| | 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 / 3845
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Spektralni analizator avdio signala
Andraž Brečko, 2024, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu so predstavljeni razvoj, načrtovanje in izdelava analognega spektralnega analizatorja avdio signala. V grobem vezje sestavljajo aktivni pasovnoprepustni filtri drugega reda, detektorji vršne napetosti, logični del vezja, ki skrbi za pošiljanje signalov na prava mesta, ter zadnji, četrti del, ki je sestav prikazovalnikov in so končna enota vezja. Frekvenčni razpon analizatorja sega od 20 Hz do 20 kHz. Koraki med pasovi so odvisni od njihovega števila, v našem primeru pa celoten frekvenčni spekter delimo na 16 pasov. V delu najprej po segmentih predstavimo dele vezja, ki jih najprej teoretično obrazložimo, navedemo morebitne izračune in določevanje komponent ter predstavimo sheme ter tiskanine. Sledijo meritve in ugotovitve. Kljub možnim izboljšavam vezje deluje v skladu z zastavljenimi cilji.
Keywords: avdio signal, spektralna analiza, pasovnoprepustni filter, detektor vršne napetosti, preklopna vezja, stolpčni prikazovalnik
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 9
.pdf Full text (3,57 MB)

2.
Komparativna analiza orodij za vodenje it skupin z uporabo umetne inteligence
Hana Muzelj, 2024, undergraduate thesis

Abstract: Diplomska naloga se osredotoča na komparativno analizo orodij za vodenje IT skupin, ki vključujejo elemente umetne inteligence. V teoretičnem delu so obravnavane definicije in koncepti informacijskih tehnologij, vodenja IT skupin in umetne inteligence, medtem ko praktični del vključuje poglobljeno primerjavo izbranih orodij glede na njihove funkcionalnosti, integracijo UI ter prispevek k učinkovitosti in organizaciji dela IT ekip. Cilj naloge je oceniti, katero orodje najbolj podpira optimalno delovanje IT skupin v sodobnem tehnološkem okolju.
Keywords: vodenje IT skupin, umetna inteligenca, komparativna analiza, učinkovitost, integracija UI
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 3
.pdf Full text (5,09 MB)

3.
Izvedba metode glavnih komponent v PLK za odkrivanje in izolacijo napak v procesni industriji
Dejan Gaberšek, 2024, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava izvedbo metode glavnih komponent (PCA) v programirljivih logičnih krmilnikih (PLK) za zaznavo in izolacijo napak v procesni industriji. Napake v industrijskih procesih lahko povzročijo velike ekonomske izgube in pogosto ostanejo prikrite z vidika klasičnega nadzora. Razvita metoda, ki je zasnovana na osnovnih matematičnih operacijah, je bila implementirana na Siemens PLK in preizkušena na laboratorijskem modelu treh medsebojno povezanih posod. Dodatno smo izdelali HMI zaslon za vizualizacijo rezultatov, kar omogoča učinkovito spremljanje napak v realnem času in njihovo izolacijo.
Keywords: avtomatizacija, odkrivanje in izolacija napak, analiza glavnih komponent, PLK, TIA portal, hidravlični model
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 4
.pdf Full text (3,54 MB)

4.
Primerjava orodij za razvoj aplikacij za analizo in optimizacijo procesov v industriji
Filip Kralj, 2024, master's thesis

Abstract: Danes inženirji v industriji potrebujejo hitra in zmogljiva programska orodja, ki omogočajo enostavno analizo in modeliranje procesov. Močna razvojna orodja, kot sta MATLAB in SIMULINK, so sicer izjemno uporabna za raziskovalne in razvojne namene, vendar se v neposredni industrijski uporabi še vedno izkazujejo kot premalo praktična. Zato se vse bolj uveljavljajo programska orodja in algoritmi umetne inteligence. Eden izmed teh programskih paketov je CSense podjetja General Electric. CSense omogoča analizo delovanja procesov, identifikacijo vzrokov za izpade v proizvodnji, optimizacijo procesov in številne druge funkcije. V okviru te naloge je bil izveden zajem podatkov z uporabo kombinacije CSense in IFIX okolja, s čimer so bili podatki obdelani in analizirani z namenom izdelave digitalnega dvojčka procesa. Kasneje je bil ta model primerjan z modeli, izdelanimi v okolju MATLAB/SIMULINK. Analiza in primerjava orodij sta bili izvedeni na primeru destilacijskega procesa v Laboratoriju za procesno avtomatizacijo na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (FERI).
Keywords: industrijska avtomatizacija, analiza procesov, strojno učenje, digitalni dvojčki, CSense
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 3
.pdf Full text (4,87 MB)

5.
Vpliv odboja svetlobe od panelov sončne elektrarne
Vid Irgl, 2024, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je opravljena analiza vpliva odboja svetlobe od panelov sončne elektrarne. S pomočjo programske opreme so bile izvedene simulacije in analiza vplivov odboja svetlobe. Pri analizi so bili upoštevani trenutno veljavni predpisi in smernice. Simulacija odboja svetlobe je pokazala, kakšne vrednosti svetlosti dosega odbita svetloba, kakšna je jakost svetlobnega toka odbite svetlobe in kakšen je vpliv na človeško oko.
Keywords: sončna elektrarna, simulacija, analiza bleščanja
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 0
.pdf Full text (4,56 MB)

6.
Razvoj napovednih modelov z uporabo strojnega učenja za zmanjšanje izmeta v proizvodnji podjetja Talum, d.d.
Alen Gojkošek, 2024, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo se osredotoča na razvoj napovednih modelov za napovedovanje izmeta aluminijastih izdelkov v proizvodnji podjetja Talum. Raziskava vključuje analizo proizvodnega procesa, obdelavo podatkov in uporabo različnih tehnik strojnega učenja. Z uporabo metod, kot so eksplorativna analiza podatkov, inženiring značilk in k-kratno prečno preverjanje, so bili razviti in ovrednoteni modeli za napovedovanje izmeta. Rezultati kažejo na izboljšano razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na izmet, in ponujajo priložnosti za optimizacijo proizvodnega procesa. Delo zaključujejo priporočila za implementacijo modelov in nadaljnje raziskave na tem področju.
Keywords: strojno učenje, aluminijasti ulitki, napovedovanje izmeta, optimizacija proizvodnje, analiza podatkov
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 1
.pdf Full text (2,61 MB)

7.
Dejavniki, pogojevalci in pojasnjevalci namere za cepljenje proti covidu-19 v Sloveniji in Evropi : doktorska disertacija
Monika Lamot, 2024, doctoral dissertation

