| | 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 / 72
First pagePrevious page12345678Next pageLast page
1.
Proceedings of the 2021 7th Student Computer Science Research Conference (StuCoSReC)
2021, proceedings

Abstract: The 7th Student Computer Science Research Conference is an answer to the fact that modern PhD and already Master level Computer Science programs foster early research activity among the students. The prime goal of the conference is to become a place for students to present their research work and hence further encourage students for an early research. Besides the conference also wants to establish an environment where students from different institutions meet, let know each other, exchange the ideas, and nonetheless make friends and research colleagues. At last but not least, the conference is also meant to be meeting place for students with senior researchers from institutions others than their own.
Keywords: student conference, computer and information science, artificial intelligence, data science, data mining
Published: 13.09.2021; Views: 60; Downloads: 8
.pdf Full text (11,87 MB)
This document has many files! More...

2.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma
Rok Kukovec, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Keywords: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Published: 24.08.2021; Views: 192; Downloads: 68
.pdf Full text (5,61 MB)

3.
Analiza in primerjava na debianu temelječih linux distribucij
Miha Šiler, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen operacijski sistem Linux in njegove komponente, kakor tudi posamezne trenutno najbolj priljubljene distribucije, ki temeljijo na Debianu. V teoretičnem delu so predstavljene, opisane in analizirane tehnične karakteristike izbranih distribucij. V praktičnem delu so prikazani rezultati zmogljivostnih testov, s katerimi smo testirali izkoriščenost sistemskih virov. Ugotovitve kažejo, da pri testiranju izbranih distribucij ne pride do večjega odstopanja, saj vse distribucije učinkovito izkoristijo sistemske vire.
Keywords: Debian, distribucije, Linux, operacijski sistem, primerjava
Published: 24.08.2021; Views: 160; Downloads: 55
.pdf Full text (1,78 MB)

4.
Uporaba akterskega modela v porazdeljeni spletni večigralski igri
Simon Žlender, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V delu je predstavljen akterski model na primeru preproste porazdeljene večigralske spletne igre. Raziskujemo prednosti in slabosti takšnega pristopa v primerjavi s klasičnim večnitnim modelom, s fokusom na horizontalnem skaliranju in spremembah v omrežju porazdeljenih strežnikov.
Keywords: akterski model, porazdeljeno računanje, Elixir, Phoenix, OTP
Published: 26.05.2021; Views: 241; Downloads: 69
.pdf Full text (2,04 MB)

5.
Namizna aplikacija za vizualizacijo kolesarskih aktivnosti
Marcel Tratnjek, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi so predstavljeni različni sledilci športnih aktivnosti in zajemanje podatkov z njihovo pomočjo med športno aktivnostjo. Glavni namen diplomske naloge je prikazati razvoj namizne aplikacije za vizualizacijo kolesarskih aktivnosti, ki je osnovana na zajetih podatkih sledilcev športnih aktivnosti. Na primeru izdelave namizne aplikacije so predstavljeni različni načini vizualizacije kolesarskih aktivnosti. Vizualizacijo podatkov smo predstavili s pomočjo zemljevidov, grafov in koledarja. Poleg tega smo v sklopu razvoja predstavili še metodo vizualizacije posameznih elementov kolesarskega treninga z uporabo barv. V diplomski nalogi je prikazana tudi uporaba razvite aplikacije.
Keywords: aplikacija, GPX, kolesarske aktivnosti, vizualizacija, WPF
Published: 23.04.2021; Views: 153; Downloads: 58
.pdf Full text (1,86 MB)

6.
uARMSolver: a framework for association rule mining
Iztok Fister, Iztok Fister, 2020, treatise, preliminary study, study

Keywords: association rule mining, categorical attributes, numerical attributes, software framework, optimization
Published: 17.03.2021; Views: 255; Downloads: 11
.pdf Full text (462,21 KB)
This document has many files! More...

7.
Discovering associations in COVID-19 related research papers
Iztok Fister, Karin Fister, Iztok Fister, 2020, treatise, preliminary study, study

Keywords: data science, metro maps, optimization
Published: 15.03.2021; Views: 181; Downloads: 13
.pdf Full text (475,27 KB)
This document has many files! More...

8.
Priročnik za računalniške vaje pri predmetu Orodja za razvoj aplikacij
Iztok Fister, Špela Pečnik, Sašo Karakatič, 2021, other educational material

Keywords: aplikacije, računalniške vaje, e-gradiva
Published: 22.02.2021; Views: 869; Downloads: 624
.pdf Full text (600,72 KB)

9.
Interoperability systems and intelligent services
Iztok Fister, 2021, other educational material

Published: 19.02.2021; Views: 224; Downloads: 30
.pdf Full text (4,75 MB)

10.
Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje
Luka Pečnik, 2021, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, klasifikacijski cevovodi, samodejno strojno učenje
Published: 17.02.2021; Views: 302; Downloads: 97
.pdf Full text (885,17 KB)

Search done in 0.17 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica