| | 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 / 87
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
Implementacija optimizacijskega algoritma po vzorih obnašanja levov v pythonu
Aljoša Mesarec, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen razvoj in delovanje algoritma po vzorih obnašanja levov. V praktičnem delu je bil algoritem implementiran v programskem jeziku Python, z vključitvijo knjižnic NiaPy. Izvedena je bila primerjava učinkovitosti s preostalimi že implementiranimi algoritmi iz knjižnice NiaPy. Rezultati so bili primerjani s pomočjo kritičnih testov. Na podlagi rezultatov kritičnih testov je bilo ugotovljeno, da je algoritem po vzorih obnašanja levov primerljiv z ostalimi algoritmi iz knjižnice Niapy.
Ključne besede: Python, optimizacijski algoritmi, algoritmi po vzorih iz narave, NiaPy
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 25; Prenosov: 4
.pdf Celotno besedilo (1,03 MB)

3.
DNK KOT NOSILEC ZA TRAJNO SHRANJEVANJE PODATKOV
Blaž Vidovič, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili področje shranjevanja podatkov v DNK. Opisali smo problem, ki se pojavlja pri shranjevanju podatkov na tradicionalne pomnilniške medije in predstavili lastnosti DNK, zaradi katerih se kažejo kot potencialni medij shranjevanja podatkov v prihodnosti. Pregledali smo dosedanje dosežke na tem področju in opisali kodirne sheme, ki so jih raziskovalci razvili za namen shranjevanja digitalnih podatkov v sekvenco nukleotidov DNK. Po pregledu obstoječih kodirnih shem smo načrtovali in implementirali lastno kodirno shemo in razvili namizno aplikacijo s pomočjo katere bomo uporabnikom približali delovanje kodiranja digitalnih podatkov v sekvenco DNK.
Ključne besede: shranjevanje digitalnih podatkov, shranjevanje podatkov v DNK, sekvenciranje, shema kodiranja
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 35; Prenosov: 7
.pdf Celotno besedilo (1,63 MB)

4.
Razpoznavanje obrazov s pomočjo strojnega učenja na napravi raspberry-pi
Anže Galun, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo raziskovali svet biometričnih sistemov, bolj podrobno metodo razpoznavanja obrazov in jih opisali. V raziskavi smo se osredotočili na razvoj programske opreme razpoznavanja obrazov v obsegu, ki nam jih je ponudila naprava Raspberry-Pi, ter programski jezik Python in uporaba obsežne knjižnice imenovane OpenCV, s pomočjo katerih je bilo možno razvijanje metode za razpoznavanje obrazov s pomočjo strojnega učenja. Po ustvarjeni programski rešitvi smo uporabnost in namen diplomskega dela predstavili na primeru odklepanja fizičnega miniaturnega primera škatle.
Ključne besede: : Raspberry-Pi, razpoznavanje obrazov, Python, OpenCV
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 23; Prenosov: 4
.pdf Celotno besedilo (16,67 MB)

5.
Dosegljivost, pozaba in izboljšave video iger preteklosti ter njihova uporaba s pomočjo emulatorjev
Filip Zdjelar, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi predstavimo dosegljivost in pozabo video iger preteklosti ter pravni vidik uporabe video iger pri emulaciji. Nato razložimo kaj so emulatorji, opišemo njihovo delovanje in navedemo zgodovino emulacije. Podamo tudi probleme pri zagonu iger ter njihove izboljšave. V nadaljevanju diplomskega dela nato predstavimo izboljšave video iger preteklosti z novimi tehnologijami in tipe izboljšav. Ali nove tehnologije pripomorejo h kakovostnejši izkušnji, ugotavljamo s kvantitativno analizo, kot tudi z izvedbo eksperimenta, pri katerem uporabimo igro preteklosti, ki uporablja tehnologijo sledenja žarkov v realnem času. V zaključku povzamemo naše ugotovitve in podamo napotke za nadaljnje delo.
Ključne besede: dosegljivost video iger, izboljšave video iger, video igre preteklosti, uporaba emulatorjev, sledenje žarkov v realnem času
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 18; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (2,70 MB)

6.
Razvoj hibridne mobilne aplikacije za vizualizacijo statistike športnih treningov.
Jan Liber, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo izdelali mobilno aplikacijo za vizualizacijo statistike športnih treningov. Aplikacija omogoča ogled in izvajanje treningov, ki so gostovali na spletni platformi Fitcrea, in pripomore k preprostejši uporabi platforme ter boljšemu pregledu uporabnikove statistike. V sklopu tega dela predstavimo spletno platformo, ogrodje Flutter in njegove alternative, načine vizualizacije ter opišemo potek razvoja mobilne aplikacije.
Ključne besede: hibridna mobilna aplikacija, vizualizacija statistike, spletni tečaji, Flutter
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 16; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (1,67 MB)

7.
Optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterij
Žiga Stupan, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo raziskali področje optimizacije in optimizacijskih algoritmov po vzorih iz narave. Opisali smo optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterij, njegove biološke osnove, modifikacije in aplikacije. V empiričnem delu smo osnovno različico algoritma implementirali v programskem jeziku Python, kot razširitev ogrodja za razvoj in preizkušanje algoritmov po vzorih iz narave NiaPy. Implementiran algoritem smo preizkusili na desetih popularnih testnih funkcijah različnih dimenzij (10, 20 in 30). Rezultate smo nato primerjali z rezultati treh popularnih algoritmov po vzorih iz narave (DE, PSO in BA). Ugotovili smo, da osnovni algoritem BFO v večini primerov močno zaostaja za prej omenjenimi algoritmi v kakovosti najdenih rešitev.
Ključne besede: algoritmi po vzorih iz narave, inteligenca rojev, optimizacija na osnovi iskanja hrane bakterij
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 13; Prenosov: 5
.pdf Celotno besedilo (569,91 KB)

8.
Strežniški vidik mobilne aplikacije za spremljanje nezdravih življenjskih navad mladostnikov
Marcel Sedlak, 2021, diplomsko delo

Opis: V okviru diplomskega dela smo izdelali strežnik in zaledje za aplikacijo, ki spremlja nezdrave življenjske navade mladostnikov. Aplikacija omogoča anonimizirano spremljanje njihovih navad kot tudi odgovarjanje strokovnjakov na njihova vprašanja. Strežniški del aplikacije skrbi za varno shranjevanje podatkov uporabnikov in strokovnjakov ter pošiljanje podatkov v aplikacijo preko aplikacijsko programskega vmesnika. Pri sami implementaciji smo uporabili jezik PHP, za kreacijo vmesnika, in podatkovno bazo MySQL, ki hrani potrebne podatke.
Ključne besede: strežnik, aplikacija, PHP, MySQL
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 8; Prenosov: 1
.pdf Celotno besedilo (1,39 MB)

9.
Potek razvoja proti-piratske zaščite videoiger skozi čas
Luka Kovačič Budiša, 2021, diplomsko delo

Opis: Dandanes imamo na voljo veliko število medijev, kot so na primer knjige, glasba in film. V skupini najuspešnejših medijev najdemo videoigre. Znano je, da za vsako uspešno franšizo videoiger, stojijo ogromni založniki, katerih cilj je zagotoviti čim več dohodka. Tukaj pa se pojavijo posamezniki, ki ne želijo plačati ne za videoigre niti za ostale vrste medijev. Seveda v takšnem primeru, pride do konflikta med posameznikom in založnikom. V tej diplomski nalogi raziščemo kako piratstvo vpliva na delovanje založnikov ter na kakšne načine se založniki borijo proti piratstvu.
Ključne besede: dobiček, piratstvo, programska oprema, videoigre, zaščita
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 16; Prenosov: 1
.pdf Celotno besedilo (905,51 KB)

10.
Celovit pregled orodij za samodejno strojno učenje
Tomi Milošič, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja, osredotočili smo se na orodja za samodejno strojno učenje in poudarili njihove prednosti in slabosti na podlagi primerjave glede na različne nabore podatkov. Osredotočili smo se tudi na metodo klasifikacije, saj je to pogosta naloga strojnega učenja. Namen diplomske naloge je ugotoviti, katero orodje je najbolj optimalno za posamezno nalogo. Diplomsko nalogo smo razdelili na dva dela, in sicer teoretični del in praktični del. V teoretičnem delu smo se osredotočili na razjasnitev pojmov, zgodovino strojnega učenja in opis orodij samodejnega strojnega učenja. V praktičnem delu smo opravili primerjave med orodji in ugotovili, da le-ta vračajo podobne rezultate klasifikacije različno hitro. Ugotovili smo tudi, da so orodja namenjena uporabnikom, ki niso strokovnjaki na področju strojnega učenja, in da si orodja delijo skupne značilnosti.
Ključne besede: klasifikacija, strojno učenje, samodejno strojno učenje, umetna inteligenca
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 19; Prenosov: 6
.pdf Celotno besedilo (1,37 MB)

Iskanje izvedeno v 0.18 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici