Abstract: Magistrsko delo se osredotoča na pomemben izziv učinkovitega razvrščanja odpadkov. Pravilna identifikacija in ločevanje odpadkov sta ključna za izboljšano ravnanje z njimi, višje stopnje recikliranja in zmanjšanje negativnih vplivov na okolje. V nalogi uporabljamo napredne tehnike globokega učenja, predvsem kompleksne umetne nevronske mreže, za natančno klasifikacijo odpadkov na podlagi slik. Cilj je optimizirati razvrščanje odpadkov z raziskovanjem in primerjavo različnih modelov globokega učenja, tehnik predobdelave slik ter prenosom znanja za izboljšanje natančnosti klasifikacije. Ugotovitve bodo prispevale k razvoju naprednih sistemov za ravnanje z odpadki in ohranjanju okolja.Keywords: strojno učenje, globoko učenje, klasifikacija slik, razvrščanje odpadkov, nevronske mrežePublished in DKUM: 04.09.2025; Views: 0; Downloads: 23 Full text (1,67 MB)
Abstract: Diplomsko delo obravnava predstavitev razvoja mobilne aplikacije s programskima jezikoma Java in Kotlin ter njuno razširjenost v industriji za razvoj mobilne aplikacije. Najprej so predstavljene njune lastnosti in značilnosti, potem pa so predstavljene in analizirane njune prednosti ter slabosti. Na koncu so z uporabo okolja za razvoj Android aplikacije uspešno implementirane mobilne aplikacije v oba programska jezika in ugotovljene razlike v razvoju, implementaciji in delovanju mobilnih aplikacij na primeru testne aplikacije, izdelane v obeh programskih jezikih, s pomočjo izvedene komparativne analize.Keywords: Android, mobilne aplikacije, Java, Kotlin, programski jezikiPublished in DKUM: 12.11.2020; Views: 1552; Downloads: 234 Full text (1,78 MB)
