| | 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 / 191
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
UPORABA UMETNE INTELIGENCE V RAZVOJU APLIKACIJE ZA RAZPOREJANJE ZAPOSLENIH
Nejc 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
.pdf Celotno besedilo (3,01 MB)

2.
Implementacija optimizacijskega algoritma po vzorih obnašanja levov v Pythonu
Aljoša Mesarec, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen razvoj in delovanje algoritma po vzorih obnašanja levov. V praktičnem delu je bil algoritem implementiran v programskem jeziku Python, z vključitvijo knjižnic NiaPy. Izvedena je bila primerjava učinkovitosti s preostalimi že implementiranimi algoritmi iz knjižnice NiaPy. Rezultati so bili primerjani s pomočjo kritičnih testov. Na podlagi rezultatov kritičnih testov je bilo ugotovljeno, da je algoritem po vzorih obnašanja levov primerljiv z ostalimi algoritmi iz knjižnice Niapy.
Ključne besede: Python, optimizacijski algoritmi, algoritmi po vzorih iz narave, NiaPy
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 68; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (1,03 MB)

3.
Algoritem LZW in njegove izboljšave
Mario 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
.pdf Celotno besedilo (188,63 KB)

4.
Format WebP
Davor 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
.pdf Celotno besedilo (1,49 MB)

5.
Spletna aplikacija za testiranje stohastičnih algoritmov
Tadej 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
.pdf Celotno besedilo (1,32 MB)

6.
Optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterij
Žiga 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
.pdf Celotno besedilo (569,91 KB)

7.
Simulacija in vizualizacija evolucije v evolucijskih algoritmih
Dmitry Leposha, 2021, diplomsko delo

Opis: Tekom diplomske naloge smo izdelali aplikacijo za izobraževalne namene, ki simulira in vizualizira naravne evolucijske procese s pomočjo evolucijskih algoritmov. S spletnim orodjem Piskel smo ustvarili statične in dinamične grafične gradnike za vizualizacijo celotnega postopka simulacije. Nato smo implementirali genetski algoritem in osnovne mehanike simulatorja v programskem jeziku C# ter integrirali celotno rešitev v okolje Unity.
Ključne besede: vizualizacija, simulator, namizna aplikacija, evolucijski algoritmi, Unity
Objavljeno: 18.10.2021; Ogledov: 36; Prenosov: 4
.pdf Celotno besedilo (2,19 MB)

8.
Primerjava metod rekonstrukcije 3D objektov iz sintetičnih slik in videoposnetkov operacijskih posegov
Aljaž 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
.pdf Celotno besedilo (2,11 MB)

9.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma
Rok 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
.pdf Celotno besedilo (5,61 MB)

10.
Osnovni algoritmi gručenja
Niko Lukač, 2021, drugo učno gradivo

Ključne besede: algoritmi gručenja, algoritmi
Objavljeno: 10.06.2021; Ogledov: 212; Prenosov: 32
.pdf Celotno besedilo (851,54 KB)

Iskanje izvedeno v 0.16 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici