1. Using machine learning and natural language processing for unveiling similarities between microbial dataLucija Brezočnik, Tanja Žlender, Maja Rupnik, Vili Podgorelec, 2024, izvirni znanstveni članek Opis: Microbiota analysis can provide valuable insights in various fields, including diet and nutrition, understanding health and disease, and in environmental contexts, such as understanding the role of microorganisms in different ecosystems. Based on the results, we can provide targeted therapies, personalized medicine, or detect environmental contaminants. In our research, we examined the gut microbiota of 16 animal taxa, including humans, as well as the microbiota of cattle and pig manure, where we focused on 16S rRNA V3-V4 hypervariable regions. Analyzing these regions is common in microbiome studies but can be challenging since the results are high-dimensional. Thus, we utilized machine learning techniques and demonstrated their applicability in processing microbial sequence data. Moreover, we showed that techniques commonly employed in natural language processing can be adapted for analyzing microbial text vectors. We obtained the latter through frequency analyses and utilized the proposed hierarchical clustering method over them. All steps in this study were gathered in a proposed microbial sequence data processing pipeline. The results demonstrate that we not only found similarities between samples but also sorted groups’ samples into semantically related clusters. We also tested our method against other known algorithms like the Kmeans and Spectral Clustering algorithms using clustering evaluation metrics. The results demonstrate the superiority of the proposed method over them. Moreover, the proposed microbial sequence data pipeline can be utilized for different types of microbiota, such as oral, gut, and skin, demonstrating its reusability and robustness.
Ključne besede: machine learning, NLP, hierarchical clustering, microbial data, microbiome, n-grame
Objavljeno v DKUM: 04.09.2024; Ogledov: 38; Prenosov: 9
 Celotno besedilo (4,48 MB) |
2. Sistem upravljanja bolnišnice : diplomsko deloHaris Begović, 2024, diplomsko delo Opis: V sklopu diplomskega dela smo izdelali namizno aplikacijo v ogrodju »WPF« (Windows Presentation Foundation), ki omogoča upravljanje pacientovih podatkov, napotnic in terminov pregledov. Aplikacija podpira oddaljeno podatkovno bazo NoSQL s pomočjo storitve »Firebase«, v kateri so shranjeni podatki o pacientih, napotnicah in terminih pregledov. Zagotovili smo tudi varnost zbranih osebnih podatkov na način, da so pacienti seznanjeni o namenu zbiranja njihovih podatkov, in omejili dostop na izključno pooblaščene osebe. Aplikacija bo v praksi uporabljena znotraj zasebne poliklinike v Sarajevu, glavnem mestu Bosne in Hercegovine.
Ključne besede: namizna aplikacija, Windows Presentation Foundation, Firebase, NoSQL
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 282; Prenosov: 50
Celotno besedilo (4,41 MB) |
3. Uporaba evolucijskih algoritmov pri razvoju igre labirintTadej Lipar, 2024, magistrsko delo Opis: Iskanje rešitve za kompleksne probleme je zapletena in zahtevna naloga. Večja, kot je kompleksnost, dlje časa je potrebno vlagati, da pridemo do rešitve. Za hitrejše iskanje rešitev lahko uporabimo evolucijske algoritme, ki temeljijo na Darwinovi evolucijski teoriji. V nalogi smo opisali teorijo evolucijskih algoritmov in podrobneje predstavili genetske algoritme. S pomočjo slednjih smo razvili program, ki generira preproste in rešljive labirinte. Pri tem smo uporabili dva različna načina ocenjevanja kandidatnih rešitev in dobljene rezultate podrobno proučili. Eksperimenti so pokazali, da velikost labirinta močno vpliva na časovno zahtevnost generiranja, da je elitizem bolje ocenjen pristop ter da velikost labirinta in število posameznikov na generacijo pozitivno vplivata na oceno.
Ključne besede: Evolucijski algoritmi, labirint, genetski algoritmi, igralni pogon Unity
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 182; Prenosov: 46
Celotno besedilo (1,44 MB) |
4. Prehod z lokalne domene na Microsoft Azure active directory v podjetju SIP d.d. : diplomsko deloNejc Tevč, 2023, diplomsko delo Opis: V digitalnem in medsebojno povezanem svetu je upravljanje uporabniških identitet in dostopov do virov postal ključni korak vsake organizacije. V diplomskem delu je predstavljeno in analizirano okolje Microsoft Azure AD, s pomočjo katerega je bil narejen prehod iz lokalne domene v oblačno storitev upravljanja identitete in dostopa. Vpeljane rešitve omogočajo funkcijo enotne prijave, kar uporabnikom omogoča prijavo v več aplikacij z enotno identiteto in hkrati izboljša uporabniško izkušnjo. Narejena konfiguracija v podjetju zagotavlja višjo varnost sistema, hkrati pa omogoča centralno upravljanje naprav.
Ključne besede: Microsoft Azure, Active Directory, Microsoft Windows Defender, Office 365, hibridno okolje.
Objavljeno v DKUM: 21.12.2023; Ogledov: 681; Prenosov: 50
Celotno besedilo (3,01 MB) |
5. Podatkovni in funkcionalni vidik združevanja različnih podatkovnih virov : diplomsko deloRok Dobrotinšek, 2022, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo raziskali različna okolja podatkovnih virov. Raziskali smo
načine in tehnologije združevanja podatkovnih virov in enega analizirali. Implementirali
smo nove oziroma nevsakdanje metode združevanja. Opisali in predstavili smo
podatkovne rešitve za naročnika spletnega portala o nepremičninah. Uporabili smo
tehnologijo Microsoft SQL Server. Večino praktičnega dela smo razvili v programu
Microsoft SQL Management Studio. Podrobno smo opisali rešitve, ki vračajo podatke
preko shranjenih procedur, in slikovno prikazali rezultate. Raziskali smo tudi varnost in
jo implementirali na podatkovni ravni.
Ključne besede: Poizvedba, SQL, Združevanje različnih podatkovnih virov, ERP
Objavljeno v DKUM: 08.11.2022; Ogledov: 843; Prenosov: 63
Celotno besedilo (1,25 MB) |
6. |
7. |
8. Sledilnik okužb Sars-Cov-2 v vzgoji in izobraževanju : diplomsko deloPeter Ambrožič, 2022, diplomsko delo Opis: V sklopu diplomske naloge smo izdelali lasten sledilnik okužb s covidom-19, ki se osredotoča na prikaz okužb in sumov na okužbe znotraj izobraževalnih zavodov. Podatke, namenjene izdelavi diplomskega dela, smo pridobili na spletnem portalu OPSI in jih dopolnili s pomočjo pristopa web scraping. Implementiran sledilnik je izdelan z orodji Microsoft in zajema proces ETL, definiranje storitev REST in izdelavo debelega odjemalca kot namizne aplikacije WPF. Interaktivna predstavitev rezultatov v obliki tabel in grafov omogoča personalizacijo prikaza ter boljšo uporabniško izkušnjo.
Ključne besede: covid-19, epidemija, izobraževalni zavodi, sledilnik, aplikacija
Objavljeno v DKUM: 12.04.2022; Ogledov: 1388; Prenosov: 89
Celotno besedilo (2,97 MB) |
9. |
10. Uporaba evolucijskih algoritmov za generiranje ključnih gradnikov igre Tower Defence s pomočjo igralnega pogona Unity : magistrsko deloVid Kraner, 2020, magistrsko delo Opis: Evolucijski algoritmi so stohastični iskalni algoritmi, ki jemljejo navdih v Darwinovi teoriji boja za obstanek. Evolucijski algoritmi spadajo tudi med optimizacijske algoritme. V magistrskem delu prikazujemo načrtovanje in razvoj Tower Defence igre, ki smo jo razvili s pomočjo igralnega pogona Unity. Igra uporablja evolucijske algoritme za generiranje ključnih gradnikov igre. V delu smo raziskali različne vrste evolucijskih algoritmov ter opisali njihovo delovanje. Prav tako smo raziskali, kako jih lahko uporabimo v računalniških igrah. Še posebej smo se osredotočili na zvrst Tower Defence. Ugotovili smo, da je s pomočjo evolucijskih algoritmov možno generirati gradnike, ki naredijo igro zanimivejšo.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, generiranje vsebine, Tower Defence, Unity
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 1100; Prenosov: 124
Celotno besedilo (3,74 MB) |