Abstract: Oklevanje pred cepljenjem je že pred pandemijo covida-19 veljalo za eno izmed osrednjih groženj javnemu zdravju, pandemija covida-19 pa je problem oklevanja pred cepljenjem samo še bolj osvetlila. Politična prepričanja posameznikov, institucionalno zaupanje in prepričanja v teorije zarote je že obstoječa literatura opredelila kot ene izmed močnejših napovednikov cepljenja, a so bili ti praviloma obravnavani kot neposredni napovedniki stališč do cepljenja oziroma namere cepljenja, in manj v sklopu kompleksnejših modelov mediacije. Ob tem je večina raziskav pri stališčih do cepljenja slednje proučila na ravni posameznika, manjkajo pa raziskave, ki vključujejo tudi vlogo strukturnih, makro značilnosti družb. Primanjkuje tudi raziskav, ki namero cepljenja proučujejo v sklopu analiz, usmerjenih k posameznikom, ki omogočajo identifikacijo njihovih lastnosti. Obenem je večina študij s področja stališč do cepljenja proti covidu-19 in namere cepljenja opravljena v tujih državah. V Sloveniji gre za pretežno neraziskano področje. To je še posebej problematično, ker gre za državo, ki je tako pred kot tudi po pandemiji spadala med tiste, kjer prebivalci izkazujejo večje oklevanje pred cepljenjem. V doktorski disertaciji smo tako proučili vlogo strukturnih značilnosti pri dejavnikih namere cepljenja proti covidu-19, analizirali lastnosti posameznikov glede na njihovo namero cepljenja ter proučili možne mehanizme odnosa med političnimi prepričanji posameznika in njegovo namero glede cepljenja. Analizirali smo mednarodno anketno podatkovno bazo evropskih držav European Social Survey 10. V prvi študiji smo preverjali strukturne dejavnike v sklopu med-nivojskih interakcij in ugotovili, da ima zaupanje v politične institucije močnejši pozitiven učinek na namero cepljenja proti covidu-19 v državah z višjim BDP na prebivalca in državah, kjer je nižja zaznana korupcija. Ugotovili smo tudi, da bolj individualistično vrednotno usmerjene družbe okrepijo pozitiven učinek zadovoljstva z zdravstvenim sistemom na namero cepljenja. Ob tem se je izkazalo, da nižji BDP na prebivalca, višja zaznana korupcija in bolj kolektivistična usmerjenost družbe okrepijo negativen učinek prepričanj v teorije zarote na namero cepljenja. V drugi študiji smo proučili lastnosti Slovencev in Slovenk glede na njihovo namero cepljenja proti covidu-19. Uvrstili smo jih v latentne profile, ki smo jih analizirali glede na njihovo zaupanje znanosti, zadovoljstvo z delom vlade v času pandemije in prepričanjih v teorije zarote. Izkazalo se je, da so se bili najbolj pripravljeni cepiti posamezniki, uvrščeni v profil, ki je bil najbolj zadovoljen z delom vlade, je v največji meri zaupal znanosti in najmanj izražal zarotniška prepričanja. V tretji študiji smo preverjali razlike v nameri cepljenja glede na politično usmeritev (levo-desno), populistična stališča (dimenziji stališča o ljudski suverenosti in protimigrantska stališča) in politični ekstremizem prek zaupanja političnim institucijam, znanosti in prepričanj v teorije zarote. Ugotovili smo, da so v času pandemije desno politično usmerjeni posamezniki v večji meri zaupali znanosti in v manjši meri izražali prepričanja v teorije zarote, kar je prispevalo k njihovi večji pripravljenosti za cepljenje proti covidu-19, v primerjavi z bolj levo usmerjenimi posamezniki. Ugotovili smo tudi, da podpiranje ideje o ljudski suverenosti pozitivno učinkuje na zaupanje znanosti, to pa na namero za cepljenje; po drugi strani pa pozitivno učinkuje na prepričanja v teorije zarote, kar negativno učinkuje na cepljenje. Pri izražanju protimigrantskih stališč smo ugotovili, da negativno učinkujejo na zaupanje znanosti in pozitivno na prepričanja v teorije zarote, kar pa negativno učinkuje na namero cepljenja. Nenazadnje smo ugotovili, da se politična ekstrema ne razlikujeta v zaupanju političnim institucijam, zaupanju znanosti, prepričanjih v teorije zarote in nameri cepljenja proti covidu-19.
Keywords: covid-19, cepljenje, prepričanja v teorije zarote, politična prepričanja, institucionalno zaupanje, med nivojske interakcije, analiza latentnih profilov, modeliranje strukturnih enačb, Slovenija
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 4
.pdf Full text (3,15 MB)

8.
DETEKCIJA ZAMRZNJENEGA KORAKA IN STIMULACIJA V REALNEM ČASU S PERSONALIZIRANIM NOSLJIVIM SISTEMOM ZA BOLNIKE S PARKINSONOVO BOLEZNIJO : doktorska disertacija
Jan Slemenšek, 2024, doctoral dissertation

Abstract: Analiza in razumevanje človeškega gibanja odpirata nova vrata na različnih področjih, kot so šport, robotika, virtualna resničnost, medicina in rehabilitacija. Detekcija specifičnih aktivnosti človeškega gibanja omogoča razvoj naprednih, personaliziranih naprav, orodij in pripomočkov za medicinske namene. Zbiranje in analiza gibalnih podatkov omogočata ustvarjanje objektivnejše ocene o dejanskem motoričnem stanju posameznika ali bolnika, kar lahko poveča učinkovitost treninga, okrevanja in rehabilitacije. Disertacija predlaga robusten, nosljiv merilni sistem za zajemanje in analizo človeškega gibanja v realnem času, namenjen bolnikom s Parkinsonovo boleznijo, ki doživljajo epizode zamrznitve koraka. Gibalni podatki so pridobljeni s pomočjo pospeškometrov, giroskopov in merilnikov mišične aktivnosti, vgrajenih v elastičen pas, nameščen pod kolenom na obeh nogah. Gibalni podatki so uporabljeni za učenje in testiranje algoritmov strojnega učenja. Z obširno primerjalno analizo desetih uveljavljenih klasifikacijskih algoritmov strojnega učenja za namene detekcije petih aktivnosti smo identificirali kombinacijo konvolucijskih in rekurentnih nevronskih mrež z dodanim mehanizmom pozornosti kot najbolj učinkovit klasifikacijski model, ki je nove instance klasificiral s točnostjo 98.9 %, natančnostjo 96.8 %, senzitivnostjo 97.8 %, specifičnostjo 99.1 % ter F1 oceno 97.3 %. Enostavnejša, čeprav zanemarljivo manj učinkovita kombinacija konvolucijskih in rekurentnih nevronskih mrež z dodatkom preteklih podatkovnih instanc, je implementirana na mikrokrmilniku in uporabljena za klasifikacijo novih instanc s frekvenco 40 Hz. Sistem je v realnem času detektiral zamrznjen korak pri bolnikih s Parkinsonovo boleznijo s točnostjo 95.1 % in povprečno zakasnitvijo 261 ms, pri čemer so bolniki prejemali stimulacijo po potrebi. Ritmični vibracijski stimulatorji so uspešno zmanjšali povprečno trajanje zamrznjenega koraka za 38 %.
Keywords: Analiza gibanja, Parkinsonova bolezen, zamrznitev koraka, strojno učenje, aktivna stimulacija.
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 4
.pdf Full text (6,57 MB)

9.
Konstruiranje vpetja za sistem nizkega izpusta gnojevke na cisterno
Jan Romih, 2024, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je natančno predstavljena konstrukcija vpetja sistema za nizek izpust gnojevke in nosilca zaklepov za cisterno, ki ustreza tehničnim zahtevam in zagotavlja zanesljivo delovanje. Po analizi cisterne in razvoju več konceptnih rešitev smo izbrali optimalno. Modelirali smo v programu SolidWorks in izvedli računalniško analizo v programu PrePoMax. Rezultati so pokazali, da je vpetje robustno in primerno za predvidene obratovalne pogoje. Pri montaži smo odpravili nekatere nepredvidene težave in sistem uspešno pritrdili. Končni izdelek izpolnjuje vse tehnične zahteve in upošteva omejitve cestno prometnih predpisov.
Keywords: Sistem nizkega izpusta gnojevke, numerična analiza, 3D modeliranje, tehnične zahteve, trajnost, gnojevka
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 1
.pdf Full text (3,59 MB)

10.
Umetna inteligenca v oglaševanju
Nika Antolinc, 2024, undergraduate thesis

Abstract: Umetna inteligenca (UI) postaja ključno orodje v sodobnem oglaševanju, saj omogoča podjetjem, da na bolj učinkovit način ciljajo na svoje občinstvo, prilagajajo oglase posameznim uporabnikom ter optimizirajo celotne oglaševalske kampanje. S pomočjo naprednih tehnologij, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in generativni modeli, podjetja lažje razumejo in se odzivajo na hitro spreminjajoče se potrebe potrošnikov. Tako se lahko hitreje in bolj prilagojeno odzivajo na izzive digitalnega okolja, kar povečuje njihovo konkurenčnost. Diplomska naloga raziskuje, kako umetna inteligenca spreminja in nadgrajuje oglaševalske prakse. Poudarek je na tem, kako UI omogoča podjetjem, da dosežejo višjo stopnjo angažiranosti potrošnikov in izboljšajo učinkovitost svojih oglaševalskih strategij. Poleg tega naloga obravnava tudi izzive, povezane z uporabo umetne inteligence, kot so varnost podatkov in pristranskost algoritmov. Ti izzivi lahko pomembno vplivajo na zanesljivost, etičnost in splošno uspešnost oglaševalskih praks, zato je razumevanje teh vidikov ključno za uspešno implementacijo UI v oglaševanje. Naloga tako ponuja celovit vpogled v potenciale umetne inteligence za preoblikovanje sodobnega oglaševanja, hkrati pa opozarja na pomembne omejitve in etične izzive, ki jih je treba upoštevati pri njeni uporabi.
Keywords: umetna inteligenca, oglaševanje, personalizacija, analiza, generiranje, optimizacija
Published in DKUM: 21.10.2024; Views: 0; Downloads: 1
.pdf Full text (985,28 KB)

Search done in 0.29 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica