| | 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 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Navidezni vodič po zgradbi
Mihael Polanec, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo prikazali razvoj mobilne aplikacije za navigiranje po prostoru, imenovane „Navidezni vodič po zgradbi“. Aplikacija je razvita za platformo Android. Omogoča določitev trenutne lokacije uporabnika v prostoru, izbiro destinacije in izračun najkrajše poti med dvema točkama. Za lažjo orientacijo uporabnika aplikacija sledi gibanju uporabnika po prostoru in preverja, ali se giba v pravo smer. Če zazna gibanje v napačno smer, ga na to najprej opozori, nato pa izračuna novo najkrajšo pot do cilja. Predstavili in opisali smo kode QR, Kalmanov filter, Dijkstrin algoritem za iskanje najkrajše poti, števec korakov, mobilni telefon in senzorje, ki so nam na voljo. Delovanje aplikacije smo preverili na objektu G2 Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Teste smo izvajali tako, da smo izbrali začetno in končno točko, preverili, kako natančno se je izračunala najkrajša pot, nato pa smo to pot obhodili. Dobljeni rezultati so pokazali, da je bila najkrajša pot izračunana natančno, manjše nenatančnosti pa smo ugotovili pri sledenju uporabniku.
Ključne besede: mobilna aplikacija, operacijski sistem Android, Kalmanov filter, Dijkstrov algoritem, koda QR, navigacija
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 711; Prenosov: 78
.pdf Celotno besedilo (3,34 MB)

2.
Zaznavanje in napovedovanje prisotnosti napak v izvorni kodi s pomočjo metrik programske opreme in strojnega učenja
Mihael Polanec, 2018, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo spoznali različne tipe metrik za merjenje karakteristik izvorne kode in algoritme strojnega učenja. Obe področji smo združili v aplikaciji, s katero smo testirali natančnost napovedovanja prisotnosti napak v izvorni kodi z različnimi algoritmi strojnega učenja. Aplikacija je razvita v Javi s pomočjo knjižnice WEKA 3.8. S pridobljenimi rezultati smo pokazali, da bi nekatere pristope lahko uporabili za napovedovanje napak v izvorni kodi.
Ključne besede: metrike programske opreme, strojno učenje, napake programske opreme
Objavljeno: 05.12.2018; Ogledov: 377; Prenosov: 75
.pdf Celotno besedilo (2,82 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Iskanje izvedeno v 0.06 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici