| | 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 / 65
First pagePrevious page1234567Next pageLast page
1.
Digitalizacija proizvodnega procesa
Gorazd Čadež, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljena rešitev za digitalno zbiranje podatkov iz proizvodnega procesa. Podatki so se pred implementacijo te rešitve zbirali na staromoden način, torej s pisanjem na list papirja. Opisan je celoten razvoj programske opreme. Začetek temelji na kreiranju uporabniškega vmesnika, ki je napisan v programskem jeziku Python in je oblikovan po obrazcu, na katerega se je prej podatke zapisovalo ročno. V nadaljevanju je predstavljeno oblikovanje MSSQL baze ter povezave med bazo in vmesnikom. Zaključek naloge opisuje obdelavo digitalno zajetih podatkov. Implementacija aplikacije v proizvodnjo okolje podaja večjo sledljivost in preprostejši dostop do informacij, kar uporabniku precej olajša delo.
Keywords: Digitalizacija, Python, SQL, analiza podatkov, avtomatizacija proizvodnje.
Published in DKUM: 01.02.2023; Views: 54; Downloads: 8
.pdf Full text (1,75 MB)

2.
Razvoj platformno neodvisne aplikacije LeagueManager z ogrodjem Kivy : diplomsko delo
Blaž Novak, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj aplikacije LeagueManager, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje, urejanje in spremljanje nogometnih tekmovanj. Opisano je ogrodje Kivy, s katerim smo razvili aplikacijo in omogoča razvoj platformno neodvisne aplikacije. Predstavljene so tudi ostale tehnologije, ki smo jih uporabili ob ogrodju Kivy, kot so: Python, MongoDB in Node.js. Razložene so naše ugotovitve o ustreznosti uporabe ogrodja Kivy za razvoj platformno neodvisne aplikacije.
Keywords: Kivy, programsko ogrodje, Python, platformno neodvisen razvoj, mobilna aplikacija
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 95; Downloads: 20
.pdf Full text (2,85 MB)

3.
Optimization methods for charging an electric vehicle : magistrsko delo
Lara Borovnik, 2022, master's thesis

Abstract: This thesis contains the comparison of different optimization methods that were implemented on a mathematical model of battery charging for electric vehicles. The goal was to compare how the total price of charging changes with different methods and what happens to other variables in equations with different types of optimizations. We tested what happens if the battery only works in charging mode and what happens if we add a possibility of discharging the battery meaning that the electricity goes from the battery back to the grid (vehicle to grid mode). The mathematical model was implemented in Python and optimized using various methods that are from Python libraries SciPy and Pymoo.
Keywords: optimization, battery charging, Python, SciPy, Pymoo
Published in DKUM: 21.10.2022; Views: 105; Downloads: 12
.pdf Full text (1,09 MB)

4.
Analiza uspešnosti lastnega programa za avtomatizirano trgovanje kriptovalut v primerjavi s konkurenčnim : diplomsko delo
Alen Gojkošek, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo predstavili kripto trg in njegove udeležence, predvsem kripto kite. Razvili smo programsko rešitev za avtomatizirano trgovanje kriptovalute bitcoin, ki se je na podlagi podatkov o transakcijah kripto kitov odločala, kdaj bo kriptovaluto bitcoin kupila oziroma prodala. Cilj programa je bil visoka donosnost in neodvisnost od nihanja cen kriptovalut. Rezultate simulacije trgovanja z resničnimi zgodovinskimi podatki kriptovalut iz leta 2022 smo primerjali z rezultati konkurenčnega programa. Dosegli smo vse zastavljene cilje in v primerjalni analizi obeh programov ugotovili, da je naša programska rešitev uspešnejša in ima na dolgi rok manjše naložbeno tveganje.
Keywords: Avtomatizirano trgovanje, bitcoin, kripto kiti, Python
Published in DKUM: 21.10.2022; Views: 109; Downloads: 12
.pdf Full text (1,08 MB)

5.
Uporaba načrtovalskih vzorcev v programskem jeziku Python : diplomsko delo
Ivana Lavrič, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Načrtovalski vzorci pomagajo pri hitrem, kvalitetnem in stabilnem razvoju informacijskih rešitev. Nanašajo se na princip ponovne uporabe, kjer namesto konkretne programske kode ponovno uporabimo ideje. V diplomskem delu smo analizirali katalog načrtovalskih vzorcev GoF z vidika programskega jezika Python. Za prikaz dinamičnosti in uporabnosti jezika, smo pri implementaciji izbranih vzorcev uporabili objektno usmerjeno programiranje, metaprogramiranje in knjižnico PyPattyrn. Ugotovili smo, da lahko, tudi s pomočjo modula ABC, na standardni način implementiramo katerikoli vzorec, hkrati pa zaradi narave jezika Python takšna implementacija ni vedno smiselna. Preverili smo združljivost vzorcev z jezikom Python in ugotovili, da uporaba nekaterih načrtovalskih vzorcev ni smiselna, če pri tem žrtvujemo naravo programskega jezika.
Keywords: programska oprema, načrtovanje, ponovna uporaba, načrtovalski vzorci, GoF, Python
Published in DKUM: 20.10.2022; Views: 102; Downloads: 10
.pdf Full text (5,19 MB)

6.
Aplikacija za pregledovanje in podpisovanje slikovnih dokumentov PDF s pomočjo optičnega prepoznavanja besedila : diplomsko delo
Igor Kepe, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo razvili aplikacijo, ki bo pohitrila in olajšala podpisovanje dokumentov PDF. Implementirana je v programskem jeziku Python, optično prepoznavanje besedila pa je izvedeno z uporabo odprtokodne knjižnice Tesseract. Aplikacija je namenjena podpisovanju dokumentov PDF s slikovnimi in certificiranimi digitalnimi podpisi ter prepoznavanju besedila iz slik in slikovnih dokumentov PDF. Poleg tega nam lahko služi tudi kot enostavni urejevalnik besedila. V veliko pomoč je aplikacija lahko študentom ter vsem, ki se pri delu srečujejo z digitalizacijo ali arhiviranjem dokumentov. Prav tako vsem tistim, ki potrebujejo prepoznavo besedila natisnjenih ali skeniranih dokumentov.
Keywords: Optično prepoznavanje znakov, Tesseract OCR, digitalni podpis, Python, dokument PDF
Published in DKUM: 17.10.2022; Views: 88; Downloads: 21
.pdf Full text (2,57 MB)

7.
CRISP-DM procesni model za podatkovno rudarjenje
Tadej Roškarič, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Z vedno večjim napredkom tehnologije je na voljo vse več kapacitet za shranjevanje in analizo podatkov, pri čemer podatkovne baze postajajo vse kompleksnejše in iz tega razloga potrebujemo standardizirane postopke za analitično procesiranje. Medpanožni standardni postopek za podatkovno rudarjenje CRISP-DM (angl. Cross-Industry Standard Process for Data Mining) je primer tovrstnega standarda, ki je od njegovega nastanka leta 1996 še vedno med glavnimi procesnimi modeli na področju podatkovnega rudarjenja v vseh gospodarskih sektorjih. V tem diplomskem delu opredelimo njegove posamezne faze in korake ter jih podrobno opišemo. Ker podatkovno rudarjenje zaradi njegove poslovne vrednosti pridobiva vedno večji pomen, se na tem področju pojavlja vse več alternativ, zato CRISP-DM primerjamo z modeloma SEMMA (angl. Sample, Explore, Modify, Model, Assess) in ASUM-DM (angl. Analytics Solutions Unified Method for Data Mining) z zaključkom, da slednja nista dovolj fleksibilna za status splošnega standarda. Pregledali smo ustrezno literaturo in opravili študijo primera, v kateri smo optimizirali marketinško kampanjo za bančne storitve na podlagi podatkov portugalske finančne institucije. Po analizi literature in končanem praktičnem primeru smo pretehtali vpliv posameznih faz na kakovost rezultatov in ugotovili, da je v akademskem svetu najmanj pokrita prav faza uvedbe, ki pa je v praksi nepogrešljivega pomena. Prav tako smo izpostavili nekatere ključne pomanjkljivosti, ki znotraj originalnega CRISP-DM procesnega modela niso rešene. V ta namen smo predlagali dodatne korake, kot so postopek zbiranja podatkov, razširitev procesa uvedbe modela in nova faza podatkovne etike. Na podlagi teh predlogov ugotavljamo, da potreba po razširitvi prvotnega CRISP-DM modela obstaja.
Keywords: CRISP-DM, podatkovno rudarjenje, Python, procesni model, strojno učenje
Published in DKUM: 13.10.2022; Views: 125; Downloads: 15
.pdf Full text (2,24 MB)
This document has many files! More...

8.
Obravnava kinetike in mehanizma reakcije pirolize smrekovega lesa : magistrsko delo
Erik Mihelič, 2022, master's thesis

Abstract: Biooglje (BO) se vse bolj uveljavlja kot dodatek k zemlji za izboljšanje njenih lastnosti in kot metoda direktne trajne vezave ogljika. BO deluje kot inertni material z ustrezno specifično površino in drugimi koristnimi lastnostmi pri izboljševanju strukture in lastnosti rodovitnih tal. Ker je proizvodnja BO tesno povezana s postopkom pirolize lesne biomase, smo se v magistrski nalogi osredotočili na raziskavo kinetike ter mehanizma pirolize, za lesno biomaso pa smo izbrali smrekov les v obliki preizkušancev konstantnih dimenzij. Prvi namen raziskav je bil ugotoviti ustrezen kinetični model, ki bo najbolje popisal eksperimentalne podatke, poiskati kinetične parametre ter oboje primerjati z rezultati, analiziranimi preko že obstoječih kinetičnih pristopov kot so: Arrhenius-ov model (AM), Friedmanova metoda, Ozawa-Flynn-Wall (OFW) metoda in Kissinger-Akahira-Sunose (KAS) metoda. Eksperimentalne podatke termo gravimetrične analize (TGA) smrekovega vzorca smo analizirali s pomočjo programskega okolja Python in raziskali alternativni kinetični pristop, katerega smo poimenovali modificiran Arrhenius-ov model (MAM). Prednost MAM je v tem, da vključuje mehanizme glavnih lesnih komponent, hemiceluloze, celuloze in lignina, medtem ko vsi ostali modeli reakcijo pirolize obravnavajo enodimenzionalno. Naslednji namen magistrske naloge je bil popisati termodifuzijske fenomene s področja nestacionarnega prenosa toplote in z vrednostjo Biot-ovega števila dokazati, da debelina lesnega valja ne vpliva na potek pirolizne reakcije, kar pomeni da je notranji toplotni upor zanemarljiv. Na koncu smo pirolizo smrekovih valjev (debeline 5 mm) izvedli še v večjem laboratorijskem piroliznem reaktorju (volumna 1 L) in rezultate primerjali z rezultati TGA. Takšen pristop omogoča spoznavanje povečevalnih kriterijev pri inženirski obravnavi načrtovanja industrijskih piroliznih reaktorjev.
Keywords: piroliza, smrekov les, kinetika, mehanizem, Python, prenos toplote
Published in DKUM: 05.10.2022; Views: 131; Downloads: 17
.pdf Full text (5,43 MB)

9.
Detekcija napak med 3d tiskom z uporabo strojnega vida
Nejc Tovornik, 2022, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi smo zasnovali cenovno ugodno rešitev za zajem slike in odkrivanje napak pri 3D tisku več enakih izdelkov. Najprej smo na kratko pregledali osnove 3D tiska in strojnega vida. Za zajem slike smo izbrali cenovno dostopen komercialni 1D linijski slikovni senzor, ki ne povzroča popačenja leče. Na podlagi meritev smo preučili delovanje tovrstnega senzorja, izdelali tiskano vezje in krmilni program za DSP mikrokrmilnik. Ustvarili smo vtičnik za rezalnik Ultimaker Cura, ki v sloje tiskanega izdelka doda G-kodo za izvajanje skeniranja, ter izdelali program za detekcijo napak. Program temelji na metodi primerjanja zajetih slik prvega uspešnega tiska s slikami nadaljnjih. Potrdili smo, da program uspešno zazna večino napak in ustrezno prekine proces 3D tiskanja.
Keywords: Strojni vid, CIS senzor, 3D-tisk, STM32, Python, G-koda, Duet3D, OpenCV, Altium, C++, Ultimaker Cura
Published in DKUM: 22.09.2022; Views: 100; Downloads: 12
.pdf Full text (6,37 MB)

10.
Optimiranje nelinearnih nepogojenih problemov z determinističnimi in stohastičnimi metodami : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnje
Lovro Anderlič, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Diplomska naloga je prikazana z opisom nelinearnih nepogojenih optimizacijskih problemov računalniških kod v programu Python. Naš problem se je nanašal okoli dveh determinističnih in stohastičnih metod reševanja. Diplomsko delo vsebuje opisane modele, ki smo jih programirali in z njimi reševali osnovne ter zahtevne enačbe. Namen diplomskega dela je bil programiranje enačb v program Python in njegove rešitve premerjat z različno zahtevnimi problemi. Ugotovili smo, kako programirat nelinearne probleme z programskim orodjem in sestavit primeren model za njegovo delovanje. Rezultate smo primerjali glede na enačbe z eno in več spremenljivkami, ter z različnim programskim orodjem.
Keywords: Python, optimiranje, programiranje, nelinearni problemi
Published in DKUM: 19.09.2022; Views: 88; Downloads: 21
.pdf Full text (3,72 MB)

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