Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite.The project uses models for predicting the power load for households in London. There exists many algorithms one may use in machine learning models, those that we have chosen to look at closer are LSTM, Perceptron, SLP, MLP, decision tree and linear regression. The use of different models make it easier to compare predictions, and to figure out which is the most precise. The measurements of power consumption come from smartmetes in london (5566 households), between 2011 and 2014. The measurements are taken every halfhour and are measured in kilowatt-hour. The houses are separated into different demographic categories and groups, and in this project we have chosen houses from the group Career Climbers, which made up the greatest portion og the households. The machine learning part of the project is written in python and makes use of the Tensorflow and Scikit.learn libraries. Python is a popular and modern programming language that is user-friendly. Python is especially common in machine learning projects, whereas they are often iterative. A web application is an application run in web browsers by users, and provided by servers where the code is uploaded. Python is also used to write the backend for the web application, this made the the process from developing models to integrating them on the website seamless. More specifically it was written in Flask, which is a micro-framework for web applications in python. The server communicates with the client through API, which is a way to send information between backend and frontend. The frontend was written in React.js with html and css. React is a tool used to make user interfaces and is not a framework, but is a JavaScript library. For storing of information a database was written based on SQLite

Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite.The project uses models for predicting the power load for households in London. There exists many algorithms one may use in machine learning models, those that we have chosen to look at closer are LSTM, Perceptron, SLP, MLP, decision tree and linear regression. The use of different models make it easier to compare predictions, and to figure out which is the most precise. The measurements of power consumption come from smartmetes in london (5566 households), between 2011 and 2014. The measurements are taken every halfhour and are measured in kilowatt-hour. The houses are separated into different demographic categories and groups, and in this project we have chosen houses from the group Career Climbers, which made up the greatest portion og the households. The machine learning part of the project is written in python and makes use of the Tensorflow and Scikit.learn libraries. Python is a popular and modern programming language that is user-friendly. Python is especially common in machine learning projects, whereas they are often iterative. A web application is an application run in web browsers by users, and provided by servers where the code is uploaded. Python is also used to write the backend for the web application, this made the the process from developing models to integrating them on the website seamless. More specifically it was written in Flask, which is a micro-framework for web applications in python. The server communicates with the client through API, which is a way to send information between backend and frontend. The frontend was written in React.js with html and css. React is a tool used to make user interfaces and is not a framework, but is a JavaScript library. For storing of information a database was written based on SQLite

Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite.The project uses models for predicting the power load for households in London. There exists many algorithms one may use in machine learning models, those that we have chosen to look at closer are LSTM, Perceptron, SLP, MLP, decision tree and linear regression. The use of different models make it easier to compare predictions, and to figure out which is the most precise. The measurements of power consumption come from smartmetes in london (5566 households), between 2011 and 2014. The measurements are taken every halfhour and are measured in kilowatt-hour. The houses are separated into different demographic categories and groups, and in this project we have chosen houses from the group Career Climbers, which made up the greatest portion og the households. The machine learning part of the project is written in python and makes use of the Tensorflow and Scikit.learn libraries. Python is a popular and modern programming language that is user-friendly. Python is especially common in machine learning projects, whereas they are often iterative. A web application is an application run in web browsers by users, and provided by servers where the code is uploaded. Python is also used to write the backend for the web application, this made the the process from developing models to integrating them on the website seamless. More specifically it was written in Flask, which is a micro-framework for web applications in python. The server communicates with the client through API, which is a way to send information between backend and frontend. The frontend was written in React.js with html and css. React is a tool used to make user interfaces and is not a framework, but is a JavaScript library. For storing of information a database was written based on SQLite

Development of a standardized histopathology scoring system using machine learning algorithms for intervertebral disc degeneration in the mouse model—An ORS spine section initiative

