| | 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


41 - 50 / 85
First pagePrevious page123456789Next pageLast page
41.
PREPOZNAVANJE BESEDILA V DIGITALNEM VIDEO SIGNALU
Marko Kočevar, 2010, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo predstavili postopek in izvedbo prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu. Natančneje smo predstavili vse korake, ki so potrebni v fazi prepoznavanje besedila. Ti koraki so: zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija besedila in na koncu še optično prepoznavanje znakov (OCR). V diplomskem delu smo opisali strojno in tudi programsko opremo, ki smo ju uporabili za prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu.
Keywords: procesiranje slike, zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija, Sobel operator, OCR
Published: 05.01.2011; Views: 1656; Downloads: 123
.pdf Full text (6,53 MB)

42.
IZDELAVA SISTEMA ZA UPRAVLJANJE Z IMB-OVIMI ČAKALNIMI VRSTAMI
Boris Ferš, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Čakalne vrste se vedno bolj uporabljajo kot sredstvo za izmenjavo sporočil med aplikacijami, ki so nameščene na različnih platformah. Zagotavljajo shranjevanje sporočil, ki si jih aplikacije pošiljajo in zagotavljajo, da sporočilo prispe k prejemniku, tudi če v trenutku pošiljanja ni dosegljiv. Primarna komponenta čakalnih vrst je upravljavec čakalnih vrst, ki komunicira z zunanjim svetom ter upravlja s čakalnimi vrstami in njenimi sporočili. V diplomskem delu, podrobneje opišemo kakšne tipe čakalnih vrst poznamo, kako poteka izmenjava sporočil med aplikacijami in čakalnimi vrstami in katere komercialne ter odprtokodne rešitve na področju posredniške programske opreme, ki omogoča pošiljanje in sprejemanje sporočil preko čakalnih vrst, poznamo. V praktičnem delu smo razvili spletno aplikacijo MQAdmin, ki omogoča delo z IBM-ovimi čakalnimi vrstami. Aplikacija, lahko dodaja, razvršča (kopira, premika, briše) ali pregleduje sporočila v čakalnih vrstah.
Keywords: porazdeljeno procesiranje, čakalne vrste, posredniška programska oprema, MQM
Published: 14.12.2010; Views: 1212; Downloads: 70
.pdf Full text (1,55 MB)

43.
RAZPOZNAVANJE OBJEKTOV V DIGITALNI SLIKI Z UPORABO NEVRONSKE MREŽE
Niko Laznik, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo natančneje predstavili digitalno sliko, njeno segmentacijo ter kot klasifikator, uporabili nevronsko mrežo. Preučili smo postopke razpoznavanja objektov v digitalni sliki in implementirali testni program. V razvitem programskem okolju smo kot iskane objekte v digitalni sliki izbrali prometne znake. S pomočjo testnega nabora slik, smo preverili uspešnost razpoznavanja oblik prometnih znakov z nevronsko mrežo. Na koncu smo predlagali možne izboljšave izvedenega postopka.
Keywords: razpoznavanje objektov, procesiranje digitalne slike, nevronska mreža
Published: 31.05.2011; Views: 1997; Downloads: 224
.pdf Full text (3,11 MB)

44.
Nitrati v zelenjavi in spremembe v vsebnosti po skladiščenju in procesiranju
Alenka Hmelak Gorenjak, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Namen disertacije je bil določitev realnih izhodišč za oceno vnosa nitratov s svežo, skladiščeno in procesirano zelenjavo in postavitev smernic za njegovo zmanjšanje. V ta namen smo validirali metodi za določanje nitratov s tekočinsko kromatografijo: EN 12014-4 in metodo po Chengu in Tsangu ter ju primerjali s standardno spektrofotometrično metodo EN 12014-7. Z validiranimi metodami smo določili vsebnost nitratov v vzorcih solate (Lactuca sativa L.), regrata (Taraxacum officinale agg. F.H. Wigg), špinače (Spinacia oleracea L.), belega zelja (Brassica oleracea var. capitata L. convar. capitata (L.) Alef. var. capitata L. fo. alba DC.), rdeče pese (Beta vulgaris L. subsp. vulgaris var. conditiva Alef., syn. B. vulgaris L. var. cruenta Wittm.) in krompirja (Solanum tuberosum L.). V raziskavo smo zajeli vzorce zelenjave različne pridelave, v različnih letnih časih, različnega izvora in sort. Vsebnost nitratov smo določili v v zorcih surove, skladiščene in procesirane zelenjave. Postopke obdelave zelenjave smo izvedli z 11 različnimi tehnikami v veliki kuhinji pod kontroliranimi pogoji in v velikih kisarnah zelja. Zaključke disertacije smo podali na osnovi analize 1043 podatkov o vsebnosti nitratov, nitritov (določeni po Griessu) in vitamina C (določen s tekočinsko kromatografijo s PDA detekcijo). Vsebnosti nitratov v vseh analiziranih vzorcih so znašale od 14 do 7513 mg/kg sveže snovi. Najvišje vsebnosti nitratov smo določili v rdeči pesi (2816 mg/kg), sledijo špinača (1682 mg/kg), solata (1529 mg/kg), belo zelje (374 mg/kg), regrat (195 mg/kg) in krompir z najnižjo določeno vsebnostjo nitratov (143 mg/kg). Shranjevanje ni imelo značilnega vpliva na vsebnost nitratov in nitritov v solati. Razmerje vsebnosti vitamin C/nitrat se je med skladiščenjem krompirja značilno znižalo za 48 %. Za oceno vnosa nitratov v človeški organizem je potrebno upoštevati vpliv tehnik obdelave na znižanje ali zvišanje vsebnosti nitratov glede na svežo zelenjavo. Po kuhanju upoštevamo 53 % znižanje vsebnosti nitratov za špinačo, 24 % znižanje za fermentirano zelje in 10 % za neolupljeno rdečo peso. Blanširanje špinače vpliva na 36 % znižanje vsebnosti nitratov, sotiranje na 25 % povišanje. Pripravljen pire iz kuhane špinače vsebuje 60 % manj nitratov kot sveža špinača, pire iz dušene špinače 30 % manj. Med fermentacijo zelja se vsebnost nitratov ni značilno spremenila. Na vnos nitratov v človeški organizem imata glavni vpliv vrsta zaužite zelenjave in način priprave.
Keywords: nitrati, solata, Lactuca sativa, špinača, Spinacia oleracea, belo zelje, Brassica oleracea var. capitata fo. alba, rdeča pesa, Beta vulgaris subsp. vulgaris var. conditiva, krompir, Solanum tuberosum, skladiščenje, procesiranje
Published: 16.02.2015; Views: 1963; Downloads: 293
.pdf Full text (3,76 MB)

45.
UPORABA MATLAB/SIMULINK OKOLJA ZA RAZVOJ DSP APLIKACIJ NA PLATFORMI BF561
Uroš Kocjan, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo metodologijo fleksibilnega razvoja DSP aplikacij za DSP platforme iz MATLAB/Simulink modela. Podrobneje predstavljamo programsko okolje MATLAB/Simulink in razvojno okolje Visual DSP za razvoj programske kode v C/C++ na DSP platformah. Jedro diplomske naloge predstavlja metodologija razvoja modela v MATLAB/Simulink okolju in nato fleksibilni in avtomatski prenos modela v razvojno okolje DSP platform, ki ga omogoča povezava med MATLAB/Simulink okoljem in Visual DSP.
Keywords: Matlab/Simulink, Visual DSP 5.0, ADSP Blackfin BF561, digitalno procesiranje signalov, platforma s celoštevilsko aritmetiko
Published: 13.07.2011; Views: 1994; Downloads: 120
.pdf Full text (7,03 MB)

46.
PRIMERJAVA RAZLIČNIH ALGORITMOV ZA DOLOČANJE KOLOKACIJ MED BESEDAMI
Dejan Brodnjak, 2011, bachelor thesis/paper

Abstract: Kolokacije so besedne zveze, ki se v besedilih pojavljajo pogosteje kot bi se po naključju. V diplomskem delu bomo spoznali njihov pomen in uporabo pri procesiranju besedil v slovenskem jeziku. Pogledali si bomo tudi korpus jos1M, ki ga bomo uporabljali kot vhod v algoritme za določanje kolokacij. Implementirali bomo dva algoritma za določanje kolokacij (frekvenčni in razpršeni). Z morfološkim filtriranjem bomo izrazili kolokacije. Na koncu bomo algoritma primerjali.
Keywords: procesiranje naravnega jezika, kolokacije, jos1M korpus
Published: 30.09.2011; Views: 1140; Downloads: 76
.pdf Full text (1,48 MB)

47.
WIKIFIKACIJA VSEBIN V DIGITALNI KNJIŽNICI UM
Marko Burjek, 2011, bachelor thesis/paper

Abstract: V diplomskem delu smo raziskovali področje pomenskega označevanja besedila v slovenskem jeziku. Najprej smo opisali obstoječa pomenska označevalnika Wikipedija miner in DBpedija Spotlight. V praktičnem delu smo izdelali lasten pomenski označevalnik za pomensko označevanje v slovenskem jeziku. Rezultate pomenskega označevanja smo primerjali s prej opisanimi označevalniki
Keywords: Wikipedija, DBpedija, pomenski splet, procesiranje naravnega jezika, pomensko označevanje besedila
Published: 25.09.2011; Views: 2102; Downloads: 102
.pdf Full text (2,70 MB)

48.
SEGMENTACIJA BESEDIL DIPLOMSKIH NALOG IZ DIGITALNE KNJIŽNICE UNIVERZE V MARIBORU
Marcel Žerdin, 2011, bachelor thesis/paper

Abstract: Diplomsko delo zajema predstavitev načrtovanja in implementacije programske rešitve za segmentiranje diplomskih del iz Digitalne knjižnice Univerze v Mariboru (DKUM). V delu smo najprej opisali področje procesiranja naravnega jezika in ujemanja vzorcev. Zatem smo opisali programsko rešitev. Predstavili smo postopek pridobitve čistega teksta iz dokumentov PDF, nato analizo zgradbe diplomskih nalog in njihovo segmentiranje. Podali smo tudi opis razvojnega okolja ter opisali težave in omejitve, na katere smo naleteli med razvojem programske rešitve. V zaključku smo podali nekaj sklepnih misli o rezultatih in možnostih nadaljnjega dela.
Keywords: segmentiranje besedila, procesiranje naravnega jezika, ujemanje vzorcev, regularni izrazi
Published: 23.09.2011; Views: 1767; Downloads: 144 
(1 vote)
.pdf Full text (2,29 MB)

49.
PRIMERJAVA JAVANSKIH OGRODIJ ZA RAZVOJ ASINHRONIH SPLETNIH APLIKACIJ
Marko Agrež, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo se najprej dotaknili asinhronih komunikacijskih tehnik med odjemalcem in strežnikom preko spleta. V nadaljevanju smo raziskali tehnologije, ki na strežniški strani nudijo podporo tem tehnikam. Odgovorili smo na vprašanje »Zakaj so pomembna ogrodja in kako nam olajšajo delo?« ter predstavili dve izmed njih – CometD in Atmosphere. Naredili smo pregled dobrih praks na področju testiranja zmogljivosti spletnih aplikacij ter izvedli primerjavo predstavljenih ogrodij po zmogljivosti in nekaterih funkcionalnih lastnostih.
Keywords: Comet, AJAX s potiskanjem, bogate spletne aplikacije, asinhron splet, ogrodje, CometD, Atmosphere, asinhrono procesiranje zahtev, WebSocket
Published: 18.11.2011; Views: 1606; Downloads: 124
.pdf Full text (2,10 MB)

50.
IZDELAVA PROGRAMSKEGA PAKETA ZA PRIDOBIVANJE IN PRIMERJANJE BESEDIL IZ INTERNETA
Matej Petek, 2012, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo obdelali področje pridobivanja dokumentov iz različnih virov na internetu. V teoretičnem delu smo predstavili, kako delujejo spletni pajki, strežniki OAI-PMH in OAI-ORE ter orodje Appache Tika, ki omogoča pretvorbo različnih vrst dokumentov v tekstovno obliko in ekstrakcijo metapodatkov. Zatem smo na kratko predstavili naloge, ki jih rešujejo sistemi za obdelavo besedil v naravnem jeziku. V praktičnem delu smo izdelali programski paket za pridobivanje dokumentov iz interneta in primerjanje besedil iz teh dokumentov.
Keywords: procesiranje naravnega jezika, metapodatki, spletni pajki, OAI-PMH, detekcija plagiatov
Published: 14.03.2012; Views: 2530; Downloads: 187
.pdf Full text (2,57 MB)

Search done in 0.25 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica