| | 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 / 228
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
2.
Discrepancies among Scopus and Web of Science, coverage of funding information in medical journal articles : a follow-up study
Peter Kokol, 2023, original scientific article

Abstract: Objective: This follow-up study aims to determine if and how the coverage of funding information in Web of Science Core Collection (WoS) and Scopus changed from 2015 to 2021. Methods: The number of all funded articles published in 2021 was identified in WoS and Scopus bibliographic databases using bibliometric analysis on a sample of 52 prestigious medical journals. Results: The analysis of the number of funded articles with funding information showed statistically significant differences between Scopus and WoS due to substantial differences in the number of funded articles between some single journals. Conclusion: Due to significant differences in the number of funded articles indexed in WoS and Scopus, which might be attributed to the different protocols for handling funding data in WoS and Scopus, we would still advise using both databases to obtain and analyze funding information.
Keywords: research funding, funding acknowledgement, bibliometrics
Published in DKUM: 02.04.2024; Views: 95; Downloads: 8
.pdf Full text (362,29 KB)
This document has many files! More...

3.
Early detection of neck lymph node metastases in breast cancer patients : the role of ultrasound and fine needle biopsy
Janez Rebol, Peter Balon, Peter Kokol, Boštjan Lanišnik, Iztok Takač, Andraž Dovnik, Nina Fokter Dovnik, Monika Sobočan, Darja Arko, 2019, original scientific article

Keywords: metastases, neck lymph, ultrasound, fine needle biopsy, breast canser
Published in DKUM: 27.03.2024; Views: 93; Downloads: 3
.pdf Full text (129,81 KB)
This document has many files! More...
This document is also a collection of 1 document!

4.
Agile Machine Learning Model Development Using Data Canyons in Medicine : A Step towards Explainable Artificial Intelligence and Flexible Expert-Based Model Improvement
Bojan Žlahtič, Jernej Završnik, Helena Blažun Vošner, Peter Kokol, David Šuran, Tadej Završnik, 2023, original scientific article

Abstract: Over the past few decades, machine learning has emerged as a valuable tool in the field of medicine, driven by the accumulation of vast amounts of medical data and the imperative to harness this data for the betterment of humanity. However, many of the prevailing machine learning algorithms in use today are characterized as black-box models, lacking transparency in their decision-making processes and are often devoid of clear visualization capabilities. The transparency of these machine learning models impedes medical experts from effectively leveraging them due to the high-stakes nature of their decisions. Consequently, the need for explainable artificial intelligence (XAI) that aims to address the demand for transparency in the decision-making mechanisms of black-box algorithms has arisen. Alternatively, employing white-box algorithms can empower medical experts by allowing them to contribute their knowledge to the decision-making process and obtain a clear and transparent output. This approach offers an opportunity to personalize machine learning models through an agile process. A novel white-box machine learning algorithm known as Data canyons was employed as a transparent and robust foundation for the proposed solution. By providing medical experts with a web framework where their expertise is transferred to a machine learning model and enabling the utilization of this process in an agile manner, a symbiotic relationship is fostered between the domains of medical expertise and machine learning. The flexibility to manipulate the output machine learning model and visually validate it, even without expertise in machine learning, establishes a crucial link between these two expert domains.
Keywords: XAI, explainable artificial intelligence, data canyons, machine learning, transparency, agile development, white-box model
Published in DKUM: 14.03.2024; Views: 153; Downloads: 10
.pdf Full text (5,28 MB)
This document has many files! More...

5.
Življenjski cikel programske opreme: teorija in praksa : magistrsko delo
Boštjan Gornik, 2024, master's thesis

Abstract: Življenjski cikel programske opreme je večstopenjski in široko opredeljen razvojni proces za doseganje zelo kakovostne programske opreme. Ključnega pomena je pravilna izbira in implementacija procesnega modela, ki definira pristop k razvoju programske opreme od začetka do konca. Od tod tudi ideja za magistrsko delo, v sklopu katerega smo najprej raziskali in predstavili celoten življenjski cikel programske opreme, vključno z aktualnimi procesnimi modeli in pristopi za izboljšanje le-teh. Zatem sledi empirični del, kjer smo na podlagi anketiranja in analize pridobljenih rezultatov pridobili odstotek odstopanja med teorijo procesnih modelov in uporabo le-teh v praksi, kar je bil vseskozi naš glavni cilj.
Keywords: življenjski cikel razvoja programske opreme, faze življenjskega cikla razvoja programske opreme, procesni modeli razvoja programske opreme, pristopi za izboljšanje razvojnih procesov, primerjava teorije procesnih modelov z uporabo v praksi
Published in DKUM: 06.02.2024; Views: 253; Downloads: 49
.pdf Full text (4,19 MB)

6.
Razvoj spletne izobraževalne platforme z integracijo 3d objektov - spletna učilnica 3.0 : magistrsko delo
Rok Urbanc, 2023, master's thesis

Abstract: Ljudje se že od rojstva dalje učijo z opazovanjem in interakcijo. Vendar učni sistemi še vedno uporabljajo tradicionalne metode. Cilj magistrske naloge je raziskati trenutne metode učilnice VR in izdelati spletno učilnico 3.0, ki omogoča prikaz 3D učnih vsebin, izdelavo učnih ur in deljenje le teh. Glavna prednost take platforme je, da omogoča deljenje vsebin med učitelji in učenci. Tako bomo ustvarili bolj dostopen in prilagodljiv pristop k izobraževanju, ki bo učencem, omogočal razumevanje neznanih vsebin v 3D prostoru, hkrati pa jih bo pripravilo na izzive sodobnega časa. Prav tako bo platforma širila dobre prakse med učitelji, učenci in učitelji.
Keywords: Virtualna resničnost, obogatena resničnost, učilnica 3.0, spletna aplikacija
Published in DKUM: 06.02.2024; Views: 154; Downloads: 28
.pdf Full text (1,71 MB)

7.
Primerjava Kanban in Scrum : diplomsko delo
Alen Fekonja, 2023, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo podrobno opisali vodilna pristopa razvoja programske opreme Scrum in Kanban. Pristopa smo med seboj tudi primerjali. Tako smo jasno definirali njune prednosti, slabosti in podobnosti. Preučili smo tudi orodja, povezana s tema dvema pristopoma, in razložili njihovo vlogo pri zagotavljanju optimiziranega toka dela. Izvedli smo anketo v zvezi s to temo in tako pridobili ključne podatke o uspešnosti teh metod v Sloveniji. Rezultate smo nato uspešno primerjali, analizirali in interpretirali.
Keywords: Kanban, Scrum, ekipe, anketa, orodje
Published in DKUM: 22.12.2023; Views: 691; Downloads: 85
.pdf Full text (1,72 MB)

8.
Podatkovni kanjoni, pristop strojnega učenja za potrebe razložljive umetne inteligence : doktorska disertacija
Bojan Žlahtič, 2023, doctoral dissertation

Abstract: Z uporabo algoritmov strojnega učenja je mogoče izvesti zapletene analize in pridobiti globlje vpoglede na osnovi obsežnih količin podatkov, kar presega človeške zmožnosti. Navedena značilnost je ključni dejavnik, zaradi katerega je strojno učenje vpeljano v številne domene. Kljub številnim prednostim ni vedno možno integrirati strojnega učenja na določena področja, predvsem zaradi tega, ker se za naprednimi metodami pogosto skrivajo modeli tipa črne skrinje. Ti modeli uporabnikom ne omogočajo vpogleda v logiko njihovega odločanja, kar lahko predstavlja oviro v kontekstih, kjer so odločitve kritične in lahko napačna odločitev vodi v resne posledice. Z namenom ublažiti te problematike smo razvili metodo strojnega učenja, temelječo na naravnem pojavu rečnih kanjonov. Ta pojav lahko vizualiziramo v digitalni grafični obliki, kar omogoča intuitiven prikaz logike odločanja. Rezultat je model strojnega učenja, ki generira globinske slike gibanja podatkov za posamezen razred. V teh slikah je pripadnost posamezne instance kanjonu prikazana s pomočjo barvno kodiranih grafov. Podatkovni kanjoni se zaradi svojih lastnosti in metodologije lahko uporabljajo za potrebe razložljive umetne inteligence, bodisi samostojno ali kot dopolnilni mehanizem drugim pristopom strojnega učenja.
Keywords: razložljiva umetna inteligenca, strojno učenje, klasifikacija, razložljivost, zaupanje
Published in DKUM: 05.12.2023; Views: 257; Downloads: 59
.pdf Full text (3,26 MB)

9.
Primerjava metodologij vodenja projektov scrum in slap
Tomaž Mazej, 2023, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi smo temeljito raziskali ter analizirali dve ključni metodologiji za vodenje projektov v IT sektorju – Scrum in Slap. Naš cilj je bil pridobiti vpogled v njune prednosti, slabosti ter učinkovitost v praksi slovenskih IT podjetij. V prvem delu naloge smo predstavili osnovne koncepte tradicionalnih in agilnih metodologij ter hibridnih pristopov vodenja projektov. Skozi zgodovinsko ozadje in značilnosti obeh metodologij smo raziskali njihovo uporabnost in vpliv na različne vidike projektnega vodenja. V nadaljevanju smo izvedli empirično raziskavo, katere namen je bil pridobiti vpogled v uporabo obeh metodologij v praksi slovenskih IT podjetij. Analizirali smo profile sodelujočih podjetij in anketirancev, preučevali najpogosteje uporabljene metodologije ter raziskali, kako se ti dve metodologiji primerjata v smislu motivacije za izbiro, trajanja uporabe ter učinkovitosti.
Keywords: scrum, slap, agilne metodologije, vodenje projekta
Published in DKUM: 03.11.2023; Views: 220; Downloads: 36
.pdf Full text (1,03 MB)

10.
Izdelava računalniške igre ChronoSlime z libGDX : diplomsko delo
Jakob Šrumpf, 2023, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na razvoj računalniške igre s pomočjo okvira LibGDX in sistema ECS (Entity-Component-System). Namen dela je raziskati in predstaviti uporabo sistema ECS pri ustvarjanju iger. Delo ponuja podroben opis vsakega vidika razvoja roguelike igre, vključno s komponentami, entitetami in sistemi. Poleg tega se posveti tudi praktični implementaciji tega pristopa v igri. Diplomsko delo predstavi uspešen razvoj igre Čhrono- Slime”in poudari prednosti, ki izhajajo iz uporabe sistema ECS. Skozi to delo smo spoznali pomembnost sistema ECS v kontekstu razvoja računalniških iger.
Keywords: LibGdx, ECS, Igre, Programiranje
Published in DKUM: 03.11.2023; Views: 621; Downloads: 62
.pdf Full text (2,57 MB)

Search done in 0.32 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica