1. Interaktivno raziskovanje mesta z mobilno aplikacijoNiko Lazar, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi je bila razvita mobilna aplikacija za interaktivno raziskovanje mesta z igro EscapeTheCity. Glavni cilj naloge je bil razviti mobilno aplikacijo, ki uporabnikom omogoča raziskovanje mesta z interaktivnimi nalogami. Med uporabo aplikacije se izkorišča vgrajene senzorje v pametnih telefonih in lokacijske storitve. Preučeni so bili različni senzorji, kot sta magnetometer za določitev smeri neba in GPS. Opisan je tudi razvoj aplikacije, od načrtovanja in oblikovanja do implementacije in testiranja. Aplikacija je bila uspešno testirana z uporabniki, ki so jo ocenili kot intuitivno in zabavno.
Ključne besede: mobilna aplikacija, senzorji, pametni telefoni, interaktivno raziskovanje
Objavljeno v DKUM: 01.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
 Celotno besedilo (1,29 MB) |
2. Sistem za sledenje gibanja zračne puške med strelom s pomočjo optičnega senzorja : diplomsko deloTjan Kazar, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je predstavljen razvoj prototipnega sistema za analizo streljanja z zračno puško, ki temelji na optičnem zaznavanju laserske točke. V teoretičnem delu so opisane obstoječe tehnologije in njihov pomen v športnem streljanju, praktični del pa prikazuje zasnovo in implementacijo lastnega sistema za zajem, obdelavo in vizualizacijo povratnih informacij.
Prototip je bil preizkušen v realnem treningu, uporabnost sistema pa dodatno ocenjena z anketnim vprašalnikom med strelci. Rezultati potrjujejo, da je rešitev omejena predvsem z odzivnim časom in robustnostjo, vendar kljub temu predstavlja obetavno cenovno dostopno alternativo uveljavljenim tehnologijam ter odpira prostor za nadaljnji razvoj.
Ključne besede: mobilne rešitve, športno streljanje, optični senzor, računalniški vid, prototipni sistem
Objavljeno v DKUM: 23.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (1,61 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. Razvrščanje odpadkov s pomočjo globokih nevronskih mrežTeodora Grneva, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo se osredotoča na pomemben izziv učinkovitega razvrščanja odpadkov. Pravilna identifikacija in ločevanje odpadkov sta ključna za izboljšano ravnanje z njimi, višje stopnje recikliranja in zmanjšanje negativnih vplivov na okolje. V nalogi uporabljamo napredne tehnike globokega učenja, predvsem kompleksne umetne nevronske mreže, za natančno klasifikacijo odpadkov na podlagi slik. Cilj je optimizirati razvrščanje odpadkov z raziskovanjem in primerjavo različnih modelov globokega učenja, tehnik predobdelave slik ter prenosom znanja za izboljšanje natančnosti klasifikacije. Ugotovitve bodo prispevale k razvoju naprednih sistemov za ravnanje z odpadki in ohranjanju okolja.
Ključne besede: strojno učenje, globoko učenje, klasifikacija slik, razvrščanje odpadkov, nevronske mreže
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 26
Celotno besedilo (1,67 MB) |
4. Mobilna aplikacija za sestavljanje osebnih programov telesne vadbeDomen Šincek Nedeljković, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava načrtovanje in razvoj mobilne aplikacije za sestavljanje osebnih programov telesne vadbe. Na osnovi analize strokovne literature in obstoječih aplikacij smo opredelili ključne parametre, ki so potrebni za ustrezno personalizacijo telesne vadbe, ter potrebne funkcionalnosti, kot so upoštevanje razpoložljive opreme, počutja in morebitnih poškodb, animiran prikaz izvajanja vaj in prikaz aktiviranih mišičnih skupin posameznega programa in vaje. Aplikacija vključuje tudi podporo na osnovi umetne inteligence za odgovore na morebitna vprašanja uporabnika. Razvoj je potekal v .NET MAUI z uporabo MySQL baze.
Ključne besede: telesna vadba, mobilna aplikacija, umetna inteligenca, .NET MAUI
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (2,60 MB) |
5. Primerjava generativnih metod umetne inteligence za kreiranje slikovnih vsebin : magistrsko deloNik Ključevšek, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu smo primerjali štiri priljubljene generativne modele umetne inteligence, ki ustvarjajo slike na podlagi besedilnih opisov: ChatGPT, Stable Diffusion, Midjourney in Microsoft Copilot. Zanimalo nas je, kako se med seboj razlikujejo po kakovosti slik, hitrosti generiranja in zaznavi uporabnikov. Uporabili smo objektivne metrike, izmerili čas generacije in izvedli anketo. Rezultati so pokazali, da Stable Diffusion ustvarja najbolj tehnično natančne slike, Midjourney najbolj prepriča z estetiko, Copilot pa ohranja dobro ravnovesje med obema. ChatGPT kljub nižji tehnični natančnosti pogosto prejme visoke ocene uporabnikov. Ugotovili smo tudi, da se subjektivne ocene ne ujemajo vedno z objektivnimi. Ker se področje umetne inteligence hitro spreminja, bodo nekatere ugotovitve čez čas morda izgubile svojo veljavnost.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, ustvarjanje slik, primerjava modelov, kakovost slik
Objavljeno v DKUM: 06.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 50
Celotno besedilo (21,80 MB) |
6. Primerjava generativnih modelov umetne inteligence za generiranje programske kode : magistrsko deloJan Ključevšek, 2025, magistrsko delo Opis: Cilj magistrskega dela je bil primerjalno oceniti kakovost programske kode, ki jo generirajo modeli umetne inteligence ChatGPT (4o, o1), Gemini (Flash, Pro) in Microsoft Copilot. Na področju generativne umetne inteligence in kakovosti programske opreme smo z uporabo kvantitativnih metrik in orodij analizirali kodo, generirano za različno zahtevne naloge. Rezultati kažejo, da vsi modeli ustvarjajo sintaktično pravilno kodo, a se razlikujejo predvsem v funkcionalni pravilnosti, kompleksnosti in berljivosti. Plačljivi modeli so bili pravilnejši, a kompleksnejši; brezplačni (Copilot, Gemini Flash) pa enostavnejši in berljivejši. Priporočamo izbiro modela glede na prioritete projekta.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, generiranje programske kode, kakovost programske kode, metrike kakovosti kode
Objavljeno v DKUM: 06.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 48
Celotno besedilo (1,94 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
7. Vključitev jezikovnih tehnologij za slovenski jezik v mobilno aplikacijoJaša Glažar, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo prikazali vključitev jezikovnih tehnologij v mobilno aplikacijo. Opisali smo jezikovne tehnologije ter njihov razvoj in se osredotočili na avtomatsko prepoznavo govora, strojno prevajanje in sintezo govora. Navedli smo metrike, s katerimi se jezikovne tehnologije vrednotijo, in ustvarili delujoč prototip mobilne aplikacije, v katero smo vključili jezikovne tehnologije. Naredili smo primerjavo treh ponudnikov jezikovnih storitev: Microsoft Azure, Google Cloud Platform in Slovenščina.eu. Rezultati so pokazali, da je storitev Slovenščina.eu najučinkovitejša pri avtomatski prepoznavi govora, Microsoft Azure pri strojnem prevajanju, Google Cloud Platform pa je pri skoraj vseh metrikah dosegel zadnjo mesto.
Ključne besede: jezikovne tehnologije, vrednotenje jezikovnih tehnologij, razvoj mobilne aplikacije
Objavljeno v DKUM: 03.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 45
Celotno besedilo (3,10 MB) |
8. Tehnologije za uporabo mobilnega telefona kot plačilnega sredstvaPatrik Žnidarič, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomska naloga preučuje tehnologije mobilnih plačil kot so plačilne aplikacije (Google Pay, PayPal, Stripe). Analizira prednosti in omejitve teh tehnologij, ter pomen uporabniške izkušnje. V praktičnem delu naloga vključuje načrtovanje, implementacijo in testiranje integracije plačilnih sistemov v mobilno aplikacijo, razvito v Flutter okolju. Poudarek je na varnosti podatkov, enostavni uporabi in prilagodljivosti plačilnih vmesnikov. Cilj naloge je zagotoviti smernice za uspešno integracijo mobilnih plačil v aplikacije ter izboljšati njihovo sprejetost in učinkovitost.
Ključne besede: Mobilna plačila, integracija plačilnih sistemov, varnost podatkov, uporabniška izkušnja, flutter razvoj
Objavljeno v DKUM: 03.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 53
Celotno besedilo (2,24 MB) |
9. Komunikacija med mobilno aplikacijo in bazo podatkov z uporabo arhitekture REST : diplomsko deloBlaž Bole, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo raziskali komunikacijo med mobilno aplikacijo (odjemalcem) in
bazo podatkov z uporabo mikrostoritvene arhitekture REST – Representational State
Transfer (slo. reprezentativni prenos stanja). V sodobnem digitalnem okolju, kjer mobilne
aplikacije igrajo ključno vlogo pri interakciji med uporabniki in storitvami, je
zagotavljanje zanesljive in učinkovite komunikacije z bazo podatkov eden glavnih izzivov.
Analizirali smo različne sodobne arhitekture aplikacij in vzorce oblikovanja, povezane z
operacijami CRUD v kontekstu vmesnikov REST. Poleg teoretične analize smo uspešno
implementirali rešitev, ki vključuje nabor funkcionalnosti z uporabo operacij CRUD in
komunikacijo mobilne aplikacije z bazo podatkov. Ugotovitve potrjujejo, da arhitektura
REST omogoča učinkovito izvedbo operacij nad bazo podatkov in komunikacijo med
odjemalcem in strežnikom.
Ključne besede: mobilna aplikacija, mikrostoritvena arhitektura, CRUD, REST
Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 84
Celotno besedilo (2,84 MB) |
10. Mobilna aplikacija za celovit nadzor delovnega časa zaposlenih : diplomsko deloFilip Duler, 2024, diplomsko delo Opis: Z vse večjo priljubljenostjo dela na daljavo in potrebo po prilagodljivih urnikih dela je aplikacija za sledenje delovnih ur vse pomembnejši del vsakega delovnega mesta. Omogoča nam fleksibilnost vnosa delovnih ur, prav tako pa skrbi za skladnost vnesenih podatkov.
Diplomsko delo temelji na pregledu slovenske zakonodaje, ki skrbi za sledenje delovnih ur, analizo sorodnih aplikacij, načrtovanje aplikacije in razvoj svoje rešitve.
Ključne besede: beleženje delovnega časa, razvoj mobilne aplikacije, Go, React Native, Echo
Objavljeno v DKUM: 03.06.2024; Ogledov: 449; Prenosov: 108
Celotno besedilo (2,28 MB) |
