1. STALITA: innovative platform for bank transactions analysisDavid Jesenko, Štefan Kohek, Borut Žalik, Matej Brumen, Domen Kavran, Niko Lukač, Andrej Živec, Aleksander Pur, 2022, izvirni znanstveni članek Opis: Acts of fraud have become much more prevalent in the financial industry with the rise
of technology and the continued economic growth in modern society. Fraudsters are evolving
their approaches continuously to exploit the vulnerabilities of the current prevention measures
in place, many of whom are targeting the financial sector. To overcome and investigate financial
frauds, this paper presents STALITA, which is an innovative platform for the analysis of bank
transactions. STALITA enables graph-based data analysis using a powerful Neo4j graph database
and the Cypher query language. Additionally, a diversity of other supporting tools, such as support
for heterogeneous data sources, force-based graph visualisation, pivot tables, and time charts, enable
in-depth investigation of the available data. In the Results section, we present the usability of the
platform through real-world case scenarios.
Ključne besede: Neo4j, platform, bank transactions, graph analysis, graph visualisation, fraud, investigation
Objavljeno v DKUM: 27.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 21
 Celotno besedilo (1,44 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
2. |
3. Graph Neural Network-Based Method of Spatiotemporal Land Cover Mapping Using Satellite ImageryDomen Kavran, Domen Mongus, Borut Žalik, Niko Lukač, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: multispectral, Sentinel-2, superpixel, node, EfficientNetV2, GraphSAGE
Objavljeno v DKUM: 23.05.2024; Ogledov: 158; Prenosov: 29
Celotno besedilo (34,47 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
4. Spletna aplikacija za vodenje oskrbovalne verige z uporabo ogrodij Vue.js in Laravel : diplomsko deloAndrej Ouček, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je predstavljen proces načrtovanja, razvoja in implementacije spletne aplikacije za poenostavitev delovnih procesov in digitalizacijo, izdelane posebej za potrebe izbranega podjetja. S pomočjo te aplikacije lahko podjetje zdaj učinkoviteje upravlja z internimi procesi, kar vodi k večji produktivnosti in manjšim možnostim napak. Za razvoj spletne aplikacije smo uporabili ogrodji Laravel in Vue.js, ki omogočata učinkovito delovanje, skalabilnost in enostavno vzdrževanje sistema.
Ključne besede: spletna aplikacija, ogrodje Laravel, ogrodje Vue.js, PHP, programiranje
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 298; Prenosov: 81
Celotno besedilo (2,23 MB) |
5. Aplikacija za spreminjanje parametrov grafičnih procesnih enot : diplomsko deloŽiga Tanacek, 2023, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavimo aplikacijo za spreminjanje parametrov grafičnih procesnih enot (GPE). Poleg predstavitve razvoja opišemo sorodne aplikacije in aplikacije za merjenje uspešnosti spreminjanja parametrov GPE. Na kratko povzamemo tudi vse tehnologije, ki smo jih uporabili, in njihov razvoj. Za komunikacijo z grafičnimi procesnimi enotami predstavimo novo dinamično knjižnico, ki temelji na knjižnici AMD Display Library in na programskem jeziku C++. Za praktični primer uporabe dane knjižnice predstavimo uporabniško prijazen čelni del aplikacije, kjer uporabimo tehnologijo WPF.
Ključne besede: grafične procesne enote, parametri GPE, namizna aplikacija, WPF, C#
Objavljeno v DKUM: 05.10.2023; Ogledov: 327; Prenosov: 40
Celotno besedilo (2,38 MB) |
6. Razvoj spletne učilnice z uporabo PHP in ogrodja Laravel : diplomsko deloMaja Štrucl, 2022, diplomsko delo Opis: Živimo v času, ko prenos znanja na daljavo postaja vse pomembnejši, spletne učilnice pa so tiste, ki ta prenos znanja olajšujejo. Ob tem ne smemo zanemariti dejstva, da mora biti spletna učilnica fleksibilna in enostavna za uporabo tako nosilcu znanja kot tudi prejemniku. V diplomskem delu smo zato razvili novo spletno učilnico, ki je uporabniško prijazna, varna in funkcionalna za uporabnike in za nosilca znanja. Spletna učilnica je bila razvita z uporabo programskega jezika PHP in ogrodja Laravel ter testirana glede na različne zmogljivostne kriterije.
Ključne besede: razvoj spletne učilnice, PHP, programiranje, ogrodje Laravel
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 518; Prenosov: 65
Celotno besedilo (3,26 MB) |
7. Razvoj sistema za realnočasovni prenos zvočnega posnetka v lokalnem omrežju : diplomsko deloAljaž Šimunić, 2021, diplomsko delo Opis: Pri glasbenih nastopih v živo nastaja težava, ko glasbeniki ne slišijo svojega petja oz. igranja. Ta težava se rešuje s t. i. monitorji – zvočniki, ki se uporabljajo za spremljanje igranja in petja posameznega glasbenika. Obstoječi sistemi so učinkoviti, vendar cenovno dragi. V diplomskem delu se predlaga nov sistem, ki temelji na mobilnih tehnologijah. Za zajemanje zvoka se uporabi digitalna mešalna miza, ki je povezana s strežnikom, za oddajanje zvoka pa se uporabi ločen usmerjevalnik na frekvenci 5 GHz. Uporabniki zvok sprejemajo s svojimi mobilnimi telefoni, podprtimi z operacijskim sistemom Android ali iOS. Predlagana rešitev je cenovno ugodnejša od obstoječih sistemov, saj za svoje delovanje uporablja nenamenske strojne komponente.
Ključne besede: mobilne tehnologije, Android, iOS, realnočasovni prenos podatkov, prenos zvočnega posnetka
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 707; Prenosov: 61
Celotno besedilo (995,30 KB) |
8. Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami : magistrsko deloDomen Kavran, 2020, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu predstavimo klasifikacijo časovnih vrst z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Klasifikacija je izvedena nad časovno-frekvenčnimi predstavitvami časovnih vrst, ki so pridobljene z različnimi metodami časovno-frekvenčne analize. Zasnovali smo več arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež za klasifikacijo časovnih vrst. Optimizacijski algoritmi za učenje konvolucijskih nevronskih mrež so uporabljali napredno izgubno funkcijo, imenovano žariščna izguba. Za najuspešnejšo metodo izračuna časovno-frekvenčnih predstavitev časovnih vrst se je izkazala zvezna valčna transformacija, s katero smo dosegli povprečno natančnost klasifikacije 90,07 %. Združitev različnih časovno-frekvenčnih predstavitev je izboljšala povprečno natančnost klasifikacije na 92,01 %.
Ključne besede: klasifikacija, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, časovne vrste, časovno-frekvenčna analiza
Objavljeno v DKUM: 03.07.2020; Ogledov: 1883; Prenosov: 269
Celotno besedilo (10,95 MB) |
9. Klasifikacija dogodkov v časovnih vrstah s strojnim učenjemDomen Kavran, 2018, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu opišemo algoritem segmentacije časovnih vrst in postopek priprave vektorjev značilnic segmentov za učenje in testiranje klasifikacijskih modelov za zaznavo dogodkov. Segmentacijo časovnih vrst izvedemo z algoritmom drsečega okna, kjer za merilo razdalje med vrednostmi uporabimo algoritem dinamičnega časovnega sledenja. Pripravo vektorjev značilnic segmentov začnemo z definiranjem slovarja lokalnih podsegmentov. Slovar je pridobljen z gručenjem K-povprečij. Vsak segment predstavimo z normaliziranim histogramom pojavitev lokalnih podsegmentov na podlagi slovarja. Za učenje klasifikacijskih modelov uporabimo algoritme strojnega učenja, ki se razlikujejo v računski zahtevnosti in doseženi natančnosti, na katero vplivajo tudi izbrani parametri segmentacije in velikost slovarja.
Ključne besede: klasifikacija, časovna vrsta, strojno učenje, segmentacija
Objavljeno v DKUM: 28.08.2018; Ogledov: 2158; Prenosov: 235
Celotno besedilo (979,03 KB) |
