1. Detecting potential investors in crypto assets : insights from machine learning models and explainable AITimotej Jagrič, Aljaž Herman, Davor Luetić, Damijan Mumel, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: This study explores the characteristics of individual investors in crypto asset markets using machine learning and explainable artificial intelligence (XAI) methods. The primary objective was to identify the most effective model for predicting the likelihood of an individual investing in crypto assets in the future based on demographic, behavioral, and financial factors. Data were collected through an online questionnaire distributed via social media and personal networks, yielding a limited but informative sample. Among the tested models, Efficient Linear SVM and Kernel Naïve Bayes emerged as the most optimal, balancing accuracy and interpretability. XAI techniques, including SHAP and Partial Dependence Plots, revealed that crypto understanding, perceived crypto risks, and perceived crypto benefits were the most influential factors. For individuals with a high likelihood of investing, these factors had a strong positive impact, while they negatively influenced those with a low likelihood. However, for those with a moderate investment likelihood, the effects were mixed, highlighting the transitional nature of this group. The study’s findings provide actionable insights for financial institutions to refine their strategies and improve investor engagement. Furthermore, it underscores the importance of interpretable machine learning in financial behavior analysis and highlights key factors shaping engagement in the evolving crypto market.
Ključne besede: crypto investors, identification, characteristics, machine learning, coarse tree model, artificial intelligence
Objavljeno v DKUM: 09.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
 Celotno besedilo (1,58 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
2. Ugotavljanje pomembnosti dejavnikov za pripravljenost investiranja v kriptosredstva kot potencialne naložbene možnosti v portfeljuDavor Luetić, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava vpliv različnih dejavnikov na investicijsko namero v
kriptosredstva, pri čemer se osredotoča na izbrane dejavnike (percepcija finančne
pismenosti, percepcija razumevanja kriptosredstev, odnos socialnega okolja do
kriptotrga, zaznane koristi in tveganja, percepcijo regulativne varnosti) in demografske
značilnosti respondentov. V teoretičnem delu so predstavljeni izbrani dejavniki kot tudi
ključni koncepti tehnologije veriženja blokov in kriptosredstev, vključno z njihovimi
značilnostmi, vrstami in nameni uporabe. Raziskovalni del temelji na empirični analizi, ki
vključuje analizo vpliva dejavnikov na investicijsko namero s pomočjo regresijske analize
z metodo OLS. Podatke smo pridobivali z anketnim vprašalnikom, s katerim smo ciljali na
polnoletne državljane Republike Slovenije.
Rezultati raziskave kažejo, da je percepcija značilnosti kriptotrga pomemben faktor, ki
vpliva na investicijsko namero. Prav tako je bilo ugotovljeno, da demografska dejavnika,
kot sta spol in izobrazba, pomembno vplivata na odločitev za vlaganje v ta segment. Višje
izobraženi posamezniki so se izkazali za bolj zadržane pri investiranju na kriptotrgu, kar
je mogoče pripisati njihovi večji ozaveščenosti o tveganjih, povezanih s to vrsto naložbe.
Moški so v povprečju bolj naklonjeni investiranju kot ženske, čeprav je bil ta dejavnik
manj statistično značilen. Kot ključni dejavniki, ki vplivajo na investicijsko namero, so se
pokazali naslednji dejavniki: percepcija razumevanja kriptosredstev, zaznane koristi in
tveganja kriptosredstev ter vpliv socialnega okolja.
Ključne besede: kriptosredstva, tehnologija veriženja blokov, investicijska namera, percepcija značilnosti kriptotrga
Objavljeno v DKUM: 01.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 31
Celotno besedilo (3,14 MB) |
3. Inovacijske tehnologije pridobivanja eteričnih olj in antioksidantov iz suhih listov rožmarina : magistrsko deloNina Kugl, 2025, magistrsko delo Opis: Namen magistrske naloge je bil pridobiti podatke o vplivu različnih tehnik obdelave suhih listov rožmarina na vsebnosti antioksidantov in na koncentracijo eteričnih olj (EO) v rožmarinu. Iskali smo metode, s katerimi lahko uspešno pridobivamo antioksidanta rožmarinsko kislino (RK) in karnozolno kislino (KK) ter EO iz mletih, suhih listov tunizijskega rožmarina. Preverili smo, kako uporabljene metode vplivajo na vsebnost antioksidantov in koncentracijo EO (γEO) v rožmarinu, tako da smo vsebnost antioksidantov in γEO v obdelanem rožmarinu primerjali z vsebnosti antioksidantov in γEO, pridobljenih iz rožmarina, ki ga nismo predhodno obdelali.
Primerjali smo tehnike mehanskega peletiranja, izpostavitve rožmarina v avtoklavu pri 70°C in različno visokih tlakih plinov N2 in CO2 ter mikrovalovno ekstrakcijo brez topil (SFME). Iz tako obdelanega rožmarina smo nato z hidrodestilacijo s Clevengerjevim aparatom destilirali EO, z acetonsko ekstrakcijo pa smo pridobili suhi praškast produkt z visoko vsebnostjo naravnih antioksidantov. Obdelane liste rožmarina in praškast ekstrakcijski produkt smo analizirali s tehnikama tekočinske kromatografije visoke ločljivosti z detektorjem UV-VIS in plinsko kromatografijo s plamensko ionizacijskim detektorjem.
Ugotovili smo, da smo s SFME najbolj znižali γEO v rožmarinu, kjer se po 10 min obdelavi koncentracija EO znižala za 80,52%. γEO v rožmarinu pa se je najmanj znižala pri mehanskem peletiranju. Najvišje vsebnosti antioksidantov RK in KK v rožmarinu smo določili v rožmarinu, ki je bil obdelan z mehanskim peletiranjem. V rožmarinu, obdelanem z mehanskim peletiranjem smo prav tako določili najvišje izkoristke ekstrakcije z acetonom.
Ključne besede: rožmarin, antioksidanti, eterična olja, SFME, peletiranje, hidrodestilacija, avtoklaviranje
Objavljeno v DKUM: 11.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 34
Celotno besedilo (3,27 MB) |
4. Oskrbovalne verige in načrtovanje logistikeDavor Dujak, Adam Kolinski, Josip Mesarić, 2020, univerzitetni, visokošolski ali višješolski učbenik z recenzijo Ključne besede: oskrbovalne verige, upravljanje, načrtovanje, transport, logistika, visokošolski učbeniki
Objavljeno v DKUM: 13.12.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 47
Celotno besedilo (9,23 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
5. Numerično določanje karakteristik sinhronskega motorja z različnimi velikostmi trajnih magnetov : magistrsko deloDavor Car, 2024, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava osnovni pristopa k modeliranju in konstruiranju sinhronskega motorja s trajnimi magneti s pomočjo računalniškega programa Flux. Izvedena je numerična analiza konstrukcijskih parametrov trajnih magnetov na navorno karakteristiko motorja. Analiza zajema vpliv različnih dimenzij in postavitev magnetov na vrednost valovitosti navora in razmerje navora proti volumnu trajnih magnetov. Rezultati nakazujejo, da je s predstavljenim računalniško podprtim pristopom, moči že v fazi načrtovanja motorja izbrati najustreznejše dimenzije za doseganje čim boljšega izkoristka z želeno navorno karakteristiko.
Ključne besede: Elektromotor, sinhronski stroj, sinhronski motor s trajnimi magneti, STSM, modeliranje, Flux, MKE, metoda končnih elementov, navitje, trajni magneti, valovitost navora, razmerje navora na volumen
Objavljeno v DKUM: 01.07.2024; Ogledov: 136; Prenosov: 66
Celotno besedilo (1,87 MB) |
6. |
7. |
8. |
9. |
10. |
