Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Diplomsko delo proučuje prostorsko razporeditev in gostoto javne polnilne infrastrukture za električna vozila v izbranih evropskih mestih, s posebnim poudarkom na prostorski enakosti. Študija izhaja iz globalnega izziva podnebnih sprememb, ki so posledica emisij toplogrednih plinov. Evropska unija (ang. European Union; v nadaljevanju: EU) se je zavezala k ambicioznemu zmanjšanju emisij. Do leta 2050 želi doseči podnebno nevtralnost, do leta 2030 pa 55 % zmanjšanje emisij v primerjavi z letom 1990. Ker promet predstavlja približno četrtino vseh emisij toplogrednih plinov v EU, osebni avtomobili pa več kot 70 % tega deleža, je elektrifikacija mobilnosti ključna za dosego teh ciljev. Električna vozila so v Evropi doživela hitro rast. Tržni delež je od leta 2016, ko je znašal le 1 % novih avtomobilov, do leta 2023 presegel 22 %. Toda širitev polnilne infrastrukture je zaostajala. Do konca leta 2023 je bilo v EU okoli 632.000 javnih polnilnih mest, medtem ko projekcije kažejo, da jih bo do leta 2030 potrebnih 3.5 milijona. To pomeni, da bo treba v sedmih letih namestiti skoraj 2.9 milijona dodatnih polnilnic, kar je približno 410.000 na leto. Poleg tega je razporeditev polnilnic močno neenakomerna med regijami, državami in mestnimi četrtmi, kar ustvarja pomembne ovire za širšo uporabo električnih vozil. Delo se ukvarja s to vrzeljo z oceno prostorske pokritosti javnih polnilnic po administrativnih enotah v osmih evropskih mestih: Amsterdamu, Bologni, Bruslju, Eindhovnu, Gentu, Ljubljani, Parizu in na Dunaju. Ta mesta so bila izbrana zaradi razpoložljivosti zanesljivih odprtih podatkov. Teza dela je, da je polnilna infrastruktura bolj skoncentrirana na osrednje četrti kot na obrobne. Cilji vključujejo kartiranje in vizualizacijo razporeditve polnilnic v izbranih mestih z uporabo ArcGIS Pro, analizo prostorske prisotnosti javnih polnilnih mest po administrativnih enotah z izračunom gostote na kvadratni kilometer ter prepoznavanje četrti z najvišjo in najnižjo koncentracijo javnih polnilnih točk. Za izvedbo pregleda literature so bile uporabljene znanstvene baze podatkov. Izbrane so bile študije, ki so se osredotočale na polnilno infrastrukturo za električna vozila v urbanih okoljih, s posebnim poudarkom na tistih, ki uporabljajo geografske informacijske sisteme (ang. Geographic Information System, v nadaljevanju: GIS). Prostorski podatki so bili zbrani iz občinskih odprtih podatkovnih portalov, OpenStreetMapa in drugih odprtih virov. Meje četrti so bile pridobljene kot poligonske plasti, podatki o polnilnicah pa kot točkovne koordinate. Po uvozu v ArcGIS Pro so bili vsi podatki standardizirani v skupni koordinatni sistem. Polnilne točke so bile pretvorjene v točkovne podatkovne sloje, četrti pa v poligonske sloje. Prvi analitični korak je uporabil orodje Summarize Within v programu ArcGIS Pro za štetje polnilnih točk znotraj posameznih poligonov četrti. Površina četrti je bila izračunana z uporabo funkcije Calculate Geometry, gostota pa je bila izražena kot polnilnice na km². Rezultati so bili izvoženi v Excel, kjer so bile izdelane preglednice za vsako mesto, kar je omogočilo enostavno primerjavo. Za vizualizacijo sta bili uporabljeni orodji za računanje točkovne gostote (Point Density) in jedrne gostote (Kernel Density). Point Density je prikazal število polnilnic znotraj določenega iskalnega radija za vsako celico rastra in s tem omogočil lokalne kazalnike visoke in nizke koncentracije. Jedrna gostota (Kernel Density) je ustvarila zvezne površine z glajenjem vpliva posameznih vhodnih točk skozi določene pasovne širine, kar je omogočilo prepoznavanje gruč in prostorskih gradientov, ki presegajo meje četrti. Simbolika in postavitve so bile standardizirane za vse zemljevide, kar je omogočilo neposredno primerjavo med mesti. Vrednosti gostote, izračunane z orodjem Summarize Within, kažejo na dosledne vzorce v vseh mestih. V Amsterdamu je imela najvišjo gostoto četrt West s 13,73 to
Ključne besede: GIS, ArcGIS Pro, Polnilna postaja za električna vozila, električna vozila, evropska mesta
Objavljeno v DKUM: 04.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (2,45 MB)

Opis: Magistrska naloga zajema tematiko razmeščanja delovnih mest v sklopu oblikovanja proizvodnih sistemov. Izbira ustrezne razmestitve ključno vpliva na stroške transporta in s tem neposredno na proizvodne stroške. Obstoječe metode razmeščanja dajejo ustrezne rezultate, vendar pogosto zahtevajo precej časa. V okviru te magistrske naloge se te metode poskuša nadgraditi z izdelavo računalniške rešitve. Razvije se programska rešitev metode zamenjav, ki temelji na razmeščanju delovnih mest glede na njihov medsebojni pretok. Dobljena programska rešitev omogoča enostavnejšo in hitrejšo pot do optimalne rešitve problema razmestitve delovnih mest.
Ključne besede: proizvodni sistem, oblikovanje, delovna mesta, optimizacija razmestitve, stroški transporta, trikotna metoda, metoda zamenjav
Objavljeno v DKUM: 01.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (6,94 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: V diplomskem delu se osredotočamo na uporabo umetne inteligence pri razvoju spletnih strani z uporabo platform WordPress in Wix. Cilj študije je bil preučiti, kako sofisticirana orodja umetne inteligence vplivajo na proces oblikovanja, razvoja in optimizacije spletnih strani ter koliko olajšajo delo uporabnikom z različnimi stopnjami tehničnega znanja. Teoretični del s poudarkom na njeni uporabi v spletnem svetu ponuja povzetek osnov umetne inteligence ter njenih metod, različic in trendov. Nato so preučene značilnosti spletnih strani in razvoj spletnih platform, s poudarkom na obsežnejših možnostih, ki jih ponujata WordPress in Wix. Praktična primerjava obeh platform, kjer so bile ocenjene funkcije, uporabniška izkušnja, stopnja prilagodljivosti in učinkovitost uporabe orodij umetne inteligence, je del empiričnega dela. Glede na ugotovitve analize WordPress zaradi svoje vsestranskosti in širokega nabora vtičnikov umetne inteligence ponuja več možnosti za sofisticirane in večje projekte, medtem ko je Wix zaradi vgrajenih funkcij umetne inteligence bolj primeren za začetnike in enostavnejše projekte. Glede na ugotovitve študije umetna inteligenca močno pospeši in poenostavi proces izdelave spletnih strani, hkrati pa ustvarja nove možnosti za optimizacijo in personalizacijo vsebin.
Ključne besede: Umetna inteligenca, spletna mesta, WordPress, Wix, AI-orodja.
Objavljeno v DKUM: 26.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (1,83 MB)

Opis: Diplomsko delo obravnava razvoj spletnega mesta z uporabo umetne inteligence v okolju WordPress. V ospredju raziskave je izpostavljen izziv, s katerim se danes soočajo številni podjetniki in posamezniki – kako na cenovno dostopen, hiter in hkrati učinkovit način vzpostaviti kakovostno spletno prisotnost, ne da bi za to potrebovali napredno tehnično znanje s področja programiranja ali spletnega oblikovanja. Spletna stran v sodobnem poslovnem svetu namreč ne predstavlja zgolj dodatnega predstavitvenega orodja, temveč je ključni komunikacijski kanal, preko katerega podjetja vzpostavljajo stik s svojimi strankami, predstavljajo izdelke in storitve, gradijo prepoznavnost ter ustvarjajo zaupanje. Poleg tega spletna prisotnost neposredno vpliva na pridobivanje novih kupcev in s tem na dolgoročno konkurenčnost podjetja. V tem okviru diplomsko delo preučuje, kako lahko umetna inteligenca dopolnjuje WordPress, ki je kot odprtokodna in razširjena platforma že zasnovana za širok krog uporabnikov. Poudarek je na uporabi sodobnih AI orodij, kot so generatorji besedil in ustvarjalci slik ki omogočajo avtomatizacijo ključnih faz razvoja spletnega mesta. Ta orodja lahko bistveno prispevajo k enostavnejši pripravi vsebin, oblikovanju grafične podobe in optimizaciji spletnih mest za boljšo vidnost v spletnih iskalnikih. V empiričnem delu je predstavljen praktični primer izdelave spletne strani, pri katerem so bila omenjena orodja preizkušena v realnem procesu. Rezultati analize kažejo, da integracija umetne inteligence pomembno poenostavi razvoj spletnega mesta, omogoča hitrejše izvajanje posameznih korakov, izboljša uporabniško izkušnjo ter zagotavlja učinkovitejšo optimizacijo vsebin. Zaključki naloge potrjujejo, da takšen pristop ponuja pomembno priložnost predvsem za podjetnike, ki želijo na enostaven in samostojen način ustvariti funkcionalno ter ciljno usmerjeno spletno prisotnost, ki neposredno podpira njihove poslovne cilje.
Ključne besede: umetna inteligenca (AI), WordPress, spletna mesta, AI orodja, optimizacija vsebin
Objavljeno v DKUM: 09.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 8
Celotno besedilo (1,32 MB)

Opis: Zaire ebolavirus (EBOV) povzroča hemoragično mrzlico z visoko smrtnostjo in kljub napredku v medicinskih raziskavah še vedno nima odobrenega zdravila. V pričujočem diplomskem delu smo analizirali virusni glikoprotein (GP), ki ima osrednjo vlogo pri vstopu virusa v gostiteljske celice, z namenom identifikacije potencialnih zaviralcev. S pomočjo programske opreme ProBiS in PyMOL smo na osnovi strukturne podobnosti napovedali možna vezavna mesta na GP, ki bi lahko predstavljal terapevtsko tarčo. Na podlagi pregleda znanstvene literature smo oblikovali virtualno knjižnico malih molekul, ki smo jih nato z orodjem CmDock sidrali na izbrano, identificirano tarčno mesto. V nadaljevanju smo primerjali rezultate z digitalno knjižnico komercialno dostopnih spojin Enamin, pri čemer smo se osredotočili na analizo struktur spojin z najugodnejšimi ocenami sidranja. Izvedli smo kemoinformacijsko analizo strukturne podobnosti ter primerjavo osnovnih skeletov z znanimi zaviralci EBOV GP. Najobetavnejšim spojinam smo nato analizirali vezavne konformacije ter določili število in vrste nekovalentnih interakcij z GP. Ugotovili smo, da več spojin iz obeh knjižnic tvori potencialno stabilne komplekse z GP, pri čemer so nekatere spojine iz Enamin knjižnice po osnovni skeletni zgradbi presenetljivo podobne tistim iz naše strukturirane zbirke. Prav tako smo zaznali, da so nekatere spojine z najboljšimi CmDock ocenami sidranja kljub nizki Tanimotovi podobnosti vsebovale osnovne skeletne značilnosti že znanih zaviralcev. Slednje lahko uporabimo kot izhodišča za nadaljnje eksperimentalne raziskave na področju razvoja zaviralcev GP virusa EBOV.
Ključne besede: Zaire ebolavirus, glikoprotein GP, zaviralci, vezavna mesta, molekulsko sidranje, strukturna podobnost
Objavljeno v DKUM: 10.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 45
Celotno besedilo (8,96 MB)