| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 11
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
GENERATOR NAKLJUČNIH ŠTEVIL REALIZIRAN S KAOTIČNIM OSCILATORJEM
Gregor Donaj, 2010, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je predstavljen generator naključnih števil, ki temelji na analognem kaotičnem vezju, in statistično testiranje njegove primernosti. Predstavljeni so osnovni pojmi iz teorije kaosa in generatorjev naključnih števil. Podrobneje so opisani tudi statistični testi, ki se uporabljajo za preverjanje ustreznosti generatorja naključnih števil za kriptografske namene. Izbrano je kaotično vezje in postopek pridobivanja naključnih števil iz njegovega obnašanja. Delovanje vezja je preverjeno s simulacijami, meritvami in statističnimi testi.
Keywords: generatorji naključnih števil, teorija kaosa, kaotična vezja, dinamična vezja, statistični testi, testiranje naključnosti
Published: 13.09.2010; Views: 2778; Downloads: 168
.pdf Full text (3,51 MB)

2.
Algoritmi za reševanje treh osnovnih problemov prikritih markovskih modelov
Gregor Donaj, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi se obravnavajo prikriti markovski modeli, ki se v praksi uporabljajo predvsem na področju razpoznavanja govora. Opisani so osnovni pojmi modelov in trije osnovni z njimi povezani problemi: problem ocenjevanja, problem dekodiranja in problem učenja. Opisane so metode za reševanje teh problemov za diskretne in zvezne prikrite markovske modele. Na kratko je opisana tudi uporaba prikritih markovskih modelov v razpoznavanju govora na primeru enostavne aplikacije razpoznavanja izoliranih besed z majhnim slovarjem.
Keywords: prikriti markovski modeli, algoritem naprej, algoritem nazaj, Viterbijev algoritem, Baum-Welchev algoritem, Viterbijevo učenje, avtomatsko razpoznavanje govora
Published: 27.06.2011; Views: 1472; Downloads: 95
.pdf Full text (573,75 KB)

3.
STRATEGIJE ISKANJA V SEZNAMIH BESED KOT PRIPOMOČEK PRI REŠEVANJU KRIŽANK
Rok Ivartnik, 2015, undergraduate thesis

Abstract: Križanke predstavljajo dober vir zabave, nas spodbujajo k razmišljanju in bogatijo naše znanje. Nemalokrat se zgodi, da pri reševanju križanke naletimo na vprašanje, na katerega ne znamo odgovoriti, ali pa imamo že nekaj črk, a ne najdemo prave rešitve. Klasični slovarji v primerih, ko ne iščemo besed po začetnih črkah, niso v pomoč. V diplomski nalogi smo v programskem jeziku Java razvili pripomoček, s katerim si bodo ljubitelji križank pri težavnih besedah lahko pomagali. Programski pripomoček za izbrani niz besed, v katerem so znane le določene črke, poišče vse besede v seznamu, ki ustrezajo danemu nizu.
Keywords: križanke, leksikon, Java, sortirni algoritmi, iskalni algoritmi
Published: 27.05.2015; Views: 939; Downloads: 83
.pdf Full text (1,55 MB)

4.
Algoritmi minimalnega vpetega drevesa v vsakdanjem življenju
Marija Gajić, 2016, diploma project paper

Abstract: V zaključni projketni nalogi je opisano minimalno vpeto drevo in načini iskanja minimalnega vpetega drevesa v grafu. Predstavljeni in analizirani so trije algoritmi in sicer Primov, Kruskalov in Boruvkin algoritem. Podrobneje so predstavljene tudi programske implementacije teh treh algoritmov. V nadaljevanju je predstavljena praktična uporaba minimalnega vpetega drevesa v vsakdanjem življenju ter opis enega konkretnega primera – postavljanja vodovodnega omrežja. Za izbiro optimalnega algoritma so java programske implementacije algoritmov testirane na 408 testnih datotekah z grafi. Analizirana je odvisnost časovne zahtevnosti algoritma od števila povezav v grafu. Hkrati je predstavljena še primerjava časovne učinkovitosti vseh treh analiziranih algoritmov.
Keywords: minimalno vpeto drevo, uporaba v vsakdanjem življenju, primerjava algoritmov, časovna zahtevnost
Published: 22.03.2017; Views: 1443; Downloads: 105
.pdf Full text (1,34 MB)

5.
Pregled prosto dostopnih strojnih prevajalnikov
Daniel Hari, 2018, diploma project paper

Abstract: V projektni nalogi so predstavljene vrste strojnega prevajanja, ki so vgrajene v različne prevajalnike. Ti prevajalniki omogočajo, da se posamezna beseda ali daljše besedilo na podlagi izvedbe določenih algoritmov samodejno prevede iz izvornega jezika v ciljni jezik. Poznamo več načinov strojnega prevajanja, ki jih v nalogi tudi predstavimo. Vsako strojno prevajanje se razlikuje po načinu prevajanja oz. svojih značilnostih, različni načini prevajanja pa imajo tudi določene skupne lastnosti, kot sta sprotno učenje in iskanje dobrih prevodov v slovarjih ali bazah podatkov, ki pripomorejo k bolj natančnemu prevodu same besede oz. besedila. Naloga je sestavljena iz teoretičnega in praktičnega dela. V teoretičnem delu je predstavljen pregled načinov prevajanja, v praktičnem delu pa analiza kakovosti prevajanja posameznih prosto dostopnih prevajalnikov.
Keywords: Strojno prevajanje, strojni prevajalniki, slovarji, korpus, strojno učenje, statistični pristop.
Published: 05.02.2019; Views: 191; Downloads: 51
.pdf Full text (3,35 MB)

6.
Analiza metrik za avtomatsko vrednotenje strojnih prevodov
Klemen Arzenšek, 2018, diploma project paper

Abstract: V projektu smo opravili pregled metrik za avtomatsko vrednotenje strojnih prevodov. Testirali smo določene metrike za ocenjevanje prevodov iz angleščine v slovenščino. Vsi testi so bili opravljeni z metrikami direktno iz Linux terminala. Testirali smo tako, da smo vsako metriko oz. sklop metrik lokalno zaganjali, vsako metriko posebej z več testnimi vzorci, da smo dobili več rezultatov in tako odpravili nepotrebna odstopanja. V poročilu bomo predstavili tudi osnove strojnega prevajanja in osnove vrednotenja le-tega. Metrike, ki smo jih uporabili pri testiranju, bomo podrobno opisali in v praksi preizkusili.
Keywords: strojno prevajanje, evalvacija, metrika avtomatske evalvacije
Published: 05.02.2019; Views: 182; Downloads: 19
.pdf Full text (1,18 MB)
This document has many files! More...

7.
AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO
Gregor Donaj, 2015, doctoral dissertation

Abstract: V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.
Keywords: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem, jezikovno modeliranje, faktorizirani jezikovni modeli, perpleksnost, oblikoskladenjske oznake, dvoprehodni iskalni algoritmi
Published: 18.05.2015; Views: 1259; Downloads: 86
.pdf Full text (3,68 MB)

8.
9.
Context-dependent factored language models
Gregor Donaj, Zdravko Kačič, 2017, original scientific article

Abstract: The incorporation of grammatical information into speech recognition systems is often used to increase performance in morphologically rich languages. However, this introduces demands for sufficiently large training corpora and proper methods of using the additional information. In this paper, we present a method for building factored language models that use data obtained by morphosyntactic tagging. The models use only relevant factors that help to increase performance and ignore data from other factors, thus also reducing the need for large morphosyntactically tagged training corpora. Which data is relevant is determined at run-time, based on the current text segment being estimated, i.e., the context. We show that using a context-dependent model in a two-pass recognition algorithm, the overall speech recognition accuracy in a Broadcast News application improved by 1.73% relatively, while simpler models using the same data achieved only 0.07% improvement. We also present a more detailed error analysis based on lexical features, comparing first-pass and second-pass results.
Keywords: speech recognition, factored language model, dynamic backoff path, word context, inflectional language, morphosyntactic tags
Published: 26.06.2017; Views: 480; Downloads: 169
.pdf Full text (1,17 MB)
This document has many files! More...

10.
Vmesniki in pretvorniki
Iztok Kramberger, Gregor Donaj, 2017, other educational material

Abstract: Gradivo vsebuje navodila za laboratorijske vaje pri predmetu Vmesniki in pretvorniki za študente VS študijskega programa Elektrotehnika, smer elektronika. V navodilih je 12 laboratorijskih vaj, kjer se obravnavajo pretvorniki električnih veličin, merilni mostiči in ojačevalniki ter uporaba členov RC v pretvorbah. Drugi del vaj obravnava še neelektrične veličine in vezja za njihovo merjenje: optični pretvorniki, temperaturni senzor, senzor vlage, kapacitivni pretvornik, Hallova sonda in merilnik pretoka tekočine.
Keywords: elektronika, laboratorijske vaje, vmesniki, pretvornik, senzorji
Published: 20.02.2018; Views: 649; Downloads: 53
.pdf Full text (4,25 MB)
This document has many files! More...

Search done in 0.3 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica