| | 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 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Navidezni vodič po zgradbi
Mihael Polanec, 2015, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo prikazali razvoj mobilne aplikacije za navigiranje po prostoru, imenovane „Navidezni vodič po zgradbi“. Aplikacija je razvita za platformo Android. Omogoča določitev trenutne lokacije uporabnika v prostoru, izbiro destinacije in izračun najkrajše poti med dvema točkama. Za lažjo orientacijo uporabnika aplikacija sledi gibanju uporabnika po prostoru in preverja, ali se giba v pravo smer. Če zazna gibanje v napačno smer, ga na to najprej opozori, nato pa izračuna novo najkrajšo pot do cilja. Predstavili in opisali smo kode QR, Kalmanov filter, Dijkstrin algoritem za iskanje najkrajše poti, števec korakov, mobilni telefon in senzorje, ki so nam na voljo. Delovanje aplikacije smo preverili na objektu G2 Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Teste smo izvajali tako, da smo izbrali začetno in končno točko, preverili, kako natančno se je izračunala najkrajša pot, nato pa smo to pot obhodili. Dobljeni rezultati so pokazali, da je bila najkrajša pot izračunana natančno, manjše nenatančnosti pa smo ugotovili pri sledenju uporabniku.
Keywords: mobilna aplikacija, operacijski sistem Android, Kalmanov filter, Dijkstrov algoritem, koda QR, navigacija
Published: 14.10.2015; Views: 711; Downloads: 78
.pdf Full text (3,34 MB)

2.
Zaznavanje in napovedovanje prisotnosti napak v izvorni kodi s pomočjo metrik programske opreme in strojnega učenja
Mihael Polanec, 2018, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi smo spoznali različne tipe metrik za merjenje karakteristik izvorne kode in algoritme strojnega učenja. Obe področji smo združili v aplikaciji, s katero smo testirali natančnost napovedovanja prisotnosti napak v izvorni kodi z različnimi algoritmi strojnega učenja. Aplikacija je razvita v Javi s pomočjo knjižnice WEKA 3.8. S pridobljenimi rezultati smo pokazali, da bi nekatere pristope lahko uporabili za napovedovanje napak v izvorni kodi.
Keywords: metrike programske opreme, strojno učenje, napake programske opreme
Published: 05.12.2018; Views: 377; Downloads: 75
.pdf Full text (2,82 MB)
This document has many files! More...

Search done in 0.06 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica