Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: ROSUS 2020 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2020 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2020 združuje strokovne prispevke več deset avtorjev, od tega dva vabljena predavanje ter več demonstracijskih prispevkov. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Ključne besede: računalniška obdelava slik, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja.
Objavljeno: 04.03.2020; Ogledov: 384; Prenosov: 81
Povezava na datoteko

Opis: Ljudje so že tisočletja imeli željo, da bi lahko napovedali prihodnost. Zelo pogosta je želja po tem, da bi predvideli, kaj se nam obeta v prihodnosti, kakšno bo naše življenje nekega dne. Prav takšno željo imajo tudi različna podjetja in raziskovalne ustanove, saj želijo vedeti ali bo nek izdelek ali storitev uspešen na trgu ter ali se bodo naložbe v prihodnosti izplačale. Na veliko veselje vseh je doba digitalizacije, s pomočjo podatkovnih baz in z močjo analitike, to omogočila z uporabo napovednih modelov. V magistrskem delu smo predstavili definicijo napovednih modelov in raziskali, kateri so tisti napovedni modeli, ki se najpogosteje uporabljajo na področju biomedicine. Najpogosteje uporabljene napovedne modele smo tudi podrobneje opisali in prikazali z grafičnim prikazom. Predstavili smo tudi uporabnost napovednih modelov na različnih področjih in njihovo praktično uporabo v programskem okolju R. Zastavili smo si dve raziskovalni vprašanji, na kateri smo dobili odgovore s pomočjo analize znanstvenih člankov iz baze PubMed. Kot prvo raziskovalo vprašanje smo ugotavljali, kateri so trije najpogostejši napovedni modeli, kot drugo raziskovalno vprašanje pa nas je zanimalo, kako se je v zadnjih dvajsetih letih spreminjalo število člankov, v katerih so uporabljeni napovedni modeli. Iz baze PubMed smo povzeli statistične podatke za zadnjih dvajset let in s pomočjo MS Excela prišli do zanimivih rezultatov. Ugotovili smo, da se kot trije najpogosteje uporabljeni napovedni modeli pojavljajo logistična regresija, linearna regresija in nevronske mreže. Po pričakovanjih pa smo tudi ugotovili, da je število člankov z uporabljenimi napovednimi metodami v zadnjih dvajsetih letih naraščalo, kar pomeni, da so jih raziskovalci vedno pogosteje vključevali v svoje raziskave. Iz tega lahko sklepamo, da se napovedni modeli v raziskovanju in praksi uporabljajo vse pogosteje, kar kaže na njihov pozitiven vpliv pri napovedovanju dogodkov in izidov.
Ključne besede: napovedni modeli, napovedno modeliranje, R studio, biomedicina
Objavljeno: 02.12.2016; Ogledov: 836; Prenosov: 115
Celotno besedilo (1,02 MB)

Opis: Velika porast bioloških in biomedicinskih eksperimentalnih in računskih podatkov v zadnjih letih je povzročila povečanje števila publikacij. Učinkovita računalniška orodja, ki v ustrezno kratkem času izluščijo in razvrstijo najbolj relevantne informacije o specifični tematiki, so zato bistvenega pomena za uspešno znanstvenoraziskovalno delo. Učinkovita in do uporabnika prijazna spletna aplikacija za analizo in vizualizacijo trendov v znanstveni literaturi je pri tem delu ključnega pomena. Razvito orodje daje možnost ogleda dolgoročnega in kratkoročnega trenda določene tematike, saj se je kombinacija dveh sistemov za pridobivanje referenc izkazala za uspešno, dodatno pa nudi tudi možnost izvoza podatkov v Microsoft Office Excel. Zaradi zakasnitev pri objavljanju znanstvenih prispevkov dolgoročni trend sledi aktualnemu dogajanju na znanstvenem področju z zamikom, kratkoročni trend pa sledi aktualni tematiki v realnem času. Z učinkovito aplikacijo za iskanje trendov v literaturi lažje sledimo trenutnemu težišču razvoja posameznega področja, pridobivamo aktualne informacije in usmerjamo raziskovalno delo.
Ključne besede: znanstvena literatura, biomedicina, spletna aplikacija, spletno rudarjenje, bioinformatika
Objavljeno: 29.10.2010; Ogledov: 2486; Prenosov: 235 
(2 glasa)
Celotno besedilo (1,27 MB)