorioihin virhetyyppien perusteella. Yleisellä tasolla voinee todeta, että DeepL suoriutuu hyvin käännettäessä suomalaista uutistekstiä. Tämän tutkimuksen tavoitteena ei kuitenkaan ollut etsiä täydellistä kääntämistä, vaan onnistunutta viestinvälitystä. Eri kääntämisen alat, kuten lääketieteellinen kääntäminen ja lakitekstikääntäminen vaativat äärimmäistä tarkkuutta, ja tässä työssä esitettävien virhe-esimerkkien perusteella voinee todeta, että konekääntäminen ei vielä sovellu vaikkapa edellä mainittujen alojen tekstien kääntämiseen. Konekääntäminen on joka tapauksessa toimiva apuväline jokapäiväisiin kieleen liittyviin ongelmiin, ja sen tutkiminen on tärkeää sen kehittämiselle. Analyysini antaa pintaraapaisun siitä, missä DeepL:n kaltaiset konekääntöohjelmat eivät vielä suoriudu. Virheitä löytyi esimerkiksi pronominien käytössä, kulttuurille omien termien käännöksessä ja uudissanojen kääntämisessä. Analyysissä on esitelty myös esimerkkejä tapauksista, joissa DeepL suoriutuu kääntämään tiettyyn kategoriaan liittyvän tekstin osan onnistuneesti

Reaaliaikainen katseen suunnan estimointi sulautetussa järjestelmässä

Tiivistelmä. Viime vuosina syväoppiminen on mullistanut useita tietokonenäkötehtäviä, kuten ulkonäköön perustuvaa katseen suunnan estimointia. Katseen suunnan estimointitutkimus on viime vuosina keskittynyt enenevissä määrin ulkonäköön perustuviin menetelmiin, sillä ne tuovat useita etuja verrattuna perinteisempiin menetelmiin. Ulkonäköön perustuvat menetelmät eivät vaadi erityisiä laitteita, ja ne ovat huomattavasti vakaampia ympäristön muutoksille. Syväoppimisen avulla ulkonäköön perustuvat menetelmät ovat toimineet hämmästyttävän tarkasti myös haastavissa olosuhteissa. Tutkimuksissa käytettävien menetelmien ja sulautettuihin järjestelmiin sovellettavissa olevien menetelmien välillä on kuitenkin suuri kuilu. Suurin osa nykyisistä konenäön tutkimuksista tehdään tehokkailla tietokoneilla. Parhaimpia tuloksia saavuttaneet, tietokoneilla kehitetyt, menetelmät eivät kuitenkaan usein ole käyttökelpoisia sulautetuilla järjestelmillä. Sulautetuilla järjestelmillä on usein hyvin rajallinen muisti, alhainen laskentateho ja ne toimivat usein akkujen avulla verkkovirran sijaan. Lisäksi sulautetut järjestelmät eivät välttämättä tue toimintoja tai menetelmiä, joilla on saavutettu parhaimpia tuloksia. Laskentateho on hyvin rajallista sulautetuissa järjestelmissä, joten laitevalmistajien on usein hyödynnettävä optimointimenetelmiä suorituskyvyn parantamiseksi. Tämän takia sulautetut järjestelmät eivät välttämättä tue kaikkia tietokoneilla toimivia menetelmiä. Tässä opinnäytetyössä testattiin useiden viimeaikaisten katseen suunnan estimointimenetelmien suorituskykyä ja mahdollista käyttöä sulautetuilla järjestelmillä. Lisäksi katseen suunnan estimointitutkimuksen ja sulautettujen järjestelmien välisen kuilun pienentämiseksi, tässä työssä kehitettiin konvoluutioneuroverkko käyttämällä vain neuroverkkojen yksinkertaisia ja hyvin tunnettuja rakennuspalikoita. Tulosten perusteella työssä kehitetty menetelmä on useiden vertailtujen menetelmien joukosta ainoa, joka toimii sulautetuilla järjestelmillä kilpailukykyisellä tarkkuudella. Lisäksi kehitetty menetelmä osoitti kyvyn toimia reaaliajassa muistirajoitteisessa, vähäisen laskentatehon omaavassa sulautetussa laitteessa.Real-time gaze estimation on embedded system. Abstract. In recent years, deep learning has revolutionized several computer vision tasks, including appearance-based gaze estimation. Over the past few years, the emphasis of gaze estimation research has shifted more and more to appearance-based methods, as they bring several advantages compared to more traditional methods. Appearance-based methods do not require dedicated devices, and they are significantly more robust to environmental changes. Thanks to deep learning, appearance-based methods have achieved astonishing accuracy in gaze estimation, even in challenging environments. However, there is a large gap between methods used in research and the methods that are applicable to embedded systems. Most research is carried out on powerful computers, whereas embedded systems have several limitations. Embedded systems often have very limited memory, low computing power and rely on batteries. In addition, embedded systems may not support functions or methods that have been utilized in studies leading to the best accuracies. Computing power is limited in embedded systems, so manufacturers must implement optimization methods to improve performance. Thus, embedded systems may not be able to perform all the functions or methods supported by desktop computers. In this thesis, the performance of several recent gaze estimation methods and whether they can be used with embedded systems was tested. Furthermore, a convolutional neural network using only the simple and well-known building blocks of convolutional neural networks was developed to reduce the gap between gaze estimation research and embedded systems. Based on the results, the method developed in the thesis was the only one among several compared methods that works with embedded systems while achieving competitive accuracy. In addition, the developed method demonstrated the ability to run in real-time in a memory-constrained, low-computing embedded device

Osan orientaation selvittäminen konenäöllä

Tiivistelmä. Tämän diplomityön tavoitteena on selvittää erilaisten osien asema konenäön avulla. Osia on yhdeksän erilaista, joiden orientaatio täytyy saada selville. Työssä selvitetään suurimmat haasteet konenäköjärjestelmissä sekä yleisesti, että kyseessä olevassa käyttökohteessa. Työ perehtyy konenäköön, sen käyttökohteisiin sekä erityisesti osan aseman tunnistamisen menetelmiin. Tutkin mahdollisia menetelmiä ongelmien ratkaisuun, vertaillen niitä ja valitsen toimivan vaihtoehdon, joka täyttää kaikki vaatimukset. Työn kohteena on kokoonpanosolun yksittäinen vaihe. Kokoonpanosolu menee asiakkaalle teollisuuskäyttöön, jossa sen tulee toimia vuorokauden ympäri. Lopputuloksen täytyy olla riittävän luotettava ja tarkka, jottei koko kokoonpanosolu joudu olemaan pysähdyksissä. Pintojen aiheuttamat heijastukset peittävät osien tunnistettavia piirteitä ja ympäristö muodostaa varjoja, jotka vääristävät muotoja kuvissa. Työn toteutus täytyy toimia sujuvasti muun kokoonpanosolun kanssa ja onnistua projektin aikamääreissä. Työssä toteutetaan konenäköjärjestelmä, joka selvittää osan orientaation hyvällä tarkkuudella ja erinomaisessa suoritusajassa. Työssä löydetään toimivia menetelmiä piirteiden tunnistamiseen ja esitetään kuinka niitä voi käyttää orientaation selvittämisessä. Ohjelma kommunikoi sujuvasti muun automaatiojärjestelmän ja muun laitteiston kanssa ja kaikki suurimmat haasteet saadaan ratkaistua. Työn tulokset ovat vaatimusten mukaisia, mutta järjestelmä vaatii lisää testausta ja tutkimista. Konenäköjärjestelmän kehittäminen jatkuu ja sitä päivitetään tarpeen mukaan. Työn tuloksia ja toteutusmenetelmiä voidaan soveltaa tulevaisuuden konenäköjärjestelmiin, joissa käytetään erilaisia kuvankäsittelytekniikoita, piirteiden tunnistusta ja konenäköalgoritmeja.Determining the orientation of a component using machine vision. Abstract. The aim of this master’s thesis is to determine the position of multiple components using machine vision. There are nine different parts that need to have their orientation identified. The thesis investigates the major challenges in machine vision systems, both in general and in the specific application at hand. The work delves into machine vision, its applications, and especially the methods for identifying the position of a component. I explore possible methods for problem-solving, compare them, and select a functional alternative that meets all the requirements. The focus of the thesis is on a specific work stage of an assembly cell. The assembly cell is intended for industrial use and needs to operate around the clock. The end result must be sufficiently reliable and accurate to prevent the entire assembly cell from being halted. Reflections from surfaces obscure the identifiable features of the parts and the environment creates shadows that distort shapes in images. The implementation of the work must seamlessly integrate with the rest of the assembly cell and meet the project’s deadlines. A machine vision system is implemented, which determines the orientation of the part with high precision and excellent performance. Effective methods for feature recognition are identified and their use in determining the orientation of a component is presented. The program communicates smoothly with the rest of the automation system and other hardware, successfully resolving all major challenges. The results of the work align with the requirements, but the system requires further testing and research. The development of the machine vision system continues, and it will be updated as needed. The findings and implementation methods of the thesis can be applied to future machine vision systems that utilize various image processing techniques, feature recognition, and machine vision algorithms