Yrityksen IT-infrastruktuurin kehittäminen Microsoft Intunea hyödyntäen
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli ottaa käyttöön mobiililaitteiden rekisteröinti Microsoft Intune – mobiililaitehallinta ympäristöön, ja ottaa käyttöön sovellusten jakelu. Työ aloitettiin opinnäytetyön toimeksiantajan tarpeesta kehittää laitteiden elinkaaren hallintaa ja dokumentointia sekä jatkokehitystä. \n \nTyö on jaettu teoria-, ja käytännön osuuteen. Teoriaosuudessa käsitellään työssä käytettäviä järjestelmiä, niiden tarjoamia mahdollisuuksia sekä historiaa. Opinnäytetyö on toiminnallinen. Toiminnallinen osuus toteutettiin hyödyntäen Microsoftin Endpoint Manageria ja Microsoft Intunea. Käytännön osuudessa syvennytään ensin mobiililaitteiden rekisteröintiin mobiililaitevalmistajien laiterekisteröintiohjelmistoissa sekä Microsoft Intunessa. Lisäksi tarkastelemme, miten näitä hyödyntämällä saamme jaettua sovelluksia sekä asetettua erinäisiä sääntöjä ja määrityksiä laitteille. \n \nKehittämistyön perusteella voidaan todeta, että Intune soveltuu yritykselle. Aiemmin manuaalista työtä vaativat tehtävät saatiin automatisoitua ja prosesseja nopeutettua. Toimeksiantaja oli tyytyväinen kehittämistyön tuloksiin sekä jatkokehittämisen mahdollisuuksiin. Opinnäytettyön tuottamat hyödyt näkyvät organisaation tietohallinnon päivittäisessä työskentelyssä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.099 | 0.060 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".