NE STEM 4U afterschool intervention leads to gains in STEM content knowledge for middle school youth

Afterschool interventions in STEM are linked to learning gains during the school day. These opportunities engage and excite students about STEM concepts since they observe a more hands-on, project-oriented approach. Often these opportunities for afterschool interventions are infrequent in nature and leave gaps for students in their maturation and understanding. Herein we describe the first report of an afterschool intervention, named NE STEM 4U, targeting socioeconomically disadvantaged middle school youth via a twice weekly, year-long intervention, studied across two years. We assessed the impact of this program on i.) short-term, individual student gains in STEM content knowledge and ii.) delivery of the program in terms of appropriateness for age group and content using the DoS observation tool. We observed statistically significant gains in STEM content knowledge over short-term assessment using a multiple-group, pre-test post-test research design comparing scores in content before and after the intervention. In this report, we highlight the impact of this nascent program in Omaha Public Schools

Simplifying the in-vehicle connectivity for ITS applications

[EN] In-vehicle connectivity has experienced a big expansion in recent years; car manufacturers are very active in this sense, and are proposing OBU oriented solutions. This effort is justified by the user demands for always-on connectivity. However, currently available OBUs do not provide the desired flexibility and simplicity of use that would be desirable for ITS applications. For example, none of them considers the possibility for inter-vehicle device-to-device communications. In this paper we present GRCBox, an architecture that extends the in-vehicle connectivity by providing inter and invehicular communication support. By creating private vehicular networks, GRCBox allows user devices’ applications to perform direct peer-to-peer communication. In this paper we describe the GRCBox design along with four case studies. We also include the experimental results obtained from a test-bed to show that our solution does not have a negative impact on the performance when compared to a centralized solution.This work was partially supported by the Ministerio de Econom´ıa y Competitividad, Programa Estatal de Investigaci´on, Desarrollo e Innovaci´on Orientada a los Retos de la Sociedad, Proyectos I+D+I 2014, Spain, under Grant TEC2014-52690-R, BES-2012-052673 and EEBB-I-14-07890.Tornell, SM.; Tavares De Araujo Cesariny Calafate, CM.; Cano Escribá, JC.; Manzoni, P.; Kärkkäinen, T.; Ott, J. (2015). Simplifying the in-vehicle connectivity for ITS applications. EAI Endorsed Transactions on Energy Web. 2(7):1-10. https://doi.org/10.4108/eai.22-7-2015.2260058S1102

FinnTwin16 : A Longitudinal Study from Age 16 of a Population-Based Finnish Twin Cohort

The purpose of this review is to provide a detailed and updated description of the FinnTwin16 (FT16) study and its future directions. The Finnish Twin Cohort comprises three different cohorts: the Older Twin Cohort established in the 1970s and the FinnTwin12 and FT16 initiated in the 1990s. FT16 was initiated in 1991 to identify the genetic and environmental precursors of alcoholism, but later the scope of the project expanded to studying the determinants of various health-related behaviors and diseases in different stages of life. The main areas addressed are alcohol use and its consequences, smoking, physical activity, overall physical health, eating behaviors and eating disorders, weight development, obesity, life satisfaction and personality. To date, five waves of data collection have been completed and the sixth is now planned. Data from the FT16 cohort have contributed to several hundred studies and many substudies, with more detailed phenotyping and collection of omics data completed or underway. FT16 has also contributed to many national and international collaborations.Peer reviewe

Korvaava sähkönsyöttö paineenvähennysasemalle

Tämän opinnäytetyön lähtökohtana oli suunnitella korvaava sähkönsyöttö maakaasun paineenvähennysasemalle. Työn tarkoituksena oli mahdollistaa Gasum Oy:n paineenvähennysasemien toimivuus ja käyttö mahdollisten pitkien sähkökatkosten aikana. Työn tavoitteena oli siis varmistaa maakaasun toimitus asiakkaalle mahdollisista sähköverkon häiriötekijöistä huolimatta. Ensimmäisenä kartoitettiin maakaasun paineenvähennysaseman tehontarve niiden laitteiden osalta, jotka ovat kyseessä olevan aseman toiminnan kannalta tärkeitä. Tästä päästiin tekemään johtopäätöksiä siitä, että millainen varavoimajärjestelmä olisi järkevä, kätevä, taloudellinen ja mahdollisimman huoltovapaa. Sähkö on paineenvähennysasemilla erittäin tärkeässä asemassa pv-asemien toimivuuden ja turvallisuuden kannalta. Tärkeimpiä toimintoja ovat lämmitys, erinäiset mittaukset, hälytykset sekä valaistus.The starting point of this thesis was to design a back-up power supply for natural gas pressure reduction station. The purpose was to secure the functionality and operation of Gasum Ltd´s pressure reduction station during long power outages. The aim was therefore to ensure the supply of natural gas to the customer on any grid, despite the disturbances. At the pressure reduction station was first charted the power need of those devices that are essential for the operation of the station. From this could be concluded what kind of back-up system would be sensible, convenient, economical and as maintenance-free as possible. Electricity is very important for the power reduction station to operate properly and safely. The most important operations are heating, various measurements/ alarms and lighting

CRM järjestelmän hyödyntäminen myyjän oman työn suunnittelussa

Tämän opinnäytetyön aiheena on selvittää CRM eli asiakkuudenhallinta järjestelmän tarjoamia mahdollisuuksia myyntityön suunnittelussa. Työn keskeisin tavoite on esitellä tärkeimpiä CRM järjestelmien ominaisuuksia ja niiden merkitystä myyjälle. Työ tehdään toimeksiantona eräälle suomalaiselle palvelualan suuryritykselle. Tutkimuksen teoreettinen viitekehys koostuu pääosin asiakkuudenhallinnan ja asiakkuudenhallintajärjestelmien teorioista, mutta erikseen käsitellään myös esimerkiksi myyntiprosessia, myyntityön suunnittelua sekä ajankäytön hallintaa. Empiriaosuus on toteutettu kvalitatiivisena tutkimuksena. Tutkimusmenetelmänä käytettiin teemahaastatteluja, joiden avulla selvitettiin työn toimeksi antaneen yrityksen myyjien CRM käyttökokemuksia ja kehitystoiveita. Haastateltavat vastasivat heille lähetettyyn kyselylomakkeeseen antamalla avoimin sanallisin vastauksin. Vastauksia käytettiin pohjana työn johtopäätöksissä ja samalla empiriaosan tarkoitus oli myös kerätä arvokasta käyttäjäpalautetta järjestelmän käytöstä, jotta CRM kehitysprojektia voidaan jatkaa. Tutkimuksen tuloksista selviää, että järjestelmän käyttö koetaan myyjien keskuudessa turhan raskaana siitä saatavaan hyötyyn nähden. Suurimpana ongelmana on kuitenkin yleisesti heikko osaamistaso. Järjestelmän käyttäjät eivät tunne monia perusominaisuuksia, eivätkä siten tiedä miten ohjelmaa tulisi oikeaoppisesti käyttää. Tästä syystä järjestelmän osalta tarvitaan kattavaa koulutusta, jonka tulee perustua erityisesti myyjän käytöstä saamaan omaan hyötyyn. Näitä motivaatiotekijöitä esitellään opinnäytetyön pohdinta osassa. Yleisimmät esiin nousseet käytön rasitteet, kiire ja motivaatio, perustuvat kuitenkin myös järjestelmän tekniseen toteutuksen puutteisiin, joten ehdotuksessa on otettu kantaa myös kehitystarpeisiin.This thesis is about clarifying the benefits that CRM system can offer in personal sales planning. The essential target for this research is to present CRM system’s key features and importance for salesperson. The thesis is based on an assignment of a major Finnish corporation in service business. The theoretical framework consists mainly of customer relationship management and CRM system theories. It also contains theories regarding sales processes, sales planning and time management. The empirical part was conducted as a qualitative research. The resource method was theme interviews which were meant to clarify user experience, gather feedback and disclose developmental themes of CRM culture. All interviewees replied in questionnaire with written answers. Research results clears that CRM usage is experienced way too laborious compared to gains. However the predominant problem is generally weak knowhow level. Users aren’t familiar enough with basic features and so they don’t know how the software should be used correctly. For that reason client corporation is forced to offer comprehensive education for CRM users. Training should be focused on real concrete benefits for sales person as a motivational mean. These motivational aspects are displayed in the cogitation part of this thesis. According to research results the most common strains for user experience are lack of time and motivation. However these reasons are also based on the deficiencies in technical CRM structure so proposal also takes a stand on developmental needs

Opportunististen tietoverkkojen sovellukset: teoriasta käytäntöön

Modern smartphones are the primary gateways to information, entertainment, social networks, and private relationships for billions of people.They typically achieve this by connecting to centralized Internet services via fast wireless links. However, these smart devices have another, less used, set of communication capabilities:They can also talk directly over device-to-device communication technologies, and exchange content and messages without the need for the Internet. Message passing over these contacts creates an Opportunistic or a Delay-Tolerant Network.This form of networking is particularly useful in rural and remote areas that lack infrastructure, and in urban areas where the infrastructure has been overloaded by a crowd or disabled by a disaster. Even when infrastructure is available, it allows networking without relinquishing control and privacy to a centralized service. In this dissertation, we contribute to advancing the availability and capability of opportunistic networking. We advance the availability by improving the opportunities for creating opportunistic contacts for smartphones, and the capability by designing advanced mechanisms for both content and computation interactions. For connectivity, we measure to what extent existing public Wi-Fi access points allow direct device-to-device communications. We then introduce mechanisms to help scale device-to-device communications in access points with many clients. As an alternative to using existing infrastructure, we introduce the Liberouter neighborhood networking system based on cheap stand alone opportunistic routers. On top of this basic connectivity, we design more advanced content access mechanisms to ease the development of opportunistic networking applications. In particular, we design a request/response mechanism for accessing content, particularly websites, that reside on servers outside the opportunistic network. We also design aquery/response mechanism to search for content in other nearby devices. Finally, we present mechanisms for shared content editing, e.g., wikis, in opportunistic networks. We also introduce mechanisms to support opportunistic computations. First, we enable interactive web applications in the Liberouter network by attaching custom computations to the content messages. Second, we design a framework for the Liberouters for the opportunistic composition of general distributed services.Together, these contributions help advance the technical basis for smartphone-based opportunistic networking applications.Viime vuosikymmenen aikana älypuhelimista on muovautunut miljardien ihmisten portti tietoon, viihteeseen ja sosiaaliseen vuorovaikutukseen. Tämän kehityksen ovat mahdollistaneet nopeat langattomat verkkoteknologiat, jotka kytkevät puhelimet Internetin suuriin, keskitettyihin palveluihin. Internet-yhteyksien lisäksi modernit älypuhelimet kykenevät kuitenkin myös avaamaan yhteyksiä suoraan toistensa välille. Nämä vähemmän käytetyt teknologiat mahdollistavat viestien ja tiedon välittämisen laitteista toisiin ilman Internettiä ja sen palveluja. Tietoverkkoja, jotka perustuvat suoralle viestien vaihdolle laitteiden välillä, kutsutaan opportunistisiksi tai viivesietoisiksi verkoiksi. Opportunistiset verkot ovat erityisen hyödyllisiä syrjäisillä alueilla, joissa infrastruktuuriverkkojen peitto on heikkoa. Lisäksi niistä on apua, jos tietoverkot ovat ylikuormittuneet tai vaurioituneet, esimerkiksi onnettomuuden tai suuren käyttäjämäärän seurauksena. Opportunistisissa verkoissa on myös mahdollista paremmin estää keskitettyjen palvelujen usein harjoittaman käyttäjien seurantaa ja hallintaa. Tämä väitöskirjatutkimus pyrkii parantamaan opportunististen tietoverkkojen käytettävyyttä ja kyvykkyyttä. Käytettävyyttä työssä parannetaan tekniikoilla, jotka lisäävät suoria laitteiden välisiä tiedonsiirtomahdollisuuksia. Verkkojen kyvykkyyttä työssä parannetaan kehittämällä uusia mekanismeja sekä tiedonsiirtoon että tietojenkäsittelyyn opportunistisissa verkoissa. Uusien tiedonsiirtomahdollisuuksien luomiseksi työssä mitataan avointen langattomien lähiverkkojen kykyä siirtää tietoa suoraan laitteiden välillä. Lisäksi työssä kehitetään mekanismeja, joilla pyritään estämään näiden verkkojen ylikuormittumista opportunistisen liikenteen seurauksena. Vaihtoehtoisena lähestymistapana työssä kehitetään edullisista kuluttajalaitteista muodostuva Liberouter-järjestelmä, joka luo opportunistisen verkon lähistön älypuhelimille. Näiden verkkojen varaan työssä luodaan kolme kehittyneempää tiedonsiirtomekanismia: Ensin mahdollistetaan tiedonhaku Internetistä opportunistiseen verkkoon.Toiseksi mahdollistetaan tiedon etsiminen suoraan muista opportunistisen verkon laitteista. Kolmanneksi mahdollistetaan käyttäjien yhteinen tiedon muokkaaminen.Tietojenkäsittelyä varten työssä hyödynnetään Liberouter-laitteita palvelimina. Ensin mahdollistetaan laitteiden toiminta paikallisina web-palvelimina interaktiivisille sivustoille. Toiseksi mahdollistetaan laitteiden käyttö opportunistisena alustana paikallisille hajautetuille palveluille

