Edge Intelligence Simulator:a platform for simulating intelligent edge orchestration solutions

Abstract. To support the stringent requirements of the future intelligent and interactive applications, intelligence needs to become an essential part of the resource management in the edge environment. Developing intelligent orchestration solutions is a challenging and arduous task, where the evaluation and comparison of the proposed solution is a focal point. Simulation is commonly used to evaluate and compare proposed solutions. However, there does not currently exist openly available simulators that would have a specific focus on supporting the research on intelligent edge orchestration methods. This thesis presents a simulation platform called Edge Intelligence Simulator (EISim), the purpose of which is to facilitate the research on intelligent edge orchestration solutions. In its current form, the platform supports simulating deep reinforcement learning based solutions and different orchestration control topologies in scenarios related to task offloading and resource pricing on edge. The platform also includes additional tools for creating simulation environments, running simulations for agent training and evaluation, and plotting results. This thesis gives a comprehensive overview of the state of the art in edge and fog simulation, orchestration, offloading, and resource pricing, which provides a basis for the design of EISim. The methods and tools that form the foundation of the current EISim implementation are also presented, along with a detailed description of the EISim architecture, default implementations, use, and additional tools. Finally, EISim with its default implementations is validated and evaluated through a large-scale simulation study with 24 simulation scenarios. The results of the simulation study verify the end-to-end performance of EISim and show its capability to produce sensible results. The results also illustrate how EISim can help the researcher in controlling and monitoring the training of intelligent agents, as well as in evaluating solutions against different control topologies.Reunaälysimulaattori : alusta älykkäiden reunalaskennan orkestrointiratkaisujen simulointiin. Tiivistelmä. Älykkäiden ratkaisujen täytyy tulla olennaiseksi osaksi reunaympäristön resurssien hallinnointia, jotta tulevaisuuden vuorovaikutteisten ja älykkäiden sovellusten suoritusta voidaan tukea tasolla, joka täyttää sovellusten tiukat suoritusvaatimukset. Älykkäiden orkestrointiratkaisujen kehitys on vaativa ja työläs prosessi, jonka keskiöön kuuluu olennaisesti menetelmien testaaminen ja vertailu muita menetelmiä vasten. Simulointia käytetään tyypillisesti menetelmien arviointiin ja vertailuun, mutta tällä hetkellä ei ole avoimesti saatavilla simulaattoreita, jotka eritoten keskittyisivät tukemaan älykkäiden reunaorkestrointiratkaisujen kehitystä. Tässä opinnäytetyössä esitellään simulaatioalusta nimeltään Edge Intelligence Simulator (EISim; Reunaälysimulaattori), jonka tarkoitus on helpottaa älykkäiden reunaorkestrointiratkaisujen tutkimusta. Nykymuodossaan se tukee vahvistusoppimispohjaisten ratkaisujen sekä erityyppisten orkestroinnin kontrollitopologioiden simulointia skenaarioissa, jotka liittyvät laskennan siirtoon ja resurssien hinnoitteluun reunaympäristössä. Alustan mukana tulee myös lisätyökaluja, joita voi käyttää simulaatioympäristöjen luomiseen, simulaatioiden ajamiseen agenttien koulutusta ja arviointia varten, sekä simulaatiotulosten visualisoimiseen. Tämä opinnäytetyö sisältää kattavan katsauksen reunaympäristön simuloinnin, reunaorkestroinnin, laskennan siirron ja resurssien hinnoittelun nykytilaan kirjallisuudessa, mikä tarjoaa kunnollisen lähtökohdan EISimin toteutukselle. Opinnäytetyö esittelee menetelmät ja työkalut, joihin EISimin tämänhetkinen toteutus perustuu, sekä antaa yksityiskohtaisen kuvauksen EISimin arkkitehtuurista, oletustoteutuksista, käytöstä ja lisätyökaluista. EISimin validointia ja arviointia varten esitellään laaja simulaatiotutkimus, jossa EISimin oletustoteutuksia simuloidaan 24 simulaatioskenaariossa. Simulaatiotutkimuksen tulokset todentavat EISimin kokonaisvaltaisen toimintakyvyn, sekä osoittavat EISimin kyvyn tuottaa järkeviä tuloksia. Tulokset myös havainnollistavat, miten EISim voi auttaa tutkijoita älykkäiden agenttien koulutuksessa ja ratkaisujen arvioinnissa eri kontrollitopologioita vasten

Effects of data cleaning on machine learning model performance

Abstract. This thesis is focused on the preprocessing and challenges of a university student data set and how different levels of data preprocessing affect the performance of a prediction model both in general and in selected groups of interest. The data set comprises the students at the University of Oulu who were admitted to the Faculty of Information Technology and Electrical Engineering during years 2006–2015. This data set was cleaned at three different levels, which resulted in three differently processed data sets: one set is the original data set with only basic cleaning, the second has been cleaned out of the most obvious anomalies and the third has been systematically cleaned out of possible anomalies. Each of these data sets was used to build a Gradient Boosting Machine model that predicted the cumulative number of ECTS the students would achieve by the end of their second-year studies based on their first-year studies and the Matriculation Examination results. The effects of the cleaning on the model performance were examined by comparing the prediction accuracy and the information the models gave of the factors that might indicate a slow ECTS accumulation. The results showed that the prediction accuracy improved after each cleaning stage and the influences of the features altered significantly, becoming more reasonable.Datan siivouksen vaikutukset koneoppimismallin suorituskykyyn. Tiivistelmä. Tässä tutkielmassa keskitytään opiskelijadatan esikäsittelyyn ja haasteisiin sekä siihen, kuinka eritasoinen esikäsittely vaikuttaa ennustemallin suorituskykyyn sekä yleisesti että tietyissä kiinnostuksen kohteena olevissa ryhmissä. Opiskelijadata koostuu Oulun yliopiston Tieto- ja sähkötekniikan tiedekuntaan vuosina 2006–2015 valituista opiskelijoista. Tätä opiskelijadataa käsiteltiin kolmella eri tasolla, jolloin saatiin kolme eritasoisesti siivottua versiota alkuperäisestä datajoukosta. Ensimmäinen versio on alkuperäinen datajoukko, jolle on tehty vain perussiivous, toisessa versiossa datasta on poistettu vain ilmeisimmät poikkeavuudet ja kolmannessa versiossa datasta on systemaattisesti poistettu mahdolliset poikkeavuudet. Jokaisella datajoukolla opetettiin Gradient Boosting Machine koneoppismismalli ennustamaan opiskelijoiden opintopistekertymää toisen vuoden loppuun mennessä perustuen heidän ensimmäisen vuoden opintoihinsa ja ylioppilaskirjoitustensa tuloksiin. Datan eritasoisen siivouksen vaikutuksia mallin suorituskykyyn tutkittiin vertailemalla mallien ennustetarkkuutta sekä tietoa, jota mallit antoivat niistä tekijöistä, jotka voivat ennakoida hitaampaa opintopistekertymää. Tulokset osoittivat mallin ennustetarkkuuden parantuneen jokaisen käsittelytason jälkeen sekä mallin ennustajien vaikutusten muuttuneen järjellisemmiksi

Sektiopotilaan postoperatiivinen hoito ja potilasohje

Sektio (sectio caesarea) on keisarileikkaus. Se on toimenpide, jossa sikiö syntyy äidin vatsanpeitteiden ja kohdun seinämän läpi. Suomessa vuonna 2009 syntyneestä 60 794:sta lapsesta 15,9 prosenttia syntyi sektiolla. Vuonna 2009 Kainuun keskussairaalassa synnytyksiä oli 780 kappaletta, joista sektioita oli 16,4 prosenttia. Opinnäytetyömme tarkoituksena oli työstää selkeä ja laadukas postoperatiivinen potilasohje sektiopotilaille. Toimeksiantajalla oli tarve kyseiseen ohjeeseen, koska heillä ei ole tällä hetkellä käytössään omaa sektiopotilaalle suunnattua ohjetta. Opinnäytetyömme tavoitteena oli sektiopotilaan hoidon laadun kehittäminen. Ohjeen avulla edistetään sektiopotilaan paranemista leikkauksen jälkeen. Opinnäytetyömme tutkimustehtävä oli: Millaista tietoa sisältävä potilasohje helpottaa sektiopotilaan selviytymistä leikkauksen jälkeen? Potilasohjeeseen kokosimme tietoja sairaalassaoloajasta, leikkaushaavanhoidosta sekä kotihoito-ohjeita. Tuotteistamisprosessimme koostui tuotteen suunnittelusta, toteutuksesta ja arvioinnista. Vaiheet kulkivat rinnakkain koko prosessin ajan ja pystyimme muokkaamaan tuotettamme tarpeen vaatiessa, kun saimme uusia ideoita. Potilasohje perustui kirjallisuuteen ja tutkittuun tietoon. Potilasohjetta arvioivat hoitotyön asiantuntijat sekä kaksi ystäväämme, jotka olivat äskettäin kokeneet sektion. Testasimme sisällön ymmärrettävyyttä ja selkeyttä äideillä, joilla ei ollut kokemusta sektiosta. Saadun palautteen avulla muokkasimme potilasohjetta asiasisällöltään loogisemmaksi ja ymmärrettävämmäksi, jolloin se vastasi sektiopotilaan tarpeita. Uuden sektiopotilaan postoperatiivisen potilasohjeen avulla hoitajat saavat tukea potilasohjaukseen sekä sek-tiopotilas voi tukeutua ohjeeseen saamansa suullisen ohjauksen lisäksi. Potilasohje on laadittu hyvän kirjallisen potilasohjeen kriteereiden mukaisesti, jossa ilmenevät ohjeen selkeys, ymmärrettävyys ja tiedon luotettavuus. Jatkotutkimuksen aiheita voisivat olla tämän potilasohjeen toimivuuden testaaminen sektiopotilailla tai se, millaisena sektiopotilaat kokevat potilasohjauksen leikkauksen jälkeen.Caesarean section (sectio caesarea) or C-section is an operation in which the foetus is born through the mother’s abdominal wall and perimetrium. In Finland, 15.9 % of the 60 794 children born in 2009 were delivered by Caesarean section. In 2009, of the 780 deliveries at Kainuu Central Hospital, 16.4 % were performed by Caesarean section. The purpose of this thesis was to compile an explicit and thorough postoperative patient guide for Caesarean section patients. The commissioner had a need for the guide, because at the moment they do not have a guide specifically directed to Caesarean section patients. The aim of this thesis was to improve the quality of postoperative care of Caesarean section patients. The guide helps promote the recovery of C-section patients after the operation. The research problem of the thesis was to determine what kind of information the patient guide should include to facilitate the coping of Caesarean section patients after the operation. The patient guide contains information on staying in hospital, surgical wound care and home care instructions. The product development process consisted of planning, implementing and evaluating the product. These phases ran parallel throughout the whole process, and the product was modified when new ideas came up. The patient guide was based on medical literature and previous studies, and it was evaluated by nursing experts and two friends of the authors who had recently had a Caesarean section. The comprehensibility and clarity of the content was assessed by mothers with no experience of Caesarean section. After examining the feedback, the content of the patient guide was revised to make it more logical and understandable, so that it met the needs of Caesarean section patients. The new postoperative patient guide for Caesarean section patients supports nurses in patient counseling. Also, the guide complements the oral counseling given to patients. The patient guide was compiled to meet the criteria set for a satisfactory written patient guide, in which the clarity, comprehensibility and reliability of information are emphasized. Further research could include testing the effectiveness of this patient guide with Caesarean section patients. Alternatively, one could study how Caesarean section patients experience postoperative patient counseling

EISim: A Platform for Simulating Intelligent Edge Orchestration Solutions

To support the stringent requirements of the future intelligent and interactive applications, intelligence needs to become an essential part of the resource management in the edge environment. Developing intelligent orchestration solutions is a challenging and arduous task, where the evaluation and comparison of the proposed solution is a focal point. Simulation is commonly used to evaluate and compare proposed solutions. However, the currently existing, openly available simulators are lacking in terms of supporting the research on intelligent edge orchestration methods. To address this need, this article presents a simulation platform called Edge Intelligence Simulator (EISim), the purpose of which is to facilitate the research on intelligent edge orchestration solutions. EISim is extended from an existing fog simulator called PureEdgeSim. In its current form, EISim supports simulating deep reinforcement learning based solutions and different orchestration control topologies in scenarios related to task offloading and resource pricing on edge. The platform also includes additional tools for creating simulation environments, running simulations for agent training and evaluation, and plotting results

An Anonymization Tool for Open Data Publication of Legal Documents

Publisher Copyright: © 2022 Copyright for this paper by its authors.The EU General Data Protection Regulation (GDPR) requires anonymization of documents containing personal data, such as court decisions, for public use. Doing this manually is costly and time-consuming but can be automated by applying Natural Language Processing (NLP) methods. This paper introduces the ANOPPI tool developed for (semi-)automatic anonymization of Finnish texts. The tool can be used both as a web application and programmatically through a REST API. Evaluation shows that ANOPPI performs well with different types of documents, however, further improving the performance of the named entity recognition and disambiguation methods would enhance the usefulness of the software. The tool is being published as open source for public use by the Ministry of Justice in Finland. A use case of ANOPPI is to publish court decisions on the Web in the LawSampo semantic portal for human close reading and as Linked Open Data for data analysis in legal informatics.Peer reviewe

Associations between Parent–Child Nature Visits and Sleep, Physical Activity and Weight Status among Finnish 3–6-Year-Olds

Nature visits and nature exposure have been shown to be favorably associated with children’s health and development, but the research regarding their associations with children’s lifestyle habits is limited. The current study aimed to investigate the associations between the frequency of parent–child nature visits and sleep, moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and weight status among three- to six-year-old Finnish preschoolers. Parents and their children (n = 864) participated in a cross-sectional DAGIS (increased health and wellbeing in preschools) study, which was conducted between 2015 and 2016 in Finland. In total, 798 parents answered a questionnaire on the frequency of parent–child nature visits, which also included questions on sociodemographic factors and their children’s sleep habits. Parents also reported children’s bedtimes and wake-up times and children wore an accelerometer for seven days. Trained researchers measured children’s weight and height. Linear and logistic regression analyses were conducted. More frequent parent–child nature visits were associated with children’s longer sleep duration at night, higher amounts of MVPA outside preschool time and, among girls, good sleep consistency. The frequency of parent–child nature visits was not significantly associated with whether children were overweight or obese or not. Promoting parent–child nature visits could be a cost-effective way to increase young children’s MVPA and enhance night-time sleep