Radiation effects on silicon Quarterly progress report, 1 Jul. - 30 Sep. 1966

Electrical conductivity and electron spin resonance experiments in study of radiation effects on silico

Radiation effects on silicon Fourth quarterly progress report, Sep. 25 - Dec. 31, 1965

Radiation effects in silicon solar cell

Radiation effects on silicon Summary report 1 Nov. 1965 - 20 Apr. 1967

Radiation-induced displacement effects measured in n and p type, low and high resistivity silico

Radiation effects on silicon Sixth quarterly progress report, Apr. 1 - Jun. 30, 1966

Radiation effects on high purity n-type silicon solar cell

Radiation effects on silicon solar cells Fourth monthly progress report, Apr. 1-30, 1962

Radiation effects on silicon solar cell

The Sustainable Market Model – Strategic Market Analysis Emphasizing Sustainability and Growth

Bakgrund Hållbarhet är ett koncept som har fått uppmärksamhet och som har gått från att vara ett ”modeord” till något som är integrerat i de flesta företags strategi. Författarna är intresserade av hur affärsmöjligheter kan bli utvärderade från ett hållbarhetsperspektiv och hur hållbara produkter kan skapa ett marknadsvärde. Företaget, som är verksamma inom kemi industrin, är intresserade av att kartlägga den hållbara kemi marknaden, nuvarande trender och hitta affärsmöjligheter inom marknaden för Hållbar Kemi. Syfte Syftet med denna uppsats är primärt att skapa ett teoretiskt ramverk och metodverktyg, The Sustainable Market Model, som ska underlätta för företag att kartlägga och utvärdera en given marknad ur ett hållbarhetsperspektiv samt att hitta och utvärdera affärsmöjligheter på denna marknad. Det sekundära syftet är att utföra en kartläggning över marknaden för Hållbar Kemi för att förstå nuvarande trender, kunders behov och konkurrenters agerande och bistå Företaget med en rekommendation för potentiella affärsmöjligheter inom denna marknad. Metodik Eftersom det syftet är att utföra en kartläggning av en befintlig marknad kan detta projekt beskrivas genom en så kallad deskriptiv undersökning, med en deduktiv relation mellan empiri och teori. Både kvantitativa och kvalitativa metoder har nyttjats för att samla in nödvändig data. Primär data har blivit insamlat via intervjuer som har genomförts med nyckelpersoner. Sekundär data, bestående i statistik och generell marknadsfakta, har också insamlats. Alla nyttjade källor har blivit noggrant utvärderade för att uppnå önskad kvalité på uppsatsen. Master Thesis – Production Management Lund Faculty of Engineering v Slutsats The Sustainable Market Model anses vara ett effektivt verktyg för att kartlägga och utvärdera trender på ett strukturerat sätt för att hitta affärsmöjligheter. Det bör poängteras att vikterna och poängsättningen som används i urvalsprocessen är subjektiva för företaget och borde bestämmas med eftertanke. Hållbar Kemi är en växande marknad och det existerar en efterfrågan både från företag och slutkonsumenter. Dock så påverkas utvecklingen av marknaden för Hållbar Kemi utav makrotrender så som priset på råolja, tullar för den hållbara råvaran och frånvaron av långsiktiga politiska strategier. På grund utav det låga oljepriset har Hållbara Kemiska produkter svårt att konkurrenskraftiga ur ett kostnadsperspektiv. Vissa produktgrupper anses ha högre marknads potential, fastställt genom nyttjandet av The Sustainable Market Model, nämligen Bio-­‐PE, Bio-­‐PET och Cellulosic Ethanol. Den förstnämnda produktgruppen anses ha högst potential för Företaget baserat på dess kompabilitet med Företagets verksamhet och kompetens

Attention-Based Ensemble Pooling for Time Series Forecasting

A common technique to reduce model bias in time-series forecasting is to use an ensemble of predictive models and pool their output into an ensemble forecast. In cases where each predictive model has different biases, however, it is not always clear exactly how each model forecast should be weighed during this pooling. We propose a method for pooling that performs a weighted average over candidate model forecasts, where the weights are learned by an attention-based ensemble pooling model. We test this method on two time-series forecasting problems: multi-step forecasting of the dynamics of the non-stationary Lorenz `63 equation, and one-step forecasting of the weekly incident deaths due to COVID-19. We find that while our model achieves excellent valid times when forecasting the non-stationary Lorenz `63 equation, it does not consistently perform better than the existing ensemble pooling when forecasting COVID-19 weekly incident deaths.Comment: 9 pages, 5 figure

The announcement effect on mean and variance for underwritten and non-underwritten SEOs

This thesis investigates the stock return and its variance around seasoned equity offering announcements for Swedish companies listed on the OMX Large cap, Mid cap and Small cap exchanges. The analysis is made on a full sample containing 52 SEOs, as well as two sub-samples containing underwritten and non-underwritten SEOs. The framework for the event study is OLS regressions based on the CAPM-model. During the studied sample period, January 2006 to December 2010, companies making SEO announcements are found to exhibit a significant negative average cumulative abnormal return of around 2.5 percent on the announcement day as well as for a three-day horizon. For longer horizons, the average cumulative abnormal return is around negative 1.6 percent. Non-underwritten SEOs are found to exhibit less negative returns than underwritten ones, which is in line with previous studies investigating this matter. The return variance for an issuing company is found to increase during the month following the SEO announcement for 40 out of 52 companies, whereof 30 variance ratios are found to be significant. Further, there is no evidence that there is a significant difference in return variance between underwritten and non-underwritten SEOs

A model platform for solving lithium-ion battery cell data gaps in life cycle assessment

With the advent of electromobility, life cycle assessment studies need to keep up with growing number of cell formats and chemistries being adopted for various vehicle applications. This often hindered by lack of data. A model platform is presented, starting with a cell design computation model which is used for calculating the mass of cell components and other design parameters. It also includes a cell performance model, which will link to a battery pack and vehicle model, both used for estimate losses caused by the cell during vehicle operation. Furthermore, the platform comprises a model generating inventory data for life cycle assessment of lithium-ion battery cell production. Together, these parts feed information to life cycle assessment calculations covering both production and use of lithium-ion battery cells. The aim is to support technology development and provide an understanding of how various design changes in cells link to environmental impacts. This conference paper explains model parts and provides exemplary results