Koneoppimistyökalujen yhteistoiminta

Deep learning is a machine learning method based on artificial neural networks. In recent years, deep learning models have seen great success in many fields such as computer vision and speech recognition. As the uses of deep learning have grown, the number of tools that help developers with their deep learning models has grown with it. These tools may help in neural network creation, training and inference, or simply make some aspects like inference easier and faster. In real-time use cases speed of inference is especially important. In recent years there have been several new tools released to make inference faster. However, the tools often use their own formats and implementation, which makes starting their use difficult. One solution to this problem is to convert a model from current framework to the target inference framework, enabling one to utilize the speed-ups these frameworks provide without the additional work of re-creating a model with them. The variety of tools creates a problem where converting from one tool to another gets more difficult, as every new inference framework would require its own converter for each source framework. One solution is to use an intermediary representation (IR) for neural networks. One such IR is ONNX (Open Neural Network eXchange). In this work, we study different inference optimization tools and their support for interoperability. This is achieved by performing experiments with many different neural network models using many different tools. We use a popular framework (PyTorch) as a base and convert to other tools. Convolutional neural networks are especially under study due to their wide amount of use cases that require quick inference, such as self-driving cars and security cameras. The results show that popular and simpler models were easily converted and run on target frameworks, but more complex models failed to convert or had difficulties. Custom neural network operators make it difficult to provide a common language for interoperability. However, all the studied frameworks use Python and NumPy which makes it easy to prototype and test them. Growing support of ONNX also enables conversions that otherwise most likely would not be possible. In terms of performance, the results show that it is possible to accelerate inference with relatively low effort by converting a model to an inference-focused framework as long as some conditions are met, such as having a specific CPU or GPU. On a GPU most models were able to achieve up to 50\% speed up compared to baseline. On a CPU The speed-ups were up to 10x more than baseline with smaller convolutional networks.'Syväoppiminen' on koneoppimistekniikka, joka perustuu syviin neuroverkkoihin. Tekniikan käyttökohteet ovat yleistyneet ja sitä myöten myös työkalujen määrä jotka auttavat ohjelmoijia käyttämään neuroverkkomalleja on kasvanut. Nämä työkalut voivat auttaa esim. neuroverkkojen kouluttamisessa tai tehdä ennusteet nopeammaksi. Varsinkin reaaliajan käyttökohteissa ennusteiden nopeus on tärkeää. Työkalujen moninaisuus aiheuttaa ongelman, jossa mahdollisuus konvertoida työkalusta toiseen pienenee. Tämä johtaa tarpeeseen formaatille, jonka kautta voi konvertoida työkalusta toiseen. Yksi tällainen formaatti on ONNX (Open Neural Network eXchange). Tässä diplomityössä tutkitaan työkaluja, jotka tarjoavat ennusteen nopeuttamista. Tämä toteutetaan kokeilemalla monia eri neuroverkkoja monella eri työkalulla, ja konvertoimalla suositusta työkalusta (PyTorch) muihin. Fokuksena on nopeuden lisäksi työkalujen kyky pitää malli samanlaisena konversion jälkeen ja työkalujen tuki konversiolle. Varsinkin konvoluutioneuroverkot ovat kiinnostuksen kohteena niiden monien käyttökohteiden takia. Itseajavat autot ja valvontakamerat hyötyvät mahdollisesti paljon nopeista ennustuksista. Yleiset ja yksinkertaisemmat mallit konvertoituivat helposti kohdealustalle. Monimutkaisemmat ja erikoisemmat mallit eivät välttämättä kääntyneet lainkaan. Mukautetut neuraaliverkko-operaattorit tekevät yleisen yhteentoimivuusformaatin tekemisen vaikeaksi. Tulokset osoittavat, että ennustukset voi saada nopeammaksi pienellä vaivalla mikäli tietyt edellytykset, kuten tietty GPU tai CPU, toteutuvat. GPUlla useimmat mallit olivat n. 50\% nopeampia kuin alkuperäiset mallit. CPUlla tietyt mallit olivat jopa 10 kertaa nopeampia kuin alkuperäiset mallit