tulokset
Silmäile
Julkaisuarkisto
UTUPub on Turun yliopiston avoin julkaisuarkisto, joka sisältää Turun yliopiston tiedekuntien ja laitosten julkaisuja ja opinnäytteitä kuten väitöskirjoja, lisensiaatintöitä, pro gradu -tutkielmia ja niiden tiivistelmiä sekä kandidaatintöitä.
Viimeksi lisätyt
- Ladataan...Impact of airborne pollen on stock market volatilityKaukonen, Ville; Vaihekoski, Mika; Saarto, Annika (Elsevier)Environmental factors have been shown to influence investor behavior through mood and cognitive channels, yet existing evidence based on weather-related proxies remains mixed. Unlike much of the previous environmental-finance literature, which primarily examines stock returns and weather-induced mood effects, this study focuses on whether airborne pollen exposure, a biologically grounded physiological stressor, influences stock market volatility itself.Using daily Finnish pollen observations and stock market data from 1991–2024, we estimate an EGARCH-X model that incorporates pollen exposure together with weather variables, calendar effects, and market controls. The results indicate that elevated pollen exposure is associated with significantly lower conditional stock market volatility. The estimated relationship remains robust across alternative pollen measures, volatility specifications, distributional assumptions, and control sets.To examine potential channels underlying the documented relationship, supplementary analyses incorporate aggregate trading activity, liquidity conditions, and market-segment heterogeneity. The findings suggest that the documented pollen effect is not mechanically explained by broad liquidity conditions and remains robust after accounting for trading activity. Moreover, the interaction results indicate that the volatility-reducing effect of elevated pollen exposure weakens as trading activity increases.Overall, the findings are consistent with the interpretation that allergy-related physiological and cognitive burden may affect market participation and investor behavior. The study contributes to the literature by introducing a biologically grounded channel through which environmental conditions may influence financial market risk.
- Ladataan...SLC26A7-geenivarianttiin liittyvä taudinkuva synnynnäisessä hypotyreoosissa
Syventävien opintojen kirjallinen työPalmu, Sofia (2026-07-28)Synnynnäisen hypotyreoosin geneettisiä syitä tunnetaan useita, mutta uusia syntymekanismeja löydetään edelleen. SLC26A7 on yksi viimeisimpiä tunnistettuja dyshormogeneettisen synnynnäisen hypotyreoosin aiheuttajageenejä. SLC26A7-geenin tarkkaa vaikutusta kilpirauhasessa ei kuitenkaan vielä tunneta. Tässä syventävässä opinnäytetyössä kuvataan seitsemän perhettä, joissa synnynnäistä hypotyreoosia sairastavilla lapsilla ilmeni SLC26A7- geenin patogeeninen c.1893delT (p.Phe631LeufsTer8) -variantti. Opinnäytetyön tarkoituksena on karakterisoida SLC26A7-geenivariantin esiintyvyyttä ja fenotyyppiä suomalaisessa väestössä. Aineistona toimi synnynnäisten kilpirauhassairauksien tutkimuskohortti. Tietoa kerättiin haastatteluilla, ja potilasasiakirjoista. Laskimoverinäytteistä mitattiin kilpirauhaskokeet (TSH-, T4v-, T3v-, Tg-) sekä kilpirauhasen autovasta-ainepitoisuudet (TPOAb- ja TgAb-). Geenianalyysit tehtiin DNA:sta Sanger- tai eksomisekvensoinnilla. Tulostemme perusteella SLC26A7-geenin c.1893delT (p.Phe631LeufsTer8) -variantti on yleinen perinnöllisistä dyshormogeneettistä synnynnäistä hypotyreoosia aiheuttava mutaatio Suomessa. Tutkimukseen osallistuneista 25:stä perheestä 7:ssä eli 28 %:lla havaittiin SLC26A7- geenin c.1893delT (p.Phe631LeufsTer8) -variantti. Muita SLC26A7-geenivariantteja ei havaittu. Synnynnäistä hypotyreoosia sairastavat olivat variantin suhteen homotsygootteja, poikkeuksena yksi heterotsygootti. Hypotyreoosi ilmeni homotsygooteilla vaikeana ja struumaa ilmeni yli puolella (55 %). Lisäksi SLC26A7-geenivariantin suhteen homotsygooteilla ilmeni kasvojen ja hampaiden alueiden poikkeavuuksia taustaväestöä useammin, joka saattaisi viitata SLC26A7-geenin merkitykseen hampaiden ja kasvojen alueen kehityksessä. Tulokset tarkentavat synnynnäisen perinnöllisen dyshormogeneettisen hypotyreoosin diagnostiikkaa ja seulontaa sekä lisäävät ymmärrystä SLC26A7-geenin merkityksestä synnynnäisessä hypotyreoosissa. - Ladataan...Multimodal Retrieval and Product Structure Proposal from 2D Technical Drawings
DiplomityöMehdi, Syed (2026-07-26)Manufacturers manually produce Enterprise Resource Planning (ERP) product structures, bill of materials (BOM) and work phase plans for every new two-dimensional technical drawing. Although they usually have an archive of past drawings with linked ERP data records, it is impractical for the engineers to find similar drawings and data within it, especially if the archive is expansive. This thesis develops and evaluates a proof-of-concept computer aided process planning system that leverages this archive. Given a new drawing, it retrieves similar past drawings, and proposes a preliminary bill of materials and work-phase plan. The system employs a two-layer pipeline architecture. The first layer performs format-specific data extraction to produce a format-neutral representation. The second layer embeds this representation using a Multi-Layer Perceptron on the textual data and a frozen DINOv2 encoder on the visual data. These embeddings drive the retrieval, classification and proposal tasks. The system is evaluated on a 1829 PDF corpus with linked ERP data. The results are distinct and divided by task. ERP prediction is primarily driven by text. Work-phase routing is predicted with multi-label classification over a 21-class production line taxonomy, and scores 0.82 macro-F_1, 0.92 micro-F_1 with 0.60 exact set match rate while staying vendor neutral. The long-tailed BOM record is addressed using a classifier for recurring components and a retrieval pool for the tail. Visual channel proves stronger for retrieving similar drawings that are human relevant. Measured against human judgement, a frozen mean-pool encoder attains a top 5 hit-rate of 0.84, but it does not improve ERP prediction. Visual similarity does not seem to suggest shared product structures, and multimodal fusion yields no performance increase. The thesis provides a vendor-agnostic, retrieve-and-propose framework and its prototype, together with a realistic discussion of its capabilities on real industrial data. - Ladataan...Escaping from Echo Chambers and Filter Bubbles : An Exploratory Study
Pro gradu -tutkielma | suljettuSchaal, Niklas (2026-07-26)When people consume news online, they are exposed to algorithms that determine the selection of content. The output is personalised based on user behaviour, which can result in echo chambers and filter bubbles. Most of existing research on echo chambers and filter bubbles focusses on existence and magnitude of the two phenomena. Only few scholars concentrate on the opinions of internet users about echo chambers and filter bubbles. The strategies for escaping echo chambers and filter bubbles also receive little attention. This study examines how people perceive echo chambers and filter bubbles and how they try to escape from them. For this purpose, a qualitative interview study was conducted with ten students who regularly read news online. It turns out that the interviewees recognise the dangers of filter bubbles, but at the same time in some cases they deliberately remain in them. In addition, this study was able to identify a variety of strategies for escaping filter bubbles. Surprisingly, even though filter bubbles only take place online, real life also plays an important role in escaping them. The findings are limited to filter bubbles, as none of the interviewees have yet found themselves in an echo chamber. - Ladataan...Applying AlphaZero Algorithm to an Imperfect Information Card Game
Pro gradu -tutkielmaKrappe, Sami (2026-07-27)Reinforcement learning is a machine learning paradigm where the learning system does not require labelled training data, it learns by experimentation and environment feedback. Google DeepMind’s AlphaGo demonstrated that reinforcement learning can beat a human champion in Go. It used recorded human expert games for supervised learning. DeepMind’s AlphaZero was trained tabula rasa, without human knowledge. The method used self-play with Monte Carlo Tree Search to improve the suggestions from network. AlphaZero's differentiating property compared to AlphaGo is bootstrapping from games played without domain understanding. This thesis studies the possibility to apply AlphaZero-inspired approach to learn to play games of imperfect information. An important part of the approach is to evaluate model goodness without human intelligence. In this work I created an evaluation system using classic minimax, fixed strategy baselines and games against older versions of the model. Results were promising and surprisingly clear. Firstly, the system was shown to learn and to beat trivial strategies and to beat older versions of the model. Secondly, it was shown and measured how much the imperfect information affected the learning potential. It was shown that 73% learning from the absolute maximum was reached and only 7% of the learning potential was left undone. The rest 20% is considered to be behind so called "information barrier", caused by the imperfect information. Learning that 20% would require more advanced methods and those are discussed in the thesis. Thirdly, a methodological approach for decomposition of learning progress was created. Fourth, the created learning and evaluation system is adaptable to other games or to measuring the effect of different amount of hidden information. The covered theoretical background includes reinforcement learning and AlphaZero, probability-related search methods, Markov Decision Process and exploration-exploitation trade-off. Further study, applications and approach limitations were considered, showing interesting directions for future work.Vahvistusoppiminen on koneoppimisen paradigma, jossa oppiva järjestelmä ei tarvitse leimattua opetusdataa, vaan se oppii kokeilemalla ja ympäristöltä saatavan palautteen avulla. Google DeepMindin AlphaGo osoitti, että vahvistusoppivalla järjestelmällä voidaan voittaa mestaritason ihmispelaaja Go-pelissä. AlphaGo käytti tallennettuja ihmisasiantuntijoiden pelejä ohjattuun oppimiseen. DeepMindin AlphaZero koulutettiin tabula rasa -periaatteella, ilman ihmisen tuottamaa tietoa. Menetelmä käytti pelejä itseään vastaan yhdessä Monte Carlo -puuhaun kanssa parantaakseen neuroverkon ennusteita. AlphaZeron ero verrattuna AlphaGo:hon on ”bootstrappaus” eli oppiminen peleistä, joissa ei vielä ole minkäänlaista aihepiirin ymmärrystä. Tämä opinnäytetyö tutkii mahdollisuutta soveltaa AlphaZero -henkistä lähestymistapaa pelien oppimiseen tilanteissa, joissa pelitila ei ole täysin tiedossa, eli epätäydellisen informaation peleissä. Tärkeä osa kokeilun onnistumisessa on mallin hyvyyden arviointi ilman ihmisälyä. Tässä työssä loin arviointijärjestelmän, joka hyödyntää klassista minimax-hakua, kiinteitä vertailustrategioita sekä pelejä mallin vanhempia versioita vastaan. Tulokset olivat lupaavia ja yllättävän selkeitä. Ensinnäkin järjestelmän osoitettiin oppivan ja voittavan triviaalit strategiat sekä selvästi voittavan mallin vanhemmat versiot. Toiseksi mitattiin, kuinka paljon epätäydellinen informaatio vaikutti oppimispotentiaaliin. Osoitettiin, että 73 % teoreettisesta maksimioppimisesta saavutettiin ja vain 7 % oppimispotentiaalista jäi käyttämättä. Loput 20 % katsotaan johtuvan niin kutsutusta informaatiomuurista, jonka epätäydellinen informaatio aiheuttaa. Tämän 20 %:n oppiminen vaatisi kehittyneempiä menetelmiä ja niitä käsitellään työn keskusteluosuudessa. Kolmanneksi luotiin havainnollinen oppimisen komponenttien seuranta. Toteutettu kokeellinen järjestelmä ja arviointimenetelmä on sovellettavissa muihin peleihin tai kun piilotetun informaation määrän vaikutusta halutaan tarkastella. Työn teoreettinen tausta kattaa vahvistusoppimisen ja AlphaZeron, todennäköisyyspohjaiset hakumenetelmät, Markovin päätösprosessin sekä ”exploration-exploitation” -tasapainon. Jatkotutkimusta, sovelluksia ja valitun lähestymistavan rajoituksia pohdittiin ja näiden perusteella löytyi useita kiinnostavia suuntia jatkotyölle.