1. Python v kemiji in kemijskem inženirstvu : Učbenik za predmet Računalništvo v kemijiZorka Novak-Pintarič, Sanja Potrč, Miloš Bogataj, 2025 Opis: Učbenik Python v kemiji in kemijskem inženirstvu je namenjen študentom prvega letnika, ki se prvič srečujejo z računalniškim programiranjem. Na preprost in sistematičen način uvaja bralca v osnovne pojme programskega okolja Python ter postopno prikazuje njegovo uporabo pri reševanju izbranih problemov iz kemije in kemijskega inženirstva. Poleg osnov programiranja prinaša uvodne primere uporabe sodobnih digitalnih pristopov, kot sta podatkovna analiza in umetna inteligenca, s čimer študentom odpira vpogled v sodobne trende kemijsko-inženirske stroke. Publikacija je zasnovana tako, da razvija praktične računalniške spretnosti ter spodbuja samostojno učenje in nadaljnje raziskovanje. Učbenik je objavljen kot odprto učno gradivo, kar študentom, učiteljem in strokovnjakom, ki jih zanima uporaba Pythona v kemiji in kemijskem inženirstvu, omogoča dolgoročno podporo pri študiju in delu.
Ključne besede: Python, kemija, kemijsko inženirstvo, programiranje, podatkovna analiza, učbenik
Objavljeno v DKUM: 04.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 16
 Celotno besedilo (3,88 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
2. |
3. Razvoj grafičnega vmesnika za ogrodje NiaAMLAljaž Rant, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavljamo razvoj grafičnega uporabniškega vmesnika za ogrodje NiaAML, ki je ogrodje za samodejno strojno učenje, implementirano v programskem jeziku Python, zasnovano na algoritmih po vzorih iz narave. Cilj diplomskega dela je približati uporabo ogrodja tudi uporabnikom brez programerskega znanja ter jim omogočiti preprosto konfiguracijo in zagon optimizacijskih procesov. Delo vključuje teoretični pregled področja, zasnovo in implementacijo vmesnika ter evalvacijo delovanja.
Ključne besede: samodejno strojno učenje, uporabniški vmesnik, ogrodje NiaAML, Python, klasifikacijski cevovod
Objavljeno v DKUM: 23.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
Celotno besedilo (2,60 MB) |
4. Primerjava Pythonovih knjižnic za spletno vizualizacijo podatkov : diplomsko deloŽiga Štraus, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu obravnavamo uporabo Pythonovih knjižnic za vizualizacijo podatkov s poudarkom na interaktivnih spletnih prikazih geografskih podatkov. V teoretičnem delu smo predstavili pet izbranih knjižnic ter jih dopolnili s praktičnimi primeri. Na podlagi teh primerov smo izbrali Plotly, Bokeh in Folium. V njih je bila narejena zahtevnejša implementacija interaktivnih spletnih vizualizacij. V praktičnem delu smo uporabili knjižnice na geografskih podatkih ter jih primerjali med seboj. Na koncu smo izpostavili prednosti in slabosti knjižnic ter podali priporočila za njihovo uporabo.
Ključne besede: Python, primerjava, Bokeh, Polium, Plotly
Objavljeno v DKUM: 22.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (3,39 MB) |
5. Razvoj vizualnega orodja za nadzor in vzdrževanje industrijskih obratov : magistrsko deloGašper Močnik, 2025, magistrsko delo Opis: V številnih sodobnih industrijskih obratih, zlasti na področju procesne tehnike, so podatki o strojih, napravah in vzdrževanju še vedno pogosto shranjeni v papirni obliki ali razpršeni po različnih fizičnih in digitalnih lokacijah. Takšen razpršen sistem otežuje učinkovit dostop do informacij, zmanjšuje preglednost ter upočasnjuje operativne in vzdrževalne postopke. V magistrskem delu je bilo razvito digitalno orodje, ki omogoča uvoz 3D modela industrijskega obrata v interaktivno okolje. Na ta model lahko uporabnik veže podatke, kot so vrsta posamezne komponente, realnočasovni obratovalni parametri ter tehnična in tehnološka dokumentacija. Na ta način je omogočen neposreden vizualni dostop do podatkov, brez potrebe po iskanju po šifrah ali kompleksnih seznamih.
Ključne besede: Digitalni dvojček, napredno vzdrževanje, procesna industrija, 3D proizvodnja, blender, python, raylib
Objavljeno v DKUM: 22.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
Celotno besedilo (3,05 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. |
7. Primeri uporabe pregleda grafov v globino : na študijskem programu 2. stopnje MatematikaMaša Galun, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrski nalogi predstavimo različne algoritme, ki temeljijo na pregledu grafov v globino (DFS). Delovanje DFS algoritma prikažemo na problemih iz teorije grafov in teorije iger. Predstavimo osnovne pojme teorije grafov in analiziramo delovanje ter časovno zahtevnost DFS algoritma.Definiramo pojem krepke povezanosti in krepko povezanih komponent. Obravnavamo dva algoritma za iskanje krepko povezanih komponent v usmerjenih grafih (Kosaraju-Sharirjev in Tarjanov algoritem), ki ju implementiramo v programskem jeziku Python. V zadnjem poglavju preučujemo uporabo DFS algoritma v teoriji iger. Predstavimo minimax algoritem, ki se uporablja za določanje optimalne poteze v igrah z dvema igralcema in ga optimiziramo z alfa-beta obrezovanjem. Predstavljeno implementiramo v programskem jeziku Python, kjer analiziramo delovanje algoritmov na primeru igre križci in krožci.
Ključne besede: DFS, krepka povezanost, Tarjanov algoritem, Kosaraju-Sharirjev algoritem, minimax, alfa-beta obrezovanje, teorija iger, Python.
Objavljeno v DKUM: 10.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 60
Celotno besedilo (512,75 KB) |
8. Primerjava razvoja spletne rešitve z uporabo enega ali več programskih jezikov : diplomsko deloJože Lavrič, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava primerjavo razvoja spletnih aplikacij z enim (Blazor/C#) ali več programskimi jeziki (Flask/Python in React/JavaScript). Problem predstavlja odločitev med enostavnejšo integracijo in večjo prilagodljivostjo. Cilj dela je bil ugotoviti prednosti in slabosti obeh pristopov. Metodološko smo uporabili študij literature, razvoj aplikacij, testiranje in evalvacijo s SUS-vprašalnikom. Rezultati kažejo, da razvoj z enim jezikom zmanjša kompleksnost, medtem ko večjezični pristop nudi boljše možnosti prilagajanja, a zahteva več usklajevanja in vzdrževanja.
Ključne besede: Python, C#, JavaScript, Flask, Blazor
Objavljeno v DKUM: 03.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 61
Celotno besedilo (1,97 MB) |
9. Prepoznavanje pasem psov s pomočjo globokega učenja : diplomsko deloMinea Rupnik, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu obravnavamo problem prepoznavanja pasem psov iz slik. Naš cilj je bil zasnovati in implementirati model z uporabo globokega učenja, ter pri tem doseči visoko napovedno uspešnost modela pri klasifikaciji pasem. Diplomsko delo zajema teoretične osnove strojnega učenja, podroben opis globokega učenja ter uporabljene arhitekture nevronskih mrež, kot tudi osnove uporabljenega programskega jezika Python in njegovih knjižnic. V praktičnem delu smo implementirali rešitev, kjer smo preizkusili različne arhitekture in analizirali njihovo učinkovitost.
Ključne besede: strojno učenje, globoko učenje, nevronske mreže, prenos znanja, Python
Objavljeno v DKUM: 03.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 52
Celotno besedilo (3,51 MB) |
10. Uporaba superelastičnega materialnega modela za numerične simulacije stiskanja žilne opornice : magistrsko deloJernej Rihter, 2025, magistrsko delo Opis: Žilne opornice omogočajo neoviran krvni obtok. Pogosto se za material žilnih opornic uporablja zlitina niklja in titana, znana pod komercialnim imenom Nitinol. Ta spada v skupino materialov z oblikovnim spominom. Posebna značilnost teh materialov je pojav superelastičnosti. Magistrsko delo proučuje vpliv uporabe superelastičnega in linearno elastičnega materialnega modela na rezultate simulacije stiskanja obroča žilne opornice, ki je parametrično modeliran v programskem jeziku Python in z uporabo knjižnic projektov PyAnsys (PyMAPDL). Rezultati so osredotočeni na napetosti in radialno togost, kjer opazujemo reakcijsko silo. Numerična simulacija temelji na metodi končnih elementov in je izvedena v programu Ansys. Analiza ob različnih materialnih modelih primerja tudi vpliv diskretizacije modela z enodimenzionalnimi in trodimenzionalnimi končnimi elementi. Rezultati magistrskega dela ugotavljajo, da ima materialni model pomemben vpliv na pravilen opis napetosti ob stiskanju obroča žilne opornice kot tudi na vrednosti reakcijske sile. Opazimo, da različna diskretizacija ne vpliva na reakcijsko silo, povzroča pa razlike v napetosti med obema modeloma.
Ključne besede: žilna opornica, spominske zlitine, superelastičnost, Nitinol, numerična simulacija, metoda končnih elementov, Ansys, Python, PyAnsys
Objavljeno v DKUM: 27.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 58
Celotno besedilo (1,94 MB) |
