1. UPORABA UMETNE INTELIGENCE V RAZVOJU APLIKACIJE ZA RAZPOREJANJE ZAPOSLENIHNejc Pisk, 2021, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava proces optimizacije ustvarjanja urnikov in razporejanja zaposlenih, s katerim se dnevno srečujejo vodje in organizatorji več vrst industrij, kjer je potrebno izmensko delo. Optimizacijo procesa dosežemo s samodejnim razporejanjem zaposlenih, kjer si lahko pomagamo s pristopi umetne inteligence, ki z učinkovitimi izračuni pomagajo pri izdelavi urnikov. Predpostavimo, da bodo računalniški izračuni ključnega pomena pri optimizaciji procesa. Ukvarjamo se z razvojem spletne aplikacije ter postavitve potrebne infrastrukture in pričakujemo, da bo takšna rešitev samodejno reševala problem razporejanja zaposlenih. Preučimo teoretične osnove umetne inteligence, področja izpolnjevanja omejitev in metahevristike ter predstavimo problemsko domeno. Ugotovimo, da uporabljene tehnologije in pristopi niso omejeni samo na problemsko domeno razporejanja zaposlenih, vendar tudi na številne ostale probleme. Dosežemo vse začrtane cilje in potrdimo našo domnevo, da bo računalnik problem razporejanja zaposlenih rešil hitreje in bolj učinkovito. Ugotovimo tudi, da je reševanje problema izpolnjevanje omejitev z metahevristiko ključnega pomena, ko želimo zagotoviti optimalno rešitev v razumnem času.
Ključne besede: umetna inteligenca, optimizacijski algoritmi, spletna aplikacija, razporejanje zaposlenih
Objavljeno: 01.12.2021; Ogledov: 54; Prenosov: 5
 Celotno besedilo (3,01 MB) |
2. |
3. Algoritem LZW in njegove izboljšaveMario Močnik, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo opazovali, kako implementacija slovarja z razpršilno tabelo vpliva
na čas stiskanja algoritma Lempel–Ziv–Welch. Primerjali smo algoritem LZW z njegovimi
izboljšavami nadzora slovarja. Ugotovili smo, da najboljše razmerje stiskanja dosežemo z
algoritmom LZC. Algoritem SLZW, ki kombinira pristop statističnega stiskanja in stiskanja s
slovarjem, pa je bil najslabši.
Ključne besede: algoritmi, razpršilna tabela, brezizgubno stiskanje, stiskanje s slovarjem, razmerje stiskanja
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 119; Prenosov: 26
Celotno besedilo (188,63 KB) |
4. Format WebPDavor Ornik, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavimo kodiranje in dekodiranje formata WebP, ki omogoča kakovostno stiskanje rastrskih slik za svetovni splet. Najprej opišemo delovanje izgubnega stiskanja, zatem pa še stiskanja brez izgub. V zadnjem delu naloge predstavimo rezultate primerjav stiskanja s formatom JPEG in JPEG2000.
Ključne besede: algoritmi, rastrske slike, napoved, stiskanje z izgubami in brez izgub
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 53; Prenosov: 6
Celotno besedilo (1,49 MB) |
5. Spletna aplikacija za testiranje stohastičnih algoritmovTadej Podrekar, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi smo implementirali spletno aplikacijo za testiranje stohastičnih algoritmov. Stohastični algoritmi za optimizacijo potrebujejo veliko zagonov algoritma in procesorske moči, da najdejo dobro rešitev. Da zmanjšamo čas zagonov algoritmov lahko uporabimo princip porazdeljenega računanja. S tem omogočimo zaganjanje algoritma več uporabnikom, ki sodelujejo pri iskanju rešitve tako, da darujejo svojo procesorsko moč. Takšen sistem vsebuje spletno aplikacijo, aplikacijski vmesnik in podatkovno bazo. Spletna aplikacija omogoča administratorju nalaganje algoritmov in problemov ter ostalim uporabnikom sodelovanje pri reševanju problema. Naloga aplikacijskega vmesnika je procesiranje zahtev, ki jih uporabniki izvajajo na spletni strani in komunikacija s podatkovno bazo. Podatkovna baza nam omogoča shranjevanje rezultatov zagonov, ki so jih opravili uporabniki spletne aplikacije. Na osnovi teh podatkov smo omogočili primerjavo učinkovitosti algoritmov. S pomočjo spletne aplikacije smo omogočili porazdeljeno testiranje stohastičnih algoritmov.
Ključne besede: stohastični algoritmi, spletna aplikacija, testiranje
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 57; Prenosov: 11
Celotno besedilo (1,32 MB) |
6. Optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterijŽiga 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: 80; Prenosov: 8
Celotno besedilo (569,91 KB) |
7. |
8. Primerjava metod rekonstrukcije 3D objektov iz sintetičnih slik in videoposnetkov operacijskih posegovAljaž Žel, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu primerjamo metode 3D rekonstrukcij na sintetičnih videoposnetkih. V ta namen smo ustvarili 3D sceno laparoskopskega operacijskega posega in iz njega naredili videoposnetek. Nato smo nad sintetičnimi videoposnetki pognali metode za 3D rekonstrukcijo. Dobljene 3D modele smo primerjali z izvornimi in tako ocenili uspešnost uporabljenih algoritmov. V diplomskem delu najprej predstavimo uporabljene algoritme rekonstrukcije. Nato opišemo postopek izdelave modela ter implementacije ogrodja za testiranje. Sledi testiranje uspešnosti rekonstrukcije. Na koncu rezultate analiziramo in predstavimo možne razširitve. Povprečno odstopanje rekonstruiranih 3D modelov po metriki Hausdorffove razdalje znaša 14,86 %. Ugotovili smo, da na uspešnost rekonstrukcije najbolj vpliva lokacija laparoskopa in tekstura modela.
Ključne besede: algoritmi 3D rekonstrukcije, struktura iz gibanja, modeliranje, operacijski poseg
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 54; Prenosov: 18
Celotno besedilo (2,11 MB) |
9. Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritmaRok Kukovec, 2021, diplomsko delo Opis: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Ključne besede: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Objavljeno: 24.08.2021; Ogledov: 392; Prenosov: 101
Celotno besedilo (5,61 MB) |
10. |
