| | 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 / 71
Na začetekNa prejšnjo stran12345678Na naslednjo stranNa konec
1.
Ogrodje za samodejno načrtovanje športnih aktivnosti : magistrsko delo
Luka Koprivc, 2023, magistrsko delo

Opis: V dobi obilice podatkov se pred nami razprostira bogat nabor informacij in naprednih metod zajemanja. Med temi izstopajo zabeleženi podatki o športnih aktivnostih, ki odpirajo vrata analizi in vizualizaciji, vendar še vedno ohranjajo omejitve pri manipulaciji. V okviru te magistrske naloge je predstavljeno inovativno ogrodje, ki izrabi obstoječe aktivnosti in s pomočjo usmerjenih grafov inteligentno predlaga potek nove športne dejavnosti. V začetku se temeljito posvetimo izzivom področja ter preučimo relevantne raziskave. Sledi podrobna razlaga algoritmov, ki omogočajo učinkovito obvladovanje kompleksnosti problema, hkrati pa predstavimo tudi algoritme za obdelavo samoizmerjenih aktivnosti. Zaključimo s praktično uporabo razvitega ogrodja ter podamo refleksijo o njegovi učinkovitosti in koristnosti.
Ključne besede: obdelava podatkov, podatkovna znanost, python, športne aktivnosti
Objavljeno v DKUM: 12.10.2023; Ogledov: 196; Prenosov: 20
.pdf Celotno besedilo (4,30 MB)

2.
Razvoj robotskega manipulatorja za detekcijo objektov z uporabo konvolucijske nevronske mreže : diplomsko delo
Jon Tofant, 2023, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo izdelali robotski manipulator. V ta namen smo razvili algoritme za izvajanje giba iz točke v točko ter linearnega giba. Pri izvajanju teh gibov smo uporabili kvadratni, kubični ter sinusni profil poti. Ustvarili smo grafični vmesnik za nadzorovanje robotskega manipulatorja. Robot smo nadgradili s kamero. Z uporabo nevronske mreže in strojnim vidom smo izdelali aplikacijo, kjer vrh robota sledi roki uporabnika. Algoritme gibanja in profile poti smo predhodno simulirali z uporabo programa MSC Adams.
Ključne besede: Robotika, Kinematika, Python, STM32, Adams
Objavljeno v DKUM: 05.10.2023; Ogledov: 194; Prenosov: 27
.pdf Celotno besedilo (24,08 MB)

3.
Optimizacija alternativnega energetskega sistema z vključevanjem plinastih goriv : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnje
Tine Pigac, 2023, diplomsko delo

Opis: Za doseganje energetskih potreb voznega parka trenutno uporabljamo fosilna goriva, zaradi katerih prihaja do emisij toplogrednih plinov, kot je ogljikov dioksid, ki povzročajo globalno segrevanje. Zaradi tega prehajamo na alternativne vire energije, pri katerih moramo preučiti, med drugim, tudi ekonomičnost dobave energije ter količine izpustov. Alternativni možnosti za pogon vozil sta velikokrat elektrika in vodik. Električna vozila so v Sloveniji do določene mere že v uporabi, medtem ko se vodik zaenkrat še ne uporablja kot pogonsko gorivo, saj nimamo polnilnih postaj in posledično proizvajalci avtomobilov na našem trgu ne ponujajo prevoznih sredstev na vodikov pogon. V diplomski nalogi smo opravili optimizacijo obrata za soproizvodnjo elektrike, vodika in toplote iz obnovljivih virov energije. Za izvedbo optimizacije smo pregledali različne vire in tehnologije proizvodnje. Pri tem smo upoštevali najpogostejše tehnologije pretvorb za proizvodno elektrike, vodika in toplote ter možne vire, ki se bodo v analizi izkazali kot najbolj obetajoči. Nadalje smo razvili matematični model v programskem okolju Python, natančneje z uporabo paketa za optimizacijo GEKKO. Za reševanje smo uporabili reševalnik (solver) IPOPT. Ker lahko proizvodnja poteka po več različnih poteh, smo ugotavljali, katera pot je najbolj optimalna. Iz dobljenih rezultatov je razvidno, da se večino energije za končno proizvodnjo elektrike, vodika in toplote pridobi iz električnega omrežja. Razlog za to je, da imajo komponente, ki so povezane na električno omrežje, najvišje izkoristke presnov. Ker imajo komponente povezane na električno omrežje najmanjše izgube, je električno omrežje najbolj optimalen vir za soproizvodnjo elektrike, vodika in toplote. To je tudi razvidno iz tega, da se levji delež vodika proizvede v elektrolizerju, ki porablja elektriko za svojo proizvodnjo. Večino tega vodika se nato porabi v gorivni celici, kjer se poleg električne energije proizvede tudi glavnina toplote.
Ključne besede: optimiranje, Python, GEKKO, plinasta goriva
Objavljeno v DKUM: 11.09.2023; Ogledov: 317; Prenosov: 16
.pdf Celotno besedilo (3,63 MB)

