1. Stil vodenja in organizacijska energija na fursMartin Jurše, 2024, master's thesis Abstract: Pri doseganju ciljev organizacije, tako v poslovnem kot v javnem sektorju, ima uspešnost zaposlenih pomembno vlogo pri doseganju teh ciljev. Od uspešnosti teh zaposlenih je odvisno uresničevanje načrtov, ki jih oblikujejo in izdajajo vodilni v organizaciji. Cilje, ki jih pričakujeta vodstvo in organizacija, je mogoče doseči, po drugi strani pa, če uspešnost zaposlenih ni dobra, pričakovanja in cilji vodstva in organizacije ne bodo doseženi. Uspešnost kot dejanja ali vedenje, ki so povezana s cilji, ki jih želi organizacija doseči. Če vedenje in dejanja zaposlenih ustrezajo organizacijskim ciljem, bo te cilje lažje doseči, če pa vedenje in dejanja zaposlenih ne ustrezajo organizacijskim ciljem, bo organizacijske cilje težko ali nemogoče doseči. Na uspešnost zaposlenega vplivajo številni dejavniki, in sicer: njegove sposobnosti, osebna motivacija, osebna podpora, prisotnost na delovnem mestu, ter odnos z organizacijo oziroma odnos s podjetjem.
Vodenje ima osrednjo vlogo pri upravljanju in je potrebno v vseh organizacijah, da bi preprečili kaos. To vlogo običajno prevzame posameznik, znan kot vodja, njegov pristop pa je odvisen od posebnih okoliščin v organizaciji. Različne razmere zahtevajo različne stile vodenja, vodje pa morajo upoštevati tudi organizacijsko energijo, ki je sila, ki podjetje žene k doseganju njegovih ciljev. Da bi organizacija bila uspešna, mora imeti visoko raven pozitivne energije. V Sloveniji to energijo merimo vsako leto od leta 2016, po začetnih meritvah leta 2006.
Na Finančnem uradu Maribor smo ocenili organizacijsko energijo in ugotovili, da v organizaciji prevladuje energija udobne inertnosti. Izračunan je bil indeks organizacijske energije, ki znaša 1,89 točke, kar je nižje od povprečja javnega sektorja ali nacionalne ravni. Ugotovljeno je bilo, da demokratičen stil vodenja ima statistično značilno pozitiven vpliv na prisotnost produktivne energije na FU Maribor, hkrati smo delno potrdili da birokratičen stil vodenja ima statistično značilen negativni vpliv na prisotnost udobnostne energije. Podani so bili ukrepi za dvig produktivne energije. Vodjem je bilo predlagano prilagajanje stila vodenja glede na energetska stanja posameznih sektorjev, sej so nekateri zaposleni zadovoljni s izbranim stilom vodenja njihovega vodje.
Keywords: Vodenje, stili vodenja, modeli vodenja, organizacijska energija, javni sektor
Published in DKUM: 04.10.2024; Views: 0; Downloads: 5
 Full text (4,83 MB) |
2. Varnost poslovnih podatkov pri implementaciji inteligentnega sistema chatgptMarija Koleva, 2024, undergraduate thesis Abstract: Namen diplomske naloge je bil raziskati implementacijo in uporabo generativnih modelov, predvsem modelov generative pre-trained transformer (GPT), v poslovnem okolju podjetja X in razumeti njihov vpliv na poslovne procese. S poudarkom na varnosti in produktivnosti smo preučili prednosti in izzive integracije teh tehnologij ter opredelili ključne ugotovitve, ki vključujejo izboljšano učinkovitost, inovativnost, kakovost storitev in varnost podatkov. Uporabljene metode vključujejo študijo primera, intervju z vodjo projekta, analizo podatkov in pregled literature. Glavni zaključki vključujejo poudarek na potrebi po implementaciji varnostnih protokolov, upoštevanju etičnih vidikov in implementaciji najboljših praks pri implementaciji generativnih modelov. Priporočila vključujejo uporabo robustnih varnostnih mehanizmov, optimizacijo poslovnih procesov in nadaljnje raziskovanje možnosti uporabe generativnih modelov v poslovnem okolju.
Keywords: generativni modeli, GPT, poslovno okolje, varnost, produktivnost
Published in DKUM: 03.10.2024; Views: 0; Downloads: 4
Full text (1,04 MB) |
3. Uporaba umetne inteligence v konstruiranjuVid Stanovnik, 2024, undergraduate thesis Abstract: Namen diplomskega dela je raziskati uporabo umetne inteligence pri procesu konstruiranja. Delo se osredotoča na uvajanje različnih orodij umetne inteligence in tehnik za izboljšanje učinkovitosti, natančnosti in inovativnosti v procesu načrtovanja in modeliranja. Predstavljene so teoretične osnove umetne inteligence, vključno s strojnim učenjem, nevronskimi mrežami in globokim učenjem. Analizirane so prednosti in slabosti uporabe umetne inteligence, kot so zmanjšanje človeških napak, izboljšana produktivnost, vendar visoki stroški in kompleksnost uvajanja. Poleg tega so predstavljeni praktični primeri uporabe umetne inteligence pri konstruiranju, vključno z orodji, kot so ChatGPT za generiranje zahtevnikov, Autodesk Fusion 360 za generativno oblikovanje in Solidworks za avtomatizacijo oblikovalskih procesov.
Keywords: umetna inteligenca, konstruiranje, generativno oblikovanje, globoki generativni modeli, strojno učenje, globoko učenje.
Published in DKUM: 30.09.2024; Views: 0; Downloads: 16
Full text (2,91 MB) |
4. Komparativna analiza orodij za vodenje projektov podprtih z umetno inteligencoNina Horvat, 2024, undergraduate thesis Abstract: Dandanes se, predvsem v podjetjih, soočajo s kompleksnimi projekti in izzivi, kot so obsežne količine podatkov, spreminjajoče zahteve, težave pri upravljanju časa ter virov in pomanjkljiva komunikacija. Napredne tehnološke rešitve in orodja za projektno vodenje postajajo ključna za uspešno izvedbo projektov. V diplomskem delu smo na začetku predstavili, kaj je projektno vodenje in katere so vrste projektov, v nadaljevanju smo predstavili umetno inteligenco, njeno uporabo pri optimizaciji projektov ter vpliv na vodenje. Ocenili smo prednosti in slabosti treh obstoječih orodij za projektno vodenje, podprtih z umetno inteligenco ter izvedli komparativno analizo izbranih orodij.
Keywords: Inteligentni sistemi, komparativna analiza orodij umetne inteligence, napovedni modeli za vodenje, umetna inteligenca, vodenje projektov.
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 18
Full text (2,61 MB) |
5. Finančni modeli in upravljanje javnih rtv servisov v evropskem prostoruUrh Feldin, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo preučuje finančne modele in upravljanje javnih RTV servisov v evropskem prostoru. Namen naloge je analizirati finančno in upravljavsko stanje petih evropskih javnih RTV servisov s pomočjo primerjave letnih poročil, pregleda zakonodaje in literature. Analizirali smo razvojne trende, spremembe v financiranju in uporavljanju ter ključne izzive, s katerimi se soočajo ti servisi. Identificirali smo, da so kljub stabilnim prihodkom servisi soočeni s finančnimi težavami, potrebo po digitalni transformaciji in iskanju novih virov financiranja. Ugotovitve kažejo na potrebo po nadaljnjem raziskovanju, vključujoč več podatkov in poglobljeno analizo vpliva digitalne transformacije.
Keywords: javni RTV servis, finančni modeli, upravljanje.
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 9
Full text (938,63 KB) |
6. Strategije prilagajanja izhodov velikih jezikovnih modelovBard Grujič, 2024, master's thesis Abstract: Namen magistrskega dela je sistematično predstaviti, raziskati in analizirati delovanje velikih jezikovnih modelov, s posebnim poudarkom na modelu transformatorja, ter raziskati, kako prilagoditi izhode teh modelov za specifične potrebe organizacij. V praksi bomo preučili, kako ta prilagoditev deluje, tako da bomo razvili in demonstrirali aplikacijo za iskanje ključnih besed po dokumentih v PDF formatu z uporabo velikega jezikovnega modela GPT-4 podjetja OpenAI.
Keywords: veliki jezikovni modeli, modeli obdelave naravnega jezika, umetna inteligenca, inženiring spodbud
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 10
Full text (2,79 MB) |
7. Optimizacija podatkov vremenskega modela z uporabo naprednih metod strojnega učenjaRene Rajzman, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo prikazuje uporabo različnih kombinacij metod strojnega učenja, kot sta naključni gozd in gradientno povečevanje, ki jih ponuja Python knjižnica Sklearn, pri optimizaciji rezultatov vremenskih napovednih modelov. Obravnavani vremenski napovedni modeli se uporabljajo na področju elektroenergetskih sistemov za izračun dinamične termične meje daljnovodov. Končni sistem, ki za optimizacijo podatkov vremenskih napovednih modelov uporablja metode strojnega učenja, lahko izboljša natančnost izračunane termične meje, ki je ključnega pomena za dobro elektroenergetsko logistiko.
Keywords: strojno učenje, Python, DTR, vremenski modeli, optimizacija podatkov
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 4
Full text (3,32 MB) |
8. Tehniško izobraževanje in inženirska pedagogikaBoris Aberšek, Andrej Flogie, 2019, scientific monograph Abstract: Pri tehniških in inženirskih izobraževanjih se učenci in študentje učijo razumeti tehniko v njenih socialnih, ekonomskih in ekoloških kontekstih. Pri tem so posebej pomembni tako zgodovinski aspekti tehnike, kot tudi najnovejši dosežki njenega razvoja. Učenci morajo biti pri pouku motivirani tudi za samostojno in aktivno učenje pretežno po principu učimo se ob delu. Da bi tehniško izobraževanje lahko realizirali na tak aktiven način, je treba premakniti njegovo težišče od po-uka(pasivnega učenja) k aktivnemu učenju. Domnevamo, da se bodo razlage in vsebine te knjige večkrat razlikovale od predstav, ki so zakoreninjene tako med učitelji, kot tudi med učenci. Upamo, da bomo s predstavljenimi idejami pri učiteljih izzvali kognitivno disonanco – intelektualno nelagodje, ki jih bo spodbudilo k temu, da bodo prevetrili svoje ponotranjene »teorije v glavah«, pri učencih pa, da bodo odkrili lažjo in bolj efektno pot, kako usvajati zahtevana in potrebna znanja. Ta knjiga je namenjena tako učiteljem tehniških strok kot tudi učencem, da bodo skozi razumevanje procesa učenja lažje in bolj poglobljeno prihajali do znanj in spoznanj.
Keywords: tehniško izobraževanje, inženirska pedagogika, metode in strategije poučevanja, projektni pristop, motivacijski modeli
Published in DKUM: 17.09.2024; Views: 0; Downloads: 2
 Link to full text |
9. Industrija 4.0 in digitalizacija bančnega sektorjaTjaša Rojko, 2024, undergraduate thesis Abstract: Industrija 4.0 je revolucionarni koncept, ki vključuje integracijo digitalnih tehnologij v proizvodno industrijo, prav tako pa digitalizira poslovanje bank in finančnih institucij. Napredne tehnologije so omogočile razvoj inovacij, kot so spletno bančništvo, računalniško trgovanje in plačila s karticami. Nove tehnologije, kot so umetna inteligenca, tehnologija veriženja blokov, internet stvari in robotska avtomatizacija procesov, omogočajo bankam, da izboljšajo svoje storitve, povečajo učinkovitost ter povečujejo prilagodljivost in agilnost. Na trgu se pojavljajo tudi nove konkurenčne grožnje, kot so finančno-tehnološka podjetja, ki ponujajo inovativne rešitve in storitve, kar lahko ogrozi položaj bank na trgu ter jih prisili inoviranju njihove ponudbe in poslovanje na hitro rastočem finančnem trgu.
V diplomskem delu smo si zastavili šest hipotez. V teoretičnemu delu preverjali vpliv industrije 4.0 na spremembe poslovnih modelov bank, poostreno regulacijo bank ob uporabi tehnologij industrije 4.0. V empiričnem delu smo izvedli anketni vprašalnik, kjer smo analizirali odgovore anketirancev o poznanju industrije 4.0 , tehnološko-finančnih podjetjih ter njihovo mnenje o prehodu k tehnološko-finančnem. Preučili smo težave s katerimi se pri spletnih bančnih storitvah soočajo ter skrbi, ki bi jih imeli ob uporabi bančnih storitev, ki temeljijo na naprednih tehnologijah. Tako smo v diplomskem delu preučili tehnologije, ki so odgovorne za intenzivno digitalno transformacijo bančnega sektorja ter njihove implikacije in uporabo v tradicionalnem bančništvu. Poglobili smo se v analizo možnih tveganj in disrupcij, ki so lahko neizogibna posledica transformacije bančnih storitev ter opredelili dosedanje regulativne okvire, ki obsegajo implementacijo tehnologij 4.0 v Evropski uniji.
Keywords: industrija 4.0, digitalizacija bančnega sektorja, tehnologija veriženja blokov, umetna inteligenca, robotska avtomatizacija procesov, internet stvari, tveganja industrije 4.0, digitalni poslovni modeli bank.
Published in DKUM: 05.09.2024; Views: 83; Downloads: 24
Full text (1,95 MB) |
10. Računalniško modeliranje antikarcinogenih učinkov naringenina : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnjeLamija Ahmetović, 2024, undergraduate thesis Abstract: Naringenin je biološko aktiven polifenol iz citrusov z različnimi koristnimi učinki za človeško zdravje. Nedavna znanstvena literatura poroča, da naringenin lahko zavira razvoj in napredovanje tumorjev, kar kaže na njegov potencial za zdravljenje različnih vrst raka.
To diplomsko delo je osredotočeno na naringenin v vlogi polifenolnega lovilca devetih končnih kemijskih karcinogenov, in sicer aflatoksin B1 ekso-8,9-epoksida, 2-cianoetilen oksida, etilen oksida, glicidamida, kloroetilen oksida, vinilkarbamat epoksida, stiren oksida, propilen oksida in β-propiolaktona. Cilj je izračunati aktivacijske proste energije in razjasniti molekularne mehanizme reakcij alkilacije naringenina z obravnavanimi genotoksičnimi kemijskimi karcinogeni z uporabo kvantno-mehanske metode Hartree-Fock v kombinaciji z dvema fleksibilnima baznima setoma 6-31G(d) in 6-311++G(d,p). Izračune aktivacijskih prostih energij smo izvedli na superračunalniški gruči VRANA s programom Gaussian 09 v vakuumu in z uporabo dveh implicitnih modelov topil: modela polarizabilnega kontinuuma in Langevinovih dipolov. Za oceno učinkovitosti naringenina kot polifenolnega lovilca smo izračunane aktivacijske proste energije v kombinaciji z modeli topil primerjali z eksperimentalnimi vrednostmi aktivacijskih prostih energij med istimi končnimi kemijskimi karcinogeni in najbolj reaktivno DNK bazo gvaninom.
Rezultati kažejo na učinkovitost naringenina kot polifenolnega lovilca šestih končnih kemijskih karcinogenov, pri čemer najbolj izstopajo β-propiolakton, vinilkarbamat epoksid in propilen oksid. Znaten antikarcinogeni potencial je naringenin izkazal tudi kot lovilec kloroetilen oksida, aflatoksin B1-ekso-8,9-epoksida in etilen oksida, v primeru katerih so bile izračunane aktivacijske proste energije podobne z eksperimentalno določenimi vrednostmi. V primeru 2-cianoetilen oksida, glicidamida in stiren oksida zaščitne lastnosti naringenina niso tako izrazite, saj so bile izračunane aktivacijske proste energije višje v primerjavi z eksperimentalno določenimi vrednostmi za gvanin.
Trdno verjamemo, da je diplomsko delo razjasnilo zapletene molekularne mehanizme naringenina in bo imelo velik vpliv na nadaljnje računalniške in eksperimentalne študije njegovih antikarcinogenih učinkov.
Keywords: naringenin, flavanoni, končni kemijski karcinogeni, aktivacijske proste energije, kvantno-mehanski izračuni, metoda Hartree-Fock, implicitni solvatacijski modeli
Published in DKUM: 15.07.2024; Views: 145; Downloads: 46
Full text (4,21 MB) |
