| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 136
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Razvoj univerzalne senzorske platforme za zajem in prenos biometričnih podatkov
Matjaž Bogša, 2021, magistrsko delo

Opis: V okviru magistrske naloge smo razvili senzorsko platformo, katere primarni nalogi sta zajem in prenos biometričnih in ostalih podatkov obravnavane osebe do zdravstvene ustanove, bodisi zaradi splošne oskrbe ali nesreče. Na ta način zmanjšamo potrebo po obisku zdravnika ali pa zdravstveno osebje bolje pripravimo na stanje pacienta. Osnovna protokola, okoli katerih je platforma zgrajena, sta Bluetooth in mqtt. Oba sta značilna za aplikacije v okviru interneta stvari. Prvega uporabljamo za komunikacijo med moduli platforme, z drugim pa zbrane podatke v realnem času pošiljamo do uporabnika.
Ključne besede: Internet stvari v zdravstvu, MQTT, biometrični podatki, modularnost
Objavljeno: 07.04.2021; Ogledov: 9; Prenosov: 4
.pdf Celotno besedilo (2,20 MB)

2.
RFID ključavnica FS
Aleš Čep, Stanislav Moraus, Domen Verber, 2020, elaborat, predštudija, študija

Ključne besede: RFID ključavnice, programska oprema, aplikacije
Objavljeno: 10.02.2021; Ogledov: 93; Prenosov: 0
.docx Celotno besedilo (1,15 MB)

3.
Izvajanje modelov strojnega učenja na mobilnih napravah z uporabo programskega ogrodja ML Kit
Duško Hristovski, 2020, diplomsko delo

Opis: V zaključnem delu smo predstavili programsko ogrodje “ML Kit” (Machine Learning Kit – komplet strojnega učenja) ter njegove modele, tehnologije in lastnosti. Ogrodje omogoča izvajanje vnaprej omogočenih modelov strojnega učenja na mobilnih napravah. V teoretičnem delu smo pojasnili, kaj je strojno učenje in umetna inteligenca in zakaj ogrodje ne potrebuje znanje nobenih. V nadaljevanju smo razložili obstoječe rešitve, podrobnosti posameznih modelov in tehnologij ML Kit-а. Za praktičnem delu smo naredili mobilna aplikacija za skeniranje računov v Android Studio, tako da smo s pomočjo analize in načrtovanja uspešno izvedli model na napravi za prepoznavanje besedila iz slik.
Ključne besede: strojno učenje, ML Kit, Android
Objavljeno: 13.11.2020; Ogledov: 173; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (1,61 MB)

4.
Primerjava razvoja mobilnih aplikacij s programskima jezikoma Kotlin in Java
Teodora Grneva, 2020, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava predstavitev razvoja mobilne aplikacije s programskima jezikoma Java in Kotlin ter njuno razširjenost v industriji za razvoj mobilne aplikacije. Najprej so predstavljene njune lastnosti in značilnosti, potem pa so predstavljene in analizirane njune prednosti ter slabosti. Na koncu so z uporabo okolja za razvoj Android aplikacije uspešno implementirane mobilne aplikacije v oba programska jezika in ugotovljene razlike v razvoju, implementaciji in delovanju mobilnih aplikacij na primeru testne aplikacije, izdelane v obeh programskih jezikih, s pomočjo izvedene komparativne analize.
Ključne besede: Android, mobilne aplikacije, Java, Kotlin, programski jeziki
Objavljeno: 12.11.2020; Ogledov: 270; Prenosov: 45
.pdf Celotno besedilo (1,78 MB)

5.
Razvoj mobilnih aplikacij z uporabo razvojnega ogrodja flutter
Domen Dornik, 2020, diplomsko delo

Opis: V nalogi smo predstavili razvojno ogrodje Flutter s programskim jezikom Dart. Predstavili smo glavne značilnosti in prednosti ogrodja, katerega cilj je pospešiti razvoj mobilnih aplikacij. Poleg ogrodja Flutter smo predstavili tudi druga alternativna ogrodja, ki jih uporabljamo dandanes. V nekaj primerih uporabe smo pretvorili teoretični del v praktičnega in izdelali aplikacijo. Na koncu smo izdelavo uporabniškega vmesnika primerjali z ogrodjem React Native.
Ključne besede: Flutter, Dart, razvojno ogrodje, aplikacije, razvoj aplikacij
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 106; Prenosov: 40
.pdf Celotno besedilo (1,76 MB)

6.
Napredne storitve google Maps v mobilnih napravah
Niko Hustić, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo raziskovali napredne storitve, ki jih ponuja Google Maps, jih opisali in primerjali s konkurenčnimi. V raziskavi smo se osredotočili na napredne storitve, ki jih ponuja knjižnica Google Maps API za operacijski sistem Android. V namen ugotavljanja koristnosti reševanja problemov z naprednimi storitvami smo te implementirali v aplikacijo s pomočjo jezika Java. Po postopku implementacije smo izvedli analizo uspešnosti. Na koncu diplomskega dela smo predstavili delovanje rešitve in povzeli izkušnje pri delu.
Ključne besede: Android, mobilna aplikacija, Google Maps, Bing Maps, Google Maps API, napredna storitev
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 82; Prenosov: 11
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

7.
Napredna uporaba storitev Google Maps v mobilnih aplikacijah
Klemen Gaberšek, 2020, diplomsko delo

Opis: Zaključno delo zajema predstavitev in podrobnejši opis osnovnih ter naprednih storitev, ki jih ponuja Google Zemljevidi API. Postavili smo hipoteze, plan dela in izbrali orodja ter programski jezik, v katerem smo nalogo izdelali. V začetku naloge smo si zastavili zasnovo in funkcionalnosti aplikacije, v nadaljevanju smo opisali, kako se Google Zemljevid API vključi v projekt, kasneje pa smo predstavili še osnovno in napredno uporabo storitev. Opise in predstavitev storitev smo zajeli v demo aplikaciji.
Ključne besede: Google Zemljevidi, Android, Google Zemljevidi API
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 56; Prenosov: 13
.pdf Celotno besedilo (2,48 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

8.
Uporaba programskega paketa Firebase ML Kit za strojno učenje pri mobilnih aplikacijah
David Žele, 2020, diplomsko delo

Opis: V času, ko se strojno učenje pojavlja na vseh področjih računalništva, je veliko rešitev implementiranih znotraj te domene nastalo predvsem v panogi razvoja mobilnih aplikacij, vendar se jih zaradi hitrega razvoja občasno drži sloves nepreizkušenosti. Namen diplomskega dela je zato bil preizkusiti Firebase ML Kit v prototipni aplikaciji ter ob tem opazovati zahtevnost uporabe. Končna ugotovitev, da je Firebase ML Kit rešitev, ki nam hitro in enostavno omogoča implementacijo uporabe strojnega učenja v mobilno aplikacijo morda ne preseneča, preseneča pa dejstvo, da je programski paket zelo dobro dokumentiran in je podpora na spletu nadpovprečno dobra.
Ključne besede: strojno učenje, firebase ml kit, mobilne aplikacije
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 126; Prenosov: 13
.pdf Celotno besedilo (1,37 MB)

9.
Razvoj mobilne aplikacije za podporo jamarstvu
Grega Drole, 2020, diplomsko delo

Opis: Predstavljen je razvoj Android mobilne aplikacije za podporo jamarstvu, s katero želimo olajšati uporabniku dostop do podatkov slovenskega katastra jam. Na začetku razvoja aplikacije smo preučili že obstoječe aplikacije. Sledila je pretvorba in strukturiranje razpoložljivih podatkov, ki bodo uporabljeni v aplikaciji. Nato smo opisali same funkcionalnosti aplikacije ter predstavili njen uporabniški vmesnik. Na koncu smo predstavili še razvoj ključnih delov aplikacije kot način shranjevanja in pridobivanja podatkov in prikazovanje jam na kartah različnih podlag (topografske, lidar, ortofoto).
Ključne besede: kras, jame, jamarstvo, kataster jam, Android, React Native, aplikacija, LIDAR
Objavljeno: 02.11.2020; Ogledov: 165; Prenosov: 30
.pdf Celotno besedilo (1,80 MB)

10.
Optimizacija dostave poštnih pošiljk s pomočjo tehnologije NFC
Gregor Čretnik, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo preučili proces dostave poštnih pošiljk, ki za uspešno dostavo potrebujejo podpis naslovnika, ter preučili pomanjkljivosti zdajšnjega procesa. Ugotovili smo, da se ta lahko izboljša z vključitvijo tehnologije NFC preko nove mobilne aplikacije. Podrobno smo preučili tehnologijo NFC ter njene zahteve za uspešno delovanje. Glede na že vzpostavljen informacijski sistem Pošte Slovenije smo izbrali primerno obliko značk NFC ter programska orodja. Razvili smo mobilno aplikacijo za operacijski sistem Android, ki poštarjem omogoča takojšnje obveščanje naslovnikov o neuspeli vročitvi poštne pošiljke. Ugotovili smo, da nov način prinaša večje zadovoljstvo naslovnikov s storitvami, Pošti Slovenije pa hitrejše vročanje pošiljk.
Ključne besede: NFC, RFID, Xamarin, C#, dostava poštnih pošiljk
Objavljeno: 02.11.2020; Ogledov: 44; Prenosov: 12
.pdf Celotno besedilo (1,29 MB)

Iskanje izvedeno v 0.27 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici