
Glad Påsk!
Ett stort tack till kunder och partners för ett gott samarbete. Tillsammans utvecklar vi skogsbranschen. I år skickar vi inte ut påskägg utan skänker istället
Ett stort tack till kunder och partners för ett gott samarbete. Tillsammans utvecklar vi skogsbranschen. I år skickar vi inte ut påskägg utan skänker istället
Under de kommande 4 åren utvecklar vi en helt ny generation mjukvara för skogsbranschen. Den baseras på webb- och mobilapplikationer som till stor del är
Vi önskar alla kunder, användare och samarbetspartners en riktigt God jul och ett Gott nytt år! Tillsammans har vi flyttat fram gränserna för hur ett
Det finns en mängd publika kartdata som ger information om skog och mark. Vi skulle vilja använda denna data för att bygga upp en virtuell bild av skogen i 3D. Hur kan vi kombinera befintliga data för att bygga upp en tredimensionell värld? Kan parametrar i kartdata styra automatisk placering av trädmodeller av olika slag i en 3D-modell? Hur kan vi visualisera detta i våra applikationer på ett sätt som ger ett värde åt användaren?
Analys av om det går att automatisera beståndsklassificering av skogsytor med hjälp av maskininlärning. Undersöka hur bra precision vi kan få med bildanalys av ortofoton från drönare och vilken metod som lämpar sig bäst för denna typ av inlärning. Är det möjligt att utföra på de enheter som våra användare har i fält?
Går det att identifiera en prioriteringsordning av testnivåer och metoder som bidrar till tids- och kostnadseffektiv testning? Vad finns det för testmetoder och hur utvecklas de? Vilka krav ställer de olika metoderna på produkten, utvecklare, kod och miljöer? Hur kan olika tester användas i samband med leverans av applikationer? Går det att knyta tester mot krav på ett tydligt sätt?
Ett stort tack till kunder och partners för ett gott samarbete. Tillsammans utvecklar vi skogsbranschen.
Under de kommande 4 åren utvecklar vi en helt ny generation mjukvara för skogsbranschen. Den
Vi önskar alla kunder, användare och samarbetspartners en riktigt God jul och ett Gott nytt
Det finns en mängd publika kartdata som ger information om skog och mark. Vi skulle vilja använda denna data för att bygga upp en virtuell bild av skogen i 3D. Hur kan vi kombinera befintliga data för att bygga upp en tredimensionell värld? Kan parametrar i kartdata styra automatisk placering av trädmodeller av olika slag i en 3D-modell? Hur kan vi visualisera detta i våra applikationer på ett sätt som ger ett värde åt användaren?
Analys av om det går att automatisera beståndsklassificering av skogsytor med hjälp av maskininlärning. Undersöka hur bra precision vi kan få med bildanalys av ortofoton från drönare och vilken metod som lämpar sig bäst för denna typ av inlärning. Är det möjligt att utföra på de enheter som våra användare har i fält?
Cookie | Varaktighet | Beskrivning |
---|---|---|
cookielawinfo-checbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |