1. |
2. Strategija računalniškega preiskovanja in analitske dejavnosti na področju kriminaliteteStaš Svetek, Jure Kebe, 2003, published professional conference contribution Keywords: kriminaliteta, preiskovanje, kazniva dejanja, statistika, računalništvo, računalniško preiskovanje, analitika
Published in DKUM: 19.03.2024; Views: 169; Downloads: 14
 Full text (212,15 KB) |
3. Programsko orodje Watson - študija primeraLuka Pisovec, Igor Belič, 2002, published professional conference contribution Keywords: računalništvo, programska orodja, računalniški programi, Watson, baze podatkov, policija, študije primerov
Published in DKUM: 11.03.2024; Views: 163; Downloads: 9
Full text (289,82 KB) |
4. Primerjava sistemov CAD (Solidworks in Onshape) pri 3D modeliranju : diplomsko deloJan Gabrijel, 2023, undergraduate thesis Abstract: Programska oprema za računalniško podprto konstruiranje je stalnica pri razvoju izdelkov in ima velik vpliv na različne tehnologije in sisteme proizvodnje v raznovrstnih panogah. Razvoj in uporaba teh sistemov je ključno spremenila tradicionalne metode razvoja izdelkov vse od prototipa do končne proizvodnje. Čeprav se teoretske metode modeliranja ne spreminjajo veliko, je njihov razvoj v zadnjem času predvsem usmerjen na prilagajanje vedno močnejši strojni opremi, kakovosti prikazovanja in predvsem soočanja s številnimi izzivi kot so dostopnost do skupnih podatkovnih baz, komunikacija preko računalniških mrež, težave z verzijami ter stroški strojne opreme in licenciranja.
Novejša programska oprema CAD v oblaku, uporabnikom ponuja novo in drugačno storitev, ki ne zahteva namestitve programske opreme in licenciranje, in je enostavno dosegljiva iz internetnega prikazovalnika. Programska oprema v oblaku na splošno sicer še ne odgovarja na vsa vprašanja, ki se ob pojavljajo ob uporabi, vendar že prinaša nove pristope, ki nakazujejo smernice drugačne uporabe sistemov CAD.
V diplomski nalogi smo na primeru geometrije sklopa parnega stroja primerjali sistema CAD: Solidwoks kot tradicionalni sistem CAD in Onshape kot primer sistema CAD v oblaku. Namen diplomske naloge je uporabniška izkušnja dveh programskih sistemov CAD na enakem izdelku katere rezultat so številni dejavniki, ki jih je potrebno upoštevati. Ugotovimo lahko, da je uporabniška izkušnja zelo podobna, a je prednost, ob zagotovljeni varnosti podatkov na strani oblačnih storitev.
Keywords: sistemi CAD, modeliranje, računalništvo v oblaku
Published in DKUM: 16.01.2024; Views: 389; Downloads: 25
Full text (2,95 MB) |
5. Vpliv mešane resničnosti na poslovanje podjetjaNastja Demirovič, 2023, master's thesis Abstract: Mešana resničnost je tehnologija, ki združuje fizični in digitalni svet ter ustvarja novo resničnost. Mešana resničnost se vse bolj uporablja v poslovnem svetu in pomembno vpliva na uspešnost poslovanja. Podjetjem omogoča ustvarjanje poglobljenih izkušenj, ki pritegnejo stranke in zaposlene na načine, ki prej niso bili mogoči. Ena od ključnih prednosti je, da izboljša uporabniško izkušnjo. Podjetja strankam lahko zagotavljajo poglobljeno in interaktivno izkušnjo, ki jim omogoča ogled in interakcijo z izdelki ali storitvami na bolj privlačen način. To lahko vodi do povečanega zadovoljstva strank in zvestobe blagovni znamki.
Poleg izboljšanja uporabniške izkušnje pomembno vpliva tudi na uspešnost zaposlenih. Z uporabo mešane resničnosti za usposabljanje in razvoj se lahko zaposleni naučijo novih veščin in procesov v poglobljenem in interaktivnem okolju. To vodi do višjih stopenj zadrževanja in izboljšane učinkovitosti. Poleg tega lahko izboljša sodelovanje in komunikacijo znotraj organizacij. Ekipam omogoča, da delajo skupaj v virtualnem okolju, ne glede na njihovo fizično lokacijo. To omogoča večjo prilagodljivost in produktivnost, saj lahko ekipe sodelujejo učinkoviteje in uspešneje.
Mešana resničnost je zelo primerna za poslovne procese, ki zahtevajo kombinacijo fizičnih in digitalnih interakcij, kot so oblikovanje izdelkov, prodaja in trženje, usposabljanje in izobraževanje ter sodelovanje na daljavo.
Na splošno ima uporaba mešane resničnosti pozitiven vpliv na poslovno uspešnost. Izboljšuje uporabniško izkušnjo, povečuje učinkovitost zaposlenih ter omogoča boljše sodelovanje in komunikacijo znotraj organizacij. Ker se še naprej razvija in postaja bolj dostopna, je verjetno, da bo njen vpliv na poslovno uspešnost le še naraščal.
Keywords: Umetna inteligenca, razširjena resničnost, računalništvo v oblaku, upravljanje odnosov s strankami, načrtovanje virov podjetja, internet stvari, ključni kazalnik uspešnosti, mešana resničnost, virtualna resničnost
Published in DKUM: 26.10.2023; Views: 479; Downloads: 51
Full text (1,23 MB) |
6. Delovanje erp rešitev v računalniškem oblakuNina Margon, 2013, undergraduate thesis Abstract: V 21. stoletju je tehnološki napredek dosegel že zelo veliko. Pojavljati so se začeli vedno novi in novi trendi, ki silijo podjetja k spreminjanju in posodabljanju svojega poslovanja in k novim trendom, ki jih narekuje trg. Podjetja, ki se slabo prilagajajo razmeram na trgu, so običajno tista, ki ne preživijo in jih pokoplje konkurenca. Ravno iz tega razloga je potrebno, predvsem za podjetja, spremljati trg na katerem se nahajajo in se mu prilagajati, zaznati spremembe in jih čim prej odpraviti, da podjetje lahko nemoteno posluje naprej ter jih konkurenca ne prehiti.
Keywords: Računalništvo v oblaku, ERP rešitve, Cloud Computing, SAP, Microsoft Dynamics NAV
Published in DKUM: 18.10.2023; Views: 436; Downloads: 13
Full text (7,46 MB) |
7. Pametna počitniška hišica : diplomsko deloBlaž Bernjak, 2023, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga celovito predstavi proces razvoja programske rešitve za rezervacijo pametnih počitniških hišic. V nalogi temeljito raziskujemo raznolika področja računalništva, vključno s spletnimi aplikacijami, hibridnimi mobilnimi aplikacijami, internetom stvari ter oblačnim računalništvom. Skozi vso nalogo se kot rdeča nit prepleta programski jezik Javascript, ki deluje kot ključno orodje za združevanje teh raznolikih tehnologij v končni izdelek.
Keywords: internet stvari, hibridna aplikacija, oblačno računalništvo
Published in DKUM: 12.10.2023; Views: 425; Downloads: 47
Full text (3,91 MB) |
8. Opredelitev, uvajanje in prakse zelenega računalništva v Sloveniji in tujiniNina Milošič, 2023, master's thesis Abstract: Živimo v času, kjer so računalniški sistemi nekaj vsakdanjega. Navadno ob njih pomislimo na prednosti, ki jih ponujajo; navsezadnje ne moremo zanikati, da nam na več področjih življenja poenostavljajo delo. Kot slabo lastnost pa največkrat omenimo vedno večjo odvisnost od njih, ki je, sploh pri mladih, vedno bolj problematična. Ne zdi pa se, da se dovolj govori o drugi plati, onesnaževanju, tistem, ki nam je, kot uporabnikom, navadno manj vidna. Ta problematika je gonilo te magistrske naloge.
Število računalnikov se povečuje iz dneva v dan, prav tako pa tudi njihova električna poraba. To vpliva na povečevanje delcev karbona v atmosferi. Zeleno računalništvo in njegove strategije predstavljajo možnost za bolj zdrav in varnejši prostor za nas (Vikram, 2015, str. 767).
Zeleno računalništvo je pojem, ki ga je težko enotno opisati. Gre namreč za disciplino, ki iz dneva v dan pridobiva pomen in število njenih privržencev. Čeprav, svetovno gledano, zaenkrat še ni regulacij v zvezi z zelenim računalništvom, pa je za pričakovati, da se bo to v naslednjih nekaj letih spremenilo. Podjetja, ki se tega zavedajo in to tudi v tem trenutku že upoštevajo, so na odlični konkurenčni poti.
Zanimivo je pogledati statistiko, ki navaja, da so računalniški sistemi »krivci« za 13 % porabe električne energije v pisarniških stavbah. Povedano z drugimi besedami, to predstavlja 2 % letne porabe električne energije v Združenih državah Amerike ali toliko, kot je sama porabi zvezna država New Jersey (Levis in drugi, b. d.).
Zdi se, da je Slovenija na tem področju nekaj korakom za ostalimi. Vsaj tako nakazuje naš vprašalnik, ki je pokazal, da več kot 80 % respondentov sploh še ni slišalo za zeleno računalništvo. Po drugi strani pa jih polovica označuje kot zelo pomemben element organizacije v bližnji prihodnosti.
Keywords: zeleno računalništvo, zeleni informacijski sistemi, zelena informacijska tehnologija, družbena odgovornost, trajnost
Published in DKUM: 10.10.2023; Views: 485; Downloads: 23
Full text (3,35 MB) |
9. Metoda za izboljšanje prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov z uporabo lokalnih meritev in satelitskih slik : doktorska disertacijaJernej Cukjati, 2023, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo novo metodo za izboljšavo prostorsko-časovne ločljivosti okoljskih geoprostorskih podatkov. Geoprostorske podatke pogosto dobimo tudi iz meritev, ki jih zajamemo z lokalnimi ali s satelitskimi senzorji. Pomanjkljivost teh zajemov so redki lokalni senzorji in nizka časovna ločljivost satelitskih slik. Prostorsko in časovno ločljivost izboljšamo s souporabo podatkov iz meritev obeh podatkovnih virov. Najprej opazovano območje razdelimo v mrežo pikslov in nad lokalnimi senzorji sestavimo Voronoijev diagram. Središča Voronoijevih celic ustrezajo lokacijam lokalnih senzorjev, ki v danem časovnem trenutku vračajo veljavne izmerjene vrednosti. Za nabor pikslov znotraj vsake posamezne Voronoijeve celice zgradimo ločene regresijske modele s strojnim učenjem. Razlagalne spremenljivke regresijskih modelov so pretekli podatki iz meritev lokalnih senzorjev trenutno izbrane Voronoijeve celice in njenih sosed, ciljne vrednosti pa so iz izbranega nabora pikslov satelitskih slik. Po izračunu vrednosti okoljske spremenljivke v vseh pikslih na opazovanem območju dobimo geolocirano rastrsko sliko okoljske spremenljivke. Predlagano metodo smo uporabili na podatkih meritev lokalnih senzorjev in satelitskih slik toplogrednega plina NO2. Regresijske modele smo zgradili s tremi metodami: algoritmom najbližjih sosedov, linearno regresijo in večplastno naprej usmerjeno nevronsko mrežo. Najvišjo točnost smo dosegli z nevronsko mrežo. Predlagano metodo smo primerjali s petimi referenčnimi metodami, ki so bile predstavljene v zadnjih treh letih. Te metode so: geografsko-časovno obtežena nevronska mreža, prilagodljiva grafovska konvolucijska povratna nevronska mreža, časovna grafovska konvolucijska nevronska mreža z mehanizmom pozornosti, nevronska mreža za izmenjevanje sporočil, združena z mrežami dolgega kratkoročnega spomina, in globoko ansambelsko strojno učenje. Po točnosti je najboljše rezultate dala naša metoda. Najbolj se nam je približala metoda, sestavljena iz nevronske mreže za izmenjavo sporočil in nevronske mreže z dolgim kratkoročnim spominom. Od te smo bili točnejši za približno 5 %.
Keywords: računalništvo, strojno učenje, k-najbližji sosedje, linearna regresija, naprej usmerjena nevronska mreža, daljinsko zaznavanje
Published in DKUM: 02.10.2023; Views: 539; Downloads: 95
Full text (5,61 MB) |
10. Uporaba sistemov umetne inteligence v osnovni šoli : magistrsko deloMaša Štaleker, 2023, master's thesis Abstract: Osnovni namen magistrske naloge je bil raziskati ozaveščenost o umetni inteligenci in integracijo sistemov umetne inteligence v osnovne šole z vidika svetovalne službe.
V teoretičnem delu magistrske naloge najprej opredelimo razvoj umetne inteligence in tehnologije umetne inteligence. Omenimo tipe umetne inteligence pri človeku ter kje vse je umetna inteligenca prisotna v vsakdanu posameznika. Osredotočimo se tudi na umetno inteligenco v izobraževanju, pomen računalnika, vlogo učitelja pri elektronskem izobraževanju in uporabo informacijsko-komunikacijskih tehnologij. Pri tem izpostavimo tudi uporabo metod umetnointeligenčnih sistemov in opozorimo na previdnost pri uporabi umetne inteligence.
V empiričnem delu magistrske naloge opravimo kvalitativno interpretativno študijo. Podatke za raziskavo smo zbrali z intervjuji, ki so bili izvedeni v naključno izbranih osnovnih šolah po Sloveniji. Pridobili smo odgovore 16 svetovalnih delavk, ki so redno zaposlene v šolski svetovalni službi. Na podlagi pridobljenih podatkov zaključujemo, da so intervjuvane svetovalne delavke dobro ozaveščene o sistemih umetne inteligence. Zavedajo se pomena uporabe tehnologije ter njenih pozitivnih in negativnih vplivov na otroke. Opozarjajo na pomembnost lastne aktivnosti in vseživljenjskega izobraževanja na področju umetne inteligence.
Keywords: sistemi umetne inteligence, svetovalno delo, vplivi tehnologije, računalništvo
Published in DKUM: 22.08.2023; Views: 879; Downloads: 300
Full text (1,96 MB) |
