Blekinge Institute of Technology
Not a member yet
13576 research outputs found
Sort by
Performance Assessment of Change Detection Based on Robust PCA for Wavelength Resolution SAR Images Using Nonidentical Flight Passes
No full textOne of the main challenges in Synthetic Aperture Radar (SAR) change detection involves using SAR images from different flight passes. Depending on the flight pass, objects have different specular reflections since the radar cross-sections of these objects can be totally different between passes. Then, it is common knowledge that the flight passes must be close to identical for conventional SAR change detection. Wavelength-resolution SAR refers to a SAR system with a spatial resolution approximately equal to the wavelength. This high relative resolution helps to stabilize the ground clutter in the SAR images. Consequently, the restricted requirement about identical flight passes for SAR change detection can be relaxed, and SAR change detection becomes possible with nonidentical passes. This paper shows that robust principal component analysis (RPCA) is efficient for change detection even using wavelength-resolution SAR images acquired with very different flight passes. It presents several SAR change detection experimental results using flight pass differences up to 95°. For slightly different passes, e.g., 5°, our method reached a false alarm rate (FAR) of approximately one false alarm per square kilometer for a probability of detection (PD) above 90%. In a particular setting, it achieves a PD of 97.5% for a FAR of 0.917 false alarms per square kilometer, even using SAR images acquired with nonidentical passes.
GenAI in Entrepreneurship : a systematic review of generative artificial intelligence in entrepreneurship research: current issues and future directions
No full textGenerative Artificial Intelligence (GenAI) and Large Language Models (LLMs) are recognized to have significant effects on industry and business dynamics, not least because of its impact on the preconditions for entrepreneurship. There is yet a lack of knowledge of GenAI as a theme in entrepreneurship research. This paper presents a systematic literature review aimed at identifying and analysing the evolving landscape of research on the effects of GenAI on entrepreneurship. We analyse 83 peer-reviewed articles obtained from leading academic databases: Web of Science and Scopus. Using natural language processing and unsupervised machine learning techniques with TF-IDF vectorization, Principal Component Analysis (PCA), and hierarchical clustering, five major thematic clusters are identified: (1) Digital Transformation & Behavioural Models, (2) GenAI-Enhanced Education & Learning Systems, (3) Sustainable Innovation & Strategic AI Impact, (4) Business Models & Market Trends, and (5) Data-Driven Technological Trends in Entrepreneurship. Based on the review, we discuss future research directions, gaps in the current literature as well as ethical concerns raised in the literature. We pinpoint the need for more “macro-level” research on GenAI and LLMs as external enablers for entrepreneurship and research on effective regulatory frameworks that facilitate business experimentation, innovation and further technology development
Integrating Optical Draw-In Measurements with Finite Element Analysis for Enhanced Process Insights in Sheet Metal Forming
No full textAccurate monitoring of draw-in behaviour during sheet metal forming is crucial for understanding material flow, optimizing process parameters, and validating finite element (FE) simulations. This study presents an integrated approach combining high-resolution optical measurement, laser displacement sensors, and numerical simulations to analyse draw-in variations during the first forming operation of an automotive front door inner panel. A dedicated optical system was employed to capture sequential images of the blank edge, which were calibrated and processed using computer vision techniques to extract precise draw-in values at predefined locations. The results demonstrate that optical monitoring provides reliable insights related to the sheet metal forming process, highlighting the influence of real-world process disturbances. Furthermore, the study explores the feasibility of integrating measured draw-in data into an adaptive control framework, applying artificial intelligence techniques to refine process stability. By utilizing experimental data alongside numerical predictions, this methodology enhances process understanding and enables data-driven decision-making in industrial sheet metal forming. The findings contribute to the development of intelligent forming control strategies, bridging the gap between modelling and real-world manufacturing conditions to improve product quality and production efficiency
Upplevelse av egenvård för att förebygga diabetesfotsår hos patienter med diabetes typ-2 : En integrerande sammanställning av kvalitativ forskning
No full textBakgrund: Diabetes mellitus (DM) är en vanligt förekommande sjukdom. Runt 600 000 av Sveriges befolkning har sjukdomen varav 90% har DM typ 2. En vanlig komplikation från DM är fotsår, vilka kan beskrivas som hål i foten hos en person med DM som inte läker omedelbart. Dessa fotsår uppstår till följd av neuropati och dåligt blodflöde. Diabetesrelaterade fotsår påverkar patientens livskvalitet och innebär en hög belastning på vården, trots att cirka 75 % av diabetesrelaterade fotsår går att förebygga. Egenvård i form av exempelvis inspektion av fötter och fotvård är betydelsefullt för att minska risken för fotsår, men det finns många hinder för en fungerande egenvård. Syfte: Syftet med studien var att belysa upplevelser av egenvård för att förebygga diabetesfotsår hos patienter med DM typ 2. Metod: En integrerande sammanställning av kvalitativ forskning- inspirerad av metasyntes där tio kvalitativa artiklar ingick. Resultat: Till resultatet identifierades 6 huvudkategorier att uppleva kunskap, att uppleva stöd, att uppleva hur fysisk funktion påverkar egenvård, att uppleva ekonomiska begränsningar för egenvård, att uppleva hur kultur kan främja eller förhindra egenvård och att uppleva negativa känslor som påverkar egenvården. Tillsammans med dessa identifierades 4 subkategorier där att uppleva stöd delades upp i stöd från sjukvården, stöd från familjen och att uppleva negativa känslor som påverkar egenvården delades upp i rädsla och oro och skam. Slutsats: Patienter upplever bristande kunskap kring fotsår och bristande stöd från sjukvården. Egenvården kan försvåras till följd av brister i fysisk funktion. Patienter upplever att de inte har tillräcklig kunskap om fotsår som komplikation till DM typ 2 samt saknar kunskap relaterat till hur egenvård av fötter ska genomföras för att förebygga komplikationen. Patienter upplever att de får information kring diagnosen DM typ 2 och blodsockerkontroller men bristfällig information kring egenvård av fötter för att förebygga diabetesfotsår. En del patienter upplever att egenvården försvåras till följd av fysiska begränsningar
Sjuksköterskors upplevelser av att ge palliativ vård vid livets slutskede i hemmet
No full textBakgrund: I Sverige avlider cirka 92 000 personer årligen, varav 70 000-75 000 behöver palliativ vård. Palliativ vård syftar till att lindra lidande och ge stöd till patienter och deras närstående. Trots ökad efterfrågan på vård i hemmet, är tillgången ojämn och kräver rätt resurser och kompetens. Sjuksköterskor spelar en central roll genom att tillhandahålla medicinskt och emotionellt stöd, samordna vården och säkerställa god kommunikation inom vårdteamet. Palliativ vård i hemmet kan öka patientens livskvalitet och kan ge en mer värdig avslutning på livet. Syfte: Syftet var att beskriva sjuksköterskors upplevelser av att ge palliativ vård i patientens hem vid livets slutskede. Metod: En allmän litteraturöversikt, baserat på 8 kvalitativa artiklar. Resultat: Det identifierades fyra huvudkategorier: Att en god samverkan behövs, att en god kommunikation behövs, att kunskap behövs och vikten av att ha tillräckligt med tid. Inom dessa kategorier framkom fyra underkategorier: att samverkan med närstående är betydelsefullt, att samverkan i teamet behövs, att kommunikation med närstående är betydelsefullt och att kommunikation i teamet behövs. Slutsats: Studiens resultat visar att sjuksköterskor som vårdar patienter i livets slutskede i hemmet möter komplexa utmaningar som påverkar trygg, värdig och personcentrerad vård. Brister i samverkan, kunskap och tidsbrist leder till att sjuksköterskor ofta känner sig ensamma och överbelastade. För att förbättra vården behövs strukturella förändringar, kontinuerlig kunskapsutveckling och bättre samverkan mellan professioner.
Att vårda i livets slutskede – sjuksköterskors upplevelser av palliativ vård på vårdavdelningar : En integrerande sammanställning av kvalitativ forskning - inspirerad av metasyntes
No full textBakgrund: Palliativ vård syftar till att lindra lidande och främja livskvalitet i livets slutskede, men patienter på vårdavdelningar upplever ofta stress, ångest och bristande symtomlindring. Sjuksköterskor har en central roll i omvårdnad men möter olika utmaningar som tidsbrist och resursbrist, vilket påverkar vårdens kvalitet. En ökad förståelse för sjuksköterskors upplevelser kan bidra till att förbättra palliativ omvårdnad i livets slutskede och bättre stöd för både patienter och närstående. Syfte: Syftet var att beskriva sjuksköterskors upplevelser av att vårda patienter i livets slutskede på vårdavdelningar. Metod: En integrerande sammanställning av kvalitativ forskning - inspirerad av metasyntes har använts som metod för att besvara studiens syfte. Resultaten byggdes genom att tillämpa Fribergs (2022) analysmodell på tio vetenskapliga artiklar. Resultat: I studien identifierades fyra huvudkategorier: “Samarbete i teamet behövs”, “Kommunikationen är en central del”, “Stöd behövs”, “Kunskap behövs”. Slutsats: Brist på stöd från teamet, samarbetsutmaningar och otillräcklig kunskap bidrog tillkänslor av ensamhet och psykisk belastning för sjuksköterskor. Kommunikation ansågs vara central för att kunna ge en värdigt och personcentrerad vård i livets slutskede på vårdavdelninga
Load Prediction and Forecasting in Private Cloud Systems
No full textBackground. Private cloud systems face significant challenges in resource manage-ment due to dynamic workloads and the need for sustainable operations. Traditionalmonitoring tools often lead to over-provisioning, increasing energy consumption andoperational costs. Machine learning (ML) offers potential solutions, but existingresearch focuses primarily on public clouds, leaving private cloud forecasting under-explored. Objectives. This thesis aims to develop ML models for traffic and load forecast-ing in private cloud environments. It evaluates the impact of historical data featureson prediction accuracy, assesses achievable forecasting horizons, and investigates howdomain expertise can enhance model robustness. Methods. A mixed methods approach combines a snowballing literature review,quantitative case study, and expert surveys. Five models, XGBoost, LSTM, Trans-former, ARIMA, and Linear Regression—were tested on 24-hour telemetry data fromEricsson’s private cloud, including CPU, memory, network, and transaction metrics.Statistical validation (Friedman/Nemenyi tests) and domain-informed feature engi-neering were applied. Results. XGBoost demonstrated superior performance for CPU and networkmetrics , while LSTM achieved better memory error reduction when enhanced withexpert insights. Key findings include: quadratic error growth patterns across most ofthe metrics, critical dependencies between transactional features, excluding TPS_4,(Policy signaling rate), increased TPS_3, (Charging speed), dramatically, and Trans-formers unexpected proficiency in short-term TPS forecasting. Conclusions. Effective private cloud forecasting requires model specialization:XGBoost for resource metrics, domain-tuned LSTM for memory optimization, andTransformers for transactional patterns. The study establishes that human expertiseamplifies model capabilities when applied architecturally rather than through sim-ple feature engineering. These insights enable improvements in resource allocationaccuracy, directly supporting energy-efficient cloud management
Klimatanpassning utan genomslag : En fallstudie hur den svenska lagstiftningen påverkar det kommunala klimatanpassningsarbetet
No full textDet förändrade klimatet innebär att Sverige redan idag står inför hot som havsnivåhöjningar, erosion, ras och skred, hot som riskerar att äventyra människors trygghet och hälsa. Hoten förväntas dessutom bli mer påtagliga i framtiden. Samtidigt är lagstiftningen kring ansvarsfördelning inom klimatanpassning otydlig, vilket riskerar att negativt påverka möjligheten att genomföra ett klimatanpassningsarbete. Studien syftar, utifrån denna problematik, att undersöka hur svenska kommuner själva ser på sitt ansvar utifrån de otydliga och således mångtydiga, lagarna. Vidare syftar studien till att undersöka hur den svenska lagstiftningen, i sin uppdelning av ansvar mellan involverade aktörer, påverkar kommunernas förutsättningar att planera och genomföra klimatanpassningsåtgärder. För att uppnå studiens syfte genomfördes en fallstudie, där de tre kommunerna Götene kommun, Härnösands kommun och Bodens kommun valdes målstyrt för undersökningen. För att samla in data till analysen genomfördes dokumentstudier och intervjuer. Studiens insamlade data analyserades med en kvalitativ innehållsanalys, där indikatorerna och relationerna från studiens teoretiska ramverk låg till grund för analysen. Slutsatserna visar att kommunerna tolkar sitt ansvarsområde som ansvarig att skydda sina invånare mot hoten ett förändrat klimat för med sig och därmed tar ett större ansvar än vad lagstiftningen formellt kräver. Studien visar vidare att lagstiftningens otydligheter inte utgör det främsta hindret för klimatanpassningsarbetet. I stället är begränsas implementeringen av klimatanpassningsåtgärder av ett bristande nationellt politiskt incitament. Det bristande incitamentet resulterar i en otillräcklig finansiering och en brist på kunskapsstöd. Utan ekonomi eller kunskap kommer de svenska kommunerna inte kunna genomföra rätt eller tillräckligt omfattande klimatanpassningsåtgärder
Performance analysis of PTaaS tools : A study on how PTaaS providers can compare the performance of DAST scanners
No full textAs dynamic web applications become increasingly complex, cybersecurity providersoffering Penetration Testing as a Service (PTaaS) face growing pressure to selectefficient and effective vulnerability scanning tools. Dynamic Application SecurityTesting (DAST) scanners are commonly used in automated security assessments,but empirical comparisons are often limited and rarely tied to investment decision-making.This thesis evaluates the performance of two DAST scanners using real-worlddata collected from 45 production-grade web applications. Scanner performance isassessed using a structured framework of four dimensions: detection rate, vulnerabil-ity coverage, false positives, and credential handling. Findings are categorized usinga general vulnerability categorization and the OWASP Top 10 (2021) framework.The results show that one scanner significantly outperforms the other in bothdetection rate (61.44% vs. 19.87%) and category coverage, but also produces ahigher volume of false positives. Chi-squared tests confirm that these differencesare statistically significant. The study demonstrates that performance metrics canmeaningfully support scanner selection and investment decisions in PTaaS, especiallywhen trade-offs between detection capability and operational cost are considered.This thesis contributes a practical decision-making framework for security teamsevaluating automated tools in operational settings by using real-world applicationdata and grounding the evaluation in technical and business-relevant metrics.I takt med att dynamiska webbapplikationer blir allt mer komplexa ökar pressen påföretag som erbjuder Penetration Testing as a Service (PTaaS) att välja effektiva ochtillförlitliga verktyg för sårbarhetsskanning. Dynamisk applikationssäkerhetstestning(DAST) är ett vanligt inslag i automatiserade säkerhetsgranskningar, men empiriskajämförelser mellan skanners är ofta begränsade och kopplas sällan till investerings-beslut.Denna avhandling utvärderar prestandan hos två DAST-skanners med hjälp avverklig data insamlad från 45 webbaserade applikationer i produktionsmiljö. Varjeskanners prestanda bedöms med hjälp av ett strukturerat ramverk baserat på fyra di-mensioner: identifieringsgrad, sårbarhetstäckning, falska positiva resultat och hanter-ing av autentisering. Sårbarhetstäckningen kategoriseras enligt både en generell sår-barhetsindelning och OWASP Top 10 (2021).Resultaten visar att en av de skanners som undersökts presterar avsevärt bättre änden andra både i fråga om täckningsgrad (61,44% jämfört med 19,87%) och täckningav sårbarhetskategorier, men genererar samtidigt fler falska positiva fynd. Chi-två-tester bekräftar att dessa skillnader är statistiskt signifikanta.Studien visar att prestandamått kan ge värdefullt stöd vid urval av skannraroch investeringsbeslut inom PTaaS, särskilt när det gäller avvägningar mellan detek-tionsförmåga och operativ kostnad. Genom att använda verkliga applikationsdataoch förankra utvärderingen i både tekniska och affärsrelevanta mått, bidrar dennaavhandling med ett praktiskt beslutsstöd för säkerhetsteam som utvärderar automa-tiserade verktyg i operativa miljöer
Predicting Public Violent Crime Using Register and OpenStreetMap Data : A Risk Terrain Modeling Approach Across Three Cities of Varying Size
No full textThe aim of the current study is to estimate whether spatial data on place features from OpenStreetMap (OSM) produce results similar to those when employing register data to predict future violent crime in public across three Swedish cities of varying sizes. Using violent crime in public as an outcome, four models for each city are produced using a Risk Terrain Modeling approach. One using spatial data on place features from register data and one from OSM, one model with prior violent crime excluded and one with prior crime included. The results show that several place features are significantly associated with violent crime in public independent of using register or OSM data as input. While models using register data seem to produce more accurate and efficient predictions than OSM data for the two smaller cities, the difference for the largest city is negligible indicating that the models provide similar results. As such, OSM place feature data may be of value when predicting the spatial distribution of future violent crime in public and provide results similar to those when using register data, at least when employed in larger compared to smaller cities. Possibilities, limitations, and avenues for future research when using OSM data in place-based criminological research are discussed. © The Author(s) 2024.Data-driven analys av polisens kamerabevakning - Effekter på brott, brottsuppklarning och otrygghe