Mice have been increasingly used as preclinical model to elucidate mechanisms and test therapeutics for treating intervertebral disc degeneration (IDD). Several intervertebral disc (IVD) histological scoring systems have been proposed, but none exists that reliably quantitate mouse disc pathologies. Here, we report a new robust quantitative mouse IVD histopathological scoring system developed by building consensus from the spine community analyses of previous scoring systems and features noted on different mouse models of IDD. The new scoring system analyzes 14 key histopathological features from nucleus pulposus (NP), annulus fibrosus (AF), endplate (EP), and AF/NP/EP interface regions. Each feature is categorized and scored; hence, the weight for quantifying the disc histopathology is equally distributed and not driven by only a few features. We tested the new histopathological scoring criteria using images of lumbar and coccygeal discs from different IDD models of both sexes, including genetic, needle-punctured, static compressive models, and natural aging mice spanning neonatal to old age stages. Moreover, disc sections from common histological preparation techniques and stains including H&E, SafraninO/Fast green, and FAST were analyzed to enable better cross-study comparisons. Fleiss\u27s multi-rater agreement test shows significant agreement by both experienced and novice multiple raters for all 14 features on several mouse models and sections prepared using various histological techniques. The sensitivity and specificity of the new scoring system was validated using artificial intelligence and supervised and unsupervised machine learning algorithms, including artificial neural networks, k-means clustering, and principal component analysis. Finally, we applied the new scoring system on established disc degeneration models and demonstrated high sensitivity and specificity of histopathological scoring changes. Overall, the new histopathological scoring system offers the ability to quantify histological changes in mouse models of disc degeneration and regeneration with high sensitivity and specificity

Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite

Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite

Design og implementering av et interaktivt webgrensesnitt for prognoser om energiforbruk

Prosjektet bruker modeller for prediksjoner av strømforbruket til hushold i London. Det finnes mange algoritmer som en kan bruke i maskinlærings modeller, de vi har valgt å se nærmere på er LSTM, Perceptron, SLP, MLP, beslutningstre og lineær regresjon. Bruk av forskjellige modeller gjør det enklere å sammenligne prediksjoner, og finne ut hvilke som er mest nøyaktig. Målingene av strømforbruk i oppgaven kommer fra smartmetere i london (5566 husstander), mellom 2011 og 2014. Målingene er gjort hver halvtime og måles i kilowattimer. Husene er delt inn i forskjellige demografiske kategorier og grupper, og i dette prosjektet har vi valgt hus i gruppen Career Climbers, som utgjorde den største andelen av husstandene. Maskinlæring delen av prosjektet er skrevet i python og benytter seg av Tensorflow og Scikit-learn bibliotekene. Python er et populært og moderne programmeringsspråk som er brukervennlig. Python er spesielt mye brukt i maskinlæring prosjekter, da de ofte er iterative. En webapplikasjon er en applikasjon som kjøres i nettlesere hos brukere, og leveres av servere hvor koden er lastet opp. Python ble også benyttet for å skrive backenden til web applikasjonen, det ga kort vei fra modellene til bruk i applikasjonen. Mer spesifikt ble det skrevet med Flask, som er et mikro-rammeverk for webapplikasjoner i python. Server kommuniserer med klient via API, som er en måte å sende informasjon mellom backend og frontend. Frontend ble skrevet i React.js med html og css. React er et verktøy brukt for å lage brukergrensesnitt og er ikke et rammeverk, men er et JavaScript-bibliotek. For lagring av informasjon ble det skrevet en database basert på SQLite

Motes enhance data recovery from satellite-relayed biologgers and can facilitate collaborative research into marine habitat utilization

Abstract Background The fields of biologging and telemetry have triggered significant advances in the understanding of animal behavior, physiological ecology and habitat utilization. Biologging devices (“tags”) can also measure aspects of the physical and biological characteristics of the animals’ environment. As marine ecosystems are less accessible than terrestrial ones and marine animals more elusive and difficult to study, data collected by tags attached to marine animals often have to be relayed via satellite. However, satellite availability is not continuous and decreases with decreasing latitude. Consequently, collection of sufficient data is even more challenging in the tropics and mid-latitudes than at the poles. To overcome this limitation and increase data throughput from biologgers, new land-based receiving stations (called Motes) that can receive, log and relay messages from devices transmitting on the Argos satellite frequency have been developed. Methods We investigated the performance of Motes as enhancers of recovery of signals transmitted by tags normally destined for satellite relay. We quantified Mote reception range, coverage area, data throughput and data corruption rates and examined factors that might impact these parameters. To do so, we used all signals detected by two arrays of Motes installed in the Hawaiian Islands and in Southern California between latitudes 22 and 33°N. Second, using data from 12 sharks and 12 whales tagged near the two Mote arrays, we assessed how increased data recovery translated into improved ability to interpret the behavior of the tagged animals. Results Motes were capable of receiving up to 100% of messages transmitted within their reception range and overall presented a ~three- to fivefold increase in data message recovery compared to satellites alone. Message reception performance of Motes depended on their coverage area which in turn was affected by station elevation, the presence or not of obstacles within their line of sight, and the directionality of antennas. Conclusions The increased quantity of data enabled improved biological interpretation of the animals studied. As such, Motes can improve our knowledge of marine animals’ ecology in relation to their physical and biological environments. Large-scale Mote arrays could potentially facilitate collaborative multi-disciplinary research projects, resulting in better ecosystem conservation and management

MOESM1 of Motes enhance data recovery from satellite-relayed biologgers and can facilitate collaborative research into marine habitat utilization

Additional file 1: Doc S1. Technical specifications of Motes. Figure S1: Probability of successful reception of a PTT signal by Argos satellites given the number of times it is re-transmitted at different latitudes from the Equator (in blue) to the poles (in black). Probabilities for successive transmissions were calculated using the probabilities in lower Figure 1 for a single transmission (Source: http://www.argos-system.org , [2]). Table S1: Details on the telemetry data used for preliminary analyses of Mote performances including type of tag, deployment duration, and type of data collected for sharks around the Hawaiian Islands and Cuvier’s beaked whales and fin whales in Southern California

Nursing perspectives on reducing sedentary behaviour in sub-acute hospital settings:A mixed methods study

Aim and objectives: To determine the factors influencing nurses’ decisions and capacity to reduce sedentary behaviour in hospital inpatients in sub-acute hospital settings. Background: Sedentary behaviour in hospital inpatients is a complex issue that can be resistant to resolution. There is little research investigating factors influencing nurses’ promotion of reduced levels of sedentary behaviour in sub-acute hospital settings. Design: An explanatory sequential design was employed, comprising quantitative and qualitative phases. Methods: An online survey was conducted with a convenience sample of 138 nurses from five Australian states. Logistic regression modelling identified demographic and behavioural characteristics of nurses who often encouraged patients to reduce their sedentary behaviour. In-depth interviews were conducted with 11 ward nurses and nurse managers, with the content subjected to thematic analysis. STROBE and GRAMMS checklists were employed. Results: Nurses recognised their role in promoting reduced sedentary behaviour but faced a range of personal and organisational barriers in achieving this outcome for patients. Few nurses were aware of national physical activity and sedentary behaviour guidelines. Five themes emerged from interviews (nursing role, care challenges, expectations of advocates, teamwork and improving the experience). Overall, many nurses experienced a lack of agency in promoting reduced sedentary behaviour and cognitive dissonance in feeling unable to undertake this role. Conclusions: The results of this study are significant in confirming that reducing sedentary behaviour in hospital inpatients is influenced by a range of complex and multi-level factors. There is a fundamental need for organisational and clinical leadership in building a culture and climate in which staff feel empowered to promote reduced sedentary behaviour in their patients. Relevance to clinical practice: The results of this study highlight the importance of taking action to reduce sedentary behaviour in sub-acute hospital settings. A co-design approach to developing interventions in local health services is warranted. © 2021 John Wiley & Sons Ltd