139585 research outputs found
Sort by
Methodological challenges in constructing functional brain networks
No full textNetwork neuroscience has emerged as a powerful framework for understanding the complexity of the human brain. By modeling the brain as a network of interconnected brain regions, researchers can gain more accurate insights into the functional connectivity of the brain. However, decisions in network construction significantly impact subsequent analyses and research outcomes. Due to a lack of consensus on best practices, multiple approaches exist, and comparison between studies is difficult.
The aim of this thesis is to provide a critical review of popular methodological approaches in functional brain network modeling, examining how choices in node definition, edge determination, and network thresholding affect the resulting network properties, their interpretation, and further analysis. Additionally, the thesis discusses related reproducibility issues and novel approaches. This thesis is a literature review that focuses on recent articles discussing common methods for functional brain network construction as well as their advantages and limitations.
The common and popular functional brain network construction methods are likely partially flawed and model brain activity in a simplistic way. The inaccuracy of the methods is not always taken into account in studies, which may lead to unreliable analyses and results. The lack of a single correct approach to modeling highlights the context-specificity of current methodology in research. Recent advances are therefore enabling better comparison of methodologies across different research contexts. Furthermore, promising new brain network construction methods are constantly being developed, and as the field matures along with technological advances, standardization of methods may become possible.Verkostoneurotieteestä on tullut tehokas kehys ihmisaivojen monimutkaisuuden ymmärtämiseen. Mallintamalla aivot toisiinsa kytkeytyneiden aivoalueiden verkostona tutkijat voivat ymmärtää aivojen toimintaa paremmin. Verkostojen rakenne ja siten rakentamiseen liittyvät metodologiset valinnat vaikuttavat kuitenkin merkittävästi myöhempiin analyyseihin ja tutkimustuloksiin. Koska parhaista käytännöistä ei ole päästy yksimielisyyteen, lähestymistapoja on useita, mikä vaikeuttaa tutkimusten vertailua.
Tämän tutkielman tavoitteena on kriittisesti käsitellä toiminnallisten aivoverkostojen mallintamisessa suosittuja menetelmiä. Työ tarkastelee, miten solmujen ja niiden välisten yhteyksien määrittely sekä kynnysarvotekniikat vaikuttavat muodostettuihin verkostoihin, niiden ominaisuuksiin, tulkintaan ja jatkoanalyysiin. Lisäksi tutkielmassa käsitellään verkostoja hyödyntävien tutkimusten toistettavuutta ja uusia lupaavia lähestymistapoja. Kandidaatintyö on kirjallisuuskatsaus, jossa keskitytään viimeaikaisiin artikkeleihin yleisimmistä aivojen toiminnallisten verkostojen rakentamismenetelmistä, niiden eduista ja rajoituksista.
Yleiset ja suositut toiminnallisten aivoverkostojen rakentamistavat ovat kandidaatintyön perusteella todennäköisesti kaikki paikoin puutteellisia, ja mallintavat aivotoimintaa yksinkertaistavasti. Menetelmien epäatarkkuutta ei välttämättä oteta tutkimuksissa aina huomioon, mikä saattaa johtaa epäluotettaviin analyyseihin ja tutkimustuloksiin. Koska yhtä oikeaa lähestymistapaa mallintamiseen ei ole, korostuu menetelmien kontekstisidonnaisuus tutkimuksissa. Viimeaikaiset edistysaskeleet edistävätkin menetelmien vertailua eri tutkimuskonteksteissa. Lisäksi uusia lupaavia aivoverkostojen rakentamismenetelmiä kehitetään jatkuvasti, ja kun ala kypsyy teknisen kehityksen myötä, voi menetelmien standardointi olla mahdollista
Degradation and Failure Mechanisms of Lithium/LiNixCoyMn1-x-yO2 Batteries
No full textPublisher Copyright: © 2025 The Authors. Published by American Chemical Society.Lithium (Li)/LiNixCoyMn1-x-yO2 (NCM) batteries are considered one of the most promising battery technologies for next-generation energy storage, but their commercial viability is still hampered by rapid capacity decay and safety concerns. Recently, the mechanistic understanding of Li/NCM battery degradation and failure processes has made significant progress thanks to advances in battery diagnostics and analysis. Herein we comprehensively review the current understanding of Li/NCM battery degradation as a function of the type of electrode materials, electrolytes, packaging formats, and cycling conditions, and discuss the degradation mechanisms related to the interplay between the Li metal anode and the NCM cathode. We also review the safety threats and eventual failure of Li/NCM batteries and their root causes. Moreover, we provide our perspectives on the future research necessary to gain a more complete understanding of the degradation and failure of Li/NCM batteries.Peer reviewe
A space painted by light – the role of light in the perception of space and atmosphere
No full textValo on elämän edellytys – ilman sitä emme voisi nähdä tai kokea arkkitehtuuria yhtä kokonaisvaltaisesti. Se on oleellinen osa tilakokemuksen muodostumista, ja se miten havainnoimme tilaa, on liitoksissa valon pitkälle ulottuviin vaikutuksiin. Arkkitehtuurissa valolla on keskeinen osa havaitsemista, ilman valoa ja sen varjoja tilallista hahmotuskykyä ei olisi. Valon avulla näemme muotoja, materiaaleja sekä värejä, ja se on voimakas tunnelman luoja.
Tilan käsite on monitulkintainen, eikä sille ole tarkkaa yksiselitteistä määritelmää. Tilasta syntyvä tunne voidaan kuitenkin kiteyttää käsitteeseen atmosfääri tai tunnelma. Atmosfääri koostuu monista, vaikeasti havaittavista tilallisista tekijöistä, kuten ihmisistä, äänistä, ympäristöstä tai valosta. Tilan vaikutus ei rajoitu ainoastaan sen fyysiseen olemukseen, vaan se pohjautuu muistoihin ja kokemuksiimme.
Tämän kandidaatintyön tavoitteena on syventyä valon merkitykseen tilan ja tunnelman havaitsemisessa. Työssä tutkitaan, miten tilakokemus ja tunnelma rakentuvat, sekä miten tilaan vaikuttavia tekijöitä havaitaan ja miten ne vuorovaikuttavat keskenään.
Tutkielma toteutettiin pääosin kirjallisuustutkimuksena pohjautuen fenomenologiseen kirjallisuuteen. Fenomenologia on tieteenfilosofinen suuntaus, joka tutkii ihmisen havaintoihin ja kokemuksiin perustuvaa tiedon tuottamista. Työssä analysoitiin myös Nykytaiteen Museon Kiasman tunnelmaa ja tilakokemusta pääosin valon kautta.
Tutkimuksessa nousi esille atmosfäärien ja tilan vaikuttavien tekijöiden tärkeys ympäröivässä elintilassamme. Ne vaikuttavat vahvasti tunteisiimme ja siihen, miten koemme tilan ja kuinka se vaikuttaa meihin emotionaalisesti. Oleelliseksi työn kannalta osoittautui valon fyysiset ja psyykkiset vaikutukset, ja sen vuorovaikuttaminen muiden tilallisten tekijöiden kanssa. Tutkimuksessa selvisi valon sekä muiden ympäristön ominaisuuksien välisten elementtien kontrastien merkitys aistihavaintojen voimakkuudessa
Model modularity in deep learning
No full textModularity in deep learning has emerged as crucial view in neural network studies as it provides alternative solutions to traditional deep learning, which often suffers from poor generalization and inefficient reuse of modules. This project aims to delves into the concept of model modularity, examining different modular models and how they address the common issues in non-modular neural networks. The project analyses the modular designs of these models and tests their performance with different image-based datasets. The components of these models specialize in different tasks and learn patters, which leads to improved generalization and module reuse. This further leads to more efficient ways to use the components inside the model. Modularity takes deep learning closer to human-like intelligence, making it a necessary step in the evolution of artificial intelligence.Syväoppimisesta ja sen modulaarisuudesta on kehittynyt tekoälymaailman tärkeimpiä ilmiöitä, sillä se tuo uudenlaisia ratkaisuja neuroverkkojen yleistettävyyteen, tehokkuuteen ja tulkittavuuteen. Tämän kirjallisuuskatsauksen tavoitteena on tutkia miten, modulaarisuudella voidaan ratkaista perinteisen syväoppimisen ongelmia ja millaisia etuja se tuo. Tämä työ tutkii tieteellisten artikkeleiden pohjalta eri neuroverkkomallien modulaarisuutta, eli sitä, miten suurempi kokonaisuus on rakennettu pienemmistä ja itsenäisistä osista ja miten ne toimivat keskenään. Se tutkii myös, millä tavalla modulaarisuus parantaa mallien yleistettävyyttä, eli sitä, miten opittuja piirteitä ja tietoja voidaan hyödyntää tuntemattoman datan käsittelyssä. Sen lisäksi tutkitaan, miten modulaarisuus parantaa käytettävyyttä, suorituskykyä sekä yksittäisten moduulien uudelleenkäytettävyyttä.
Työssä käydään aluksi läpi, mitä tarkoittaa modulaarisuus ja mitä hyötyjä siitä on keinotekoisissa neuroverkoissa. Modulaarisuuden neuroverkoillesysteemeille tuomista eduista yksi tärkeimmistä on yleistettävyys, eli miten tekoälymalli kykenee tuottamaan sille syötetystä datasta vastauksia, joita sille ei ole opetettu. Esimerkiksi, jos tekoäly tunnistaa sanat “lintu”, “harmaa”, “lentää”, niin se tunnistaa myös lauseen “Harmaa lintu lentää ulkona”. Toinen tärkeä etu on uudelleenkäytettävyys, eli miten jo koulutettua moduulia voidaan käyttää muihin tehtäviin, ilman että sitä tarvitaan uudelleenkouluttaa.
Tutkielmassa myös perehdytään hieman tärkeimpiin ja yleisimpiin monoliittisiin neuroverkkoihin, kuten esimerkiksi monikerroksisiin neuroverkkorakenteisiin (Multilayer Perceptron, MLP), tunnistamistehtäviin tarkoitettuihin konvoluutioneuroverkkoihin (Convolutional Neural Network, CNN). Edellä mainitut mallit ovat niin sanottuja perusrakenteita, joita käytetään suurempien mallien rakennuspaloina.
Tässä työssä tarkastellaan syväoppimisen modulaarisuutta Mixture of Experts (MoE) -arkkitehtuurin kautta, joka on käynnistänyt modulaarisuuden kehityksen syväoppimisosa-alueella. Tämä malli perustuu siihen, että reititys mekanismeilla aktivoidaan vain tietyt moduulit tehtävää varten, toisin kuin monoliittisissa malleissa, joissa kaikki moduulit aktivoidaan jokaista tehtävää varten. Modulaarisuutta tutkitaan vielä tarkemmin erilaisten modulaaristen mallien avulla, jotka noudattavat pääpiirteittäin MoE-arkkitehtuuria. Näiden modulaaristen mallien suorituskykyä ja toimivuutta testattiin erilaisilla kuva tietokannoilla. Tulosten perusteella näiden mallien yksittäiset moduulit onnistuivat erikoistumaan erilaisiin tehtäviin. Esimerkiksi yksi malleista koulutettiin tietokannalla, joka sisälsi kymmeniä tuhansia kuvia käsin kirjoitetuista numeroista väliltä 0-9. Näitä kuvia muokattiin eri keinoin eli niin sanotuilla “mekanismeilla”, esimerkiksi kääntämällä vasemmalle tai oikealle, säätämällä kontrasteja tai muokkaamalla värejä.
Mallin jokainen moduuli erikoistui tiettyyn mekanismiin ja onnistui poistamaan sen kuvasta. Malli pystyi hyödyntämään opittuja taitoja uusissa kuvissa, mikä viittaa hyvään yleistämistaitoon. Tämä viittaa myös siihen, että näitä moduuleja voidaan uudelleen käyttää muissa malleissa, mikä vähentää uudelleenkouluttamisen tarvetta säästäen sekä aikaa että resursseja. Esimerkiksi aivot toimivat modulaarisesti, sillä kaikki aivon osat eivät aktivoidu tietyistä ärsykkeistä. Ihmiset kykenevät myös soveltamaan opittuja taitoja uusiin tilanteisiin. Jotta tekoäly voisi saavuttaa ihmisälykkyyden tason, täytyy sen tästä syystä olla modulaarinen
Hajautetun kääntämisen tehokkuuden parantaminen suurissa C++-projekteissa
No full textThis thesis investigates how large-scale C++ projects can reduce build latency by tuning two open-source distributed compilation systems: Icecream and Distcc. A three-node Ubuntu 22.04 LTS testbed compiled a 400-file Nokia system component using both default and optimised configurations. Results show that an optimised Icecream setup shortens total build time by up to 23 % under high load compared to an equally tuned Distcc setup, while sustaining near-linear scalability up to 16 concurrent jobs per node. The analysis also explores network overhead, fault tolerance during simulated node failure, and task distribution efficiency. The findings are distilled into a configuration model and a set of practical recommendations for engineering teams aiming to improve build throughput in continuous integration environments.Tämä diplomityö tutkii, kuinka suuret C++‑projektit voivat lyhentää käännösaikoja hyödyntämällä kahta avoimen lähdekoodin hajautettua käännösjärjestelmää: Icecream tai Distcc. Kolmesta Ubuntu 22.04 LTS ‑palvelimesta koostuva testialusta käänsi 400‑tiedoston Nokia‑systeemikomponentin sekä oletus- että optimoiduilla asetuksilla. Tulokset osoittavat, että optimoitu Icecream‑kokoonpano lyhensi koko projektin käännösaikaa jopa 23 % verrattuna vastaavasti säädettyyn Distcc‑konfiguraatioon raskaassa kuormituksessa, säilyttäen samalla lähes lineaarisen skaalautuvuuden 16 rinnakkaiseen käännöstyöhön per solmu. Työ analysoi lisäksi verkkokuormitusta, vikasietoisuutta solmuvian simuloinnissa ja tehtävien jakautumista solmujen välillä. Tulosten pohjalta esitetään konfiguraatiomalli ja käytännön suositukset ohjelmistotiimeille, jotka haluavat nopeuttaa käännösprosessia jatkuvan integraation ympäristöissä
Wavelet scattering network features for intensity category classification and prediction of SPL from speech
No full textSpeakers change vocal intensity in daily life to communicate over long distances and to express vocal emotions. Humans produce speech using different intensity categories (e.g. soft, normal and loud voice) and they can regulate intensity across a wide sound pressure level (SPL) range. Knowing the intensity category or the SPL of speech is beneficial in speech-based biomarking of health. Recent studies have explored the vocal intensity category classification and prediction of SPL from speech, which has been recorded without SPL calibration information and is presented on an arbitrary amplitude scale. Using speech signals in such scenario, this study investigates the wavelet scattering network (WSN) features in two tasks: (1) classification of speech into four intensity categories (soft, normal, loud, very loud) (multi-class classification task) and (2) prediction of SPL (regression task). In the former task, the WSN features showed absolute accuracy improvements of 4-14% compared to reference features. For the latter task, the WSN features improved the prediction of SPL by an average of 1-2 dB compared to the reference features.Peer reviewe
Digitalization, carbon emissions and energy consumption
No full textThis literature review aims to examine the effects the advancement of digitalization has on greenhouse gas emissions. The literature discussed in the thesis address the questions of the direct emissions of the ICT sector and the emissions the efficiency improvements and growth of the ICT sector can indirectly induce. The reviewed articles examine the theme using various methods and approaches, assessing for example the current contribution of digitalization to the global carbon footprint and the long-term association of digitalization and carbon emissions. Particular attention is drawn to the rebound effects from digitalization, which can counteract the energy consumption savings from efficiency improvements.
The articles support a view that digitalization can both increase and reduce carbon emissions. The empirical determination of the overall magnitude and direction of these effects is context sensitive. According to the estimates, the current global carbon footprint of the ICT sector is somewhere between 2% to 3% of the entire global carbon footprint. As the climate change mitigation is acknowledged as a background for the examination, the potential of digitalization contributing to the decoupling of GHG and GDP growth is briefly discussed
Listed or Unlisted? The Impact of Private Equity Sponsor Listing Status on Portfolio Company IPO Underpricing
No full textThis study investigates whether the public listing status of private equity sponsors affects the underpricing of their portfolio companies’ initial public offerings (IPOs) using a sample of 1331 PE-backed IPOs from European and North American markets between 2000 and 2022. While raw median underpricing is slightly higher for listed PE-backed IPOs than unlisted PE-backed ones, multivariate regression analysis reveals a negative relationship after controlling for company and offering characteristics. The certification effect is strongest for highly levered companies and pronounced at the lower levels of the underpricing distribution while diminishing during periods of heightened market-wide uncertainty. These findings extend the research on the certification theory of Booth and Smith (1986) by identifying sponsor listing status as a novel determinant of the certification effect under certain conditions
Degradation mechanisms of LiNi0.5Mn0.3Co0.2O2/graphite battery in real-life driving scenarios
No full textPublisher Copyright: © 2025Understanding the aging mechanisms of lithium-ion batteries (LIBs) in real-life driving scenarios is the key to advancing battery design and management for electric vehicles. This work studies in detail the aging modes of commercial LIBs under real-life driving scenarios with a standardized World Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) discharging procedure. Combined results from electrochemical analyses, post-mortem, and operando characterization show that a large depth of DOD (100 %) leads to significant structural changes, especially Ni-O bond length and coordination number, of NMC532 cathode materials and hence rapid degradation related to active material loss, while a low DOD level (45 %) results in intensified interfacial degradation, both leading to a limited battery cycle life (2200 EFCs under 75 % DoDs). Besides, we also emphasized that in real-life driving, the loss of active materials primarily originates from the cathode. These findings reveal that balancing the electrode and interfacial degradations are crucial for extending battery lifetime in practical applications. This work provides mechanistic insights into the degradation of LIBs under real-life operating conditions, guiding the rational design and optimization of cycling protocols in battery management systems (BMSs) for advanced battery development.Peer reviewe
Lisä- ja erityisehdot demand -takuussa
No full textDemand guarantee is a collateral used especially in international trade. Demand guarantees are issued by banks on behalf of their customers as part of their business. Demand guarantee is meant to be efficient collateral as the collateral payment will be made on beneficiary's demand.
The purpose of this thesis is to find out what kind of collateral demand guarantee is and what kind of special features are related to it, are additional and special conditions used and how they affect the efficiency of a demand guarantee as a collateral. In addition, the purpose of the thesis is to investigate how additional and special conditions affect the legal position of the guarantor bank.
Methods used in this thesis are subject expert interviews and doctrine of law. The nature of a demand guarantee and how it compares to other similar collateral accessory guarantee is researched based on judicial literature. Subject matter interviews are used to research the use of additional and special conditions of demand guarantee and how the use may affect the parties concerned.
In this thesis it is found that additional and special conditions are used in demand guarantees. Factors such as the amount of the guarantee, the geographical location of the beneficiary and the trust between the main contract parties have affect to the use of such conditions. It is also found out that additional and special conditions affect the efficiency of a demand guarantee. However, beneficiary's competence affects the most to the efficiency of a demand guarantee as guarantors issue only guarantees that are claimable for beneficiaries. From a guarantors view, additional and special conditions may affect negatively to their legal position between the guarantee applicant and the beneficiary. Additional and special conditions increase guarantor's dispute risk with either the applicant or the beneficiary. When issuing a demand guarantee the guarantor takes credit risk from its customer, not dispute risk. This dispute risk, however, is seen very small as there are almost no public disputes and disagreements are resolved before they escalate. Still, dispute risk must be taken into account in guarantor's actions, especially when guarantor issues a demand guarantee including addi-tional and special conditions.Demand -takuu on erityisesti ulkomaankaupassa käytetty vakuusinstrumentti, joita pankit takaajina myöntävät yritysasiakkaidensa puolesta osana liiketoimintaansa. Demand -takuun tarkoitus on olla tehokas vakuus, jossa vakuussuoritus tehdään edunsaajan vaatimuksesta.
Tutkielman tarkoitus on selvittää, minkälainen vakuusinstrumentti demand -takuu on ja mitä erityispiirteitä siihen liittyy, käytetäänkö demand -takuissa tutkielman tarkoittamia lisä- ja erityisehtoja ja miten ne vaikuttavat demand -takuun tehokkuuteen vakuusinstrumenttina. Lisäksi tutkielman tarkoitus on selvittää, kuinka lisä- ja erityisehdot vaikuttavat takaajapankin oikeudelliseen asemaan.
Tutkielman metodeina toimivat lainoppi ja asiantuntijahaastalut. Lainopin keinoin selvitetään, minkälainen vakuusinstrumentti demand -takuu on ja verrataan sitä toiseen vakuustyyppiin omavelkaiseen takaukseen. Asiantuntijahaastatteluilla kerätään alan asiantuntijoiden tietoa ja näkemystä tutkimusaiheesta, erityisesti lisä- ja erityisehtojen käytöstä ja niiden merkityksestä demand -takuujärjestelyn osapuolille.
Tutkielmassa havaittiin, että lisä- ja erityisehtoja esiintyy demand -takuissa ja niiden käyttöön vaikuttavat demand -takuun määrä, demand -takuun edunsaajan maantieteellinen sijainti ja pääsopimuksen osapuolten välinen luottamus. Lisä- ja erityisehdoilla havaittiin olevan vaikutusta demand -takuun tehokkuuteen vakuusinstrumenttina. Demand -takuun tehokkuuteen vaikuttaa kuitenkin ennen kaikkea demand -takuun edunsaajan osaaminen. Osaava ja ammattimainen edunsaaja pystyy esittämään demand -takuuehtojen mukaisen maksuvaatimuksen aina. Takaajat myöntävät vain ehdoiltaan toteutettavissa olevia demand -takuita. Takaajan näkökulmasta lisä- ja erityisehdoilla voi olla sen oikeudelliseen asemaan negatiivinen vaikutus. Lisä- ja erityisehtojen käyttö lisää tulkinnallisuuden riskiä, mikä puolestaa lisää takaajan riskiä riidasta demand -takuun edunsaajan tai demand -takuun hakijan kanssa. Demand -takuuta myönnettäessä takaajan tarkoitus on ottaa luottoriskiä asiakkastaan, ei oikeu-dellista riskiä. Oikeudellinen riski todettiin olevan varsin pieni. Julkisia riitoja ei käytännössä ole ja erimielisyydet ratkeavat ennen niiden eskaloitumista. Oikeusriskin mahdollisuus on tästä huolimatta otettava huomioon takaajan toiminnassa ja erityisesti silloin, kun se myöntää lisä- ja erityisehtoja sisältävän demand -takuun