4.
5.
Avtomatizacija procesov načrtovanja elektroenergetskega omrežja : magistrsko delo
Luka Slapnik, 2023, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo obravnava avtomatizacijo procesov dolgoročnega načrtovanja elektroenergetskega omrežja. Trajnostna energija na področje elektroenergetike prinaša velike spremembe. V sklopu proizvodnje je to vključevanje obnovljivih in razpršenih virov energije, v sklopu porabe pa prehod na ogrevanje z električno energijo in električna mobilnost. Prav tako velja omeniti vedno večji pomen hranilnikov električne energije in FACTS-naprav. Vse te novosti prinašajo dodatne negotovosti, kar zahteva uvedbo novih orodij, modelov in pristopov v sklopu obratovanja in načrtovanja elektroenergetskega sistema. Eden najobetavnejših pristopov je večscenarijski pristop k načrtovanju omrežja, ki trenutne pristope načrtovanja nadgradi z vpeljavo analize množice različnih stanj za ciljno leto, kar omogoča celovit pogled in statistično analizo dogajanja v prihodnosti. Glavna cilja magistrske naloge sta zasnova algoritma in izdelava programske kode v jeziku Python, ki v kombinaciji s programsko opremo PowerFactory proizvajalca DigSILENT na podlagi modela omrežja in vhodnih podatkov iz orodij za analize trga avtomatizira izračune pretokov moči za množico scenarijev in ur/stanj. Avtomatizacija izračunov in analize pretokov moči v procese načrtovanja prinaša velike prihranke časa, pri tem pa so zaradi velike količine podatkov in časovno zamudnih izračunov ključne določene poenostavitve in optimizacije. Za predstavitev zmogljivosti in uporabnosti izdelane programske kode je izdelana večscenarijska analiza vključitve sončnih elektrarn moči 1000 MW na prenosno omrežje Republike Slovenije. Pridobljeni rezultati nazorno prikazujejo pozitiven vpliv vključevanja sončnih elektrarn. Vidni sta zmanjšanje relativnih izgub in povečanje samozadostnosti slovenskega elektroenergetskega sistema, vendar pa je za varnost obratovanja tako spremenjenega elektroenergetskega sistema potrebna dodatna okrepitev omrežja.
Ključne besede: načrtovanje omrežja, večscenarijska analiza, trajnostna energija, PowerFactory, Python
Objavljeno v DKUM: 07.06.2023; Ogledov: 499; Prenosov: 83
.pdf Celotno besedilo (3,73 MB)

6.
Razvoj spletne aplikacije za evidenco računalniške opreme : diplomsko delo
Kevin Pokeržnik, 2023, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo zajema opis razvoja spletne aplikacije za Zavarovalno skupino Sava, natančneje za družbo Zavarovalnica Sava, d. d. Aplikacija služi kot eden izmed pripomočkov pri beleženju računalniške opreme podjetja in nudi številne funkcionalnosti.Te vključujejo ustvarjanje datotek za izdajo opreme, iskanje po zgodovini opreme, samodejno izpolnjevanje vnosnih polj, samodejno pošiljanje e-pošte, preverjanje pristnosti preko tehnologije Azure Active Directory itd. Delo zajema tudi analizo, v kateri aplikacijo primerjamo s predhodno.
Ključne besede: Python Flask, spletna aplikacija, Azure Active Directory, MongoDB
Objavljeno v DKUM: 23.05.2023; Ogledov: 513; Prenosov: 74
.pdf Celotno besedilo (2,46 MB)

7.
Digitalizacija proizvodnega procesa
Gorazd Čadež, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljena rešitev za digitalno zbiranje podatkov iz proizvodnega procesa. Podatki so se pred implementacijo te rešitve zbirali na staromoden način, torej s pisanjem na list papirja. Opisan je celoten razvoj programske opreme. Začetek temelji na kreiranju uporabniškega vmesnika, ki je napisan v programskem jeziku Python in je oblikovan po obrazcu, na katerega se je prej podatke zapisovalo ročno. V nadaljevanju je predstavljeno oblikovanje MSSQL baze ter povezave med bazo in vmesnikom. Zaključek naloge opisuje obdelavo digitalno zajetih podatkov. Implementacija aplikacije v proizvodnjo okolje podaja večjo sledljivost in preprostejši dostop do informacij, kar uporabniku precej olajša delo.
Ključne besede: Digitalizacija, Python, SQL, analiza podatkov, avtomatizacija proizvodnje.
Objavljeno v DKUM: 01.02.2023; Ogledov: 468; Prenosov: 58
.pdf Celotno besedilo (1,75 MB)

8.
Razvoj platformno neodvisne aplikacije LeagueManager z ogrodjem Kivy : diplomsko delo
Blaž Novak, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen razvoj aplikacije LeagueManager, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje, urejanje in spremljanje nogometnih tekmovanj. Opisano je ogrodje Kivy, s katerim smo razvili aplikacijo in omogoča razvoj platformno neodvisne aplikacije. Predstavljene so tudi ostale tehnologije, ki smo jih uporabili ob ogrodju Kivy, kot so: Python, MongoDB in Node.js. Razložene so naše ugotovitve o ustreznosti uporabe ogrodja Kivy za razvoj platformno neodvisne aplikacije.
Ključne besede: Kivy, programsko ogrodje, Python, platformno neodvisen razvoj, mobilna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 24.10.2022; Ogledov: 395; Prenosov: 44
.pdf Celotno besedilo (2,85 MB)

9.
Optimization methods for charging an electric vehicle : magistrsko delo
Lara Borovnik, 2022, magistrsko delo

Opis: This thesis contains the comparison of different optimization methods that were implemented on a mathematical model of battery charging for electric vehicles. The goal was to compare how the total price of charging changes with different methods and what happens to other variables in equations with different types of optimizations. We tested what happens if the battery only works in charging mode and what happens if we add a possibility of discharging the battery meaning that the electricity goes from the battery back to the grid (vehicle to grid mode). The mathematical model was implemented in Python and optimized using various methods that are from Python libraries SciPy and Pymoo.
Ključne besede: optimization, battery charging, Python, SciPy, Pymoo
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 320; Prenosov: 46
.pdf Celotno besedilo (1,09 MB)

10.
Analiza uspešnosti lastnega programa za avtomatizirano trgovanje kriptovalut v primerjavi s konkurenčnim : diplomsko delo
Alen Gojkošek, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili kripto trg in njegove udeležence, predvsem kripto kite. Razvili smo programsko rešitev za avtomatizirano trgovanje kriptovalute bitcoin, ki se je na podlagi podatkov o transakcijah kripto kitov odločala, kdaj bo kriptovaluto bitcoin kupila oziroma prodala. Cilj programa je bil visoka donosnost in neodvisnost od nihanja cen kriptovalut. Rezultate simulacije trgovanja z resničnimi zgodovinskimi podatki kriptovalut iz leta 2022 smo primerjali z rezultati konkurenčnega programa. Dosegli smo vse zastavljene cilje in v primerjalni analizi obeh programov ugotovili, da je naša programska rešitev uspešnejša in ima na dolgi rok manjše naložbeno tveganje.
Ključne besede: Avtomatizirano trgovanje, bitcoin, kripto kiti, Python
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 430; Prenosov: 37
.pdf Celotno besedilo (1,08 MB)

Iskanje izvedeno v 2.08 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici