Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: ROSUS 2024 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024 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 2024 združuje strokovne prispevke več avtorjev, od tega dve vabljeni predavanji 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: strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja, računalniška obdelava slik
Objavljeno v DKUM: 12.03.2024; Ogledov: 248; Prenosov: 35
Celotno besedilo (13,78 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: ROSUS 2023 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2023 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 2023 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 v DKUM: 16.03.2023; Ogledov: 593; Prenosov: 68
Celotno besedilo (10,99 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: Zaradi nedefiniranosti procesov odločanja globokih nevronskih mrež in njihovega dolgotrajnega učenja predstavlja določitev prenesenega znanja ključen izziv pri implementaciji učinkovite detekcije objektov na novih domenah. Preneseno znanje opredeljuje struktura plasti nevronske mreže, nad katerimi izgradimo nov model, ter izbira plasti, ki jim med učenjem zamrznemo vrednosti uteži. V magistrskem delu analiziramo vpliv števila zamrznjenih plasti na uspešnost učenja s prenosom znanja. V prvem delu opišemo tehnike prenosa znanja ter podamo formalno definicijo detekcije objektov, pri čemer opredelimo poznane metode in izpostavimo ključne izzive, povezane z njimi. Nato predstavimo izveden eksperiment, v katerem primerjamo uspešnost štirih konfiguracij pri prenosu znanja na modelu YOLOv4 na štiri različne ciljne domene. Ugotovimo, da so pri različnih ciljnih domenah uspešne različne konfiguracije, ki so odvisne od stopnje podobnosti izvorne in ciljne domene ter plasti izvornega modela, na kateri je določena značilka izluščena. Čeprav predstavljeni rezultati kažejo nemožnost predvidevanja optimalne konfiguracije prenosa znanja, izveden eksperiment nakazuje, da je učenje tudi v primeru neoptimalnega prenosa znanja uspešnejše od učenja brez prenosa znanja.
Ključne besede: učenje s prenosom znanja, prenos znanja, detekcija objektov, obdelava videoposnetkov, globoko učenje
Objavljeno v DKUM: 07.06.2022; Ogledov: 1027; Prenosov: 217
Celotno besedilo (16,36 MB)

Opis: Zaključna naloga obravnava nastanek in vpeljavo novega tečaja usposabljanja za nove in obstoječe pilote v SV ali izven nje. Letalska šola SV pokriva skorajda večino tečajev za pilote, vendar pa novi predpisi predvidevajo tečaj, ki ga v naši organizaciji še nimamo. Ker imamo primerno okolje, tehnična sredstva in visoko usposobljen kader, smo raziskali možnosti za izdelavo in vpeljavo novega tečaja, ki je prilagojen najnovejšim letalskim predpisom in predstavlja pomemben korak naprej k povišani stopnji usposobljenosti in konkurenčnosti naših pilotov ter nam omogoča neodvisnost pri šolanju in usposabljanju lastnega kadra. Uporabili smo metode, oblike in procese planiranja izobraževanja, predstavljene v teoretičnemu delu naloge. Izvedba in vsebina tečaja sta opisani v osrednjem delu, v zaključku naloge pa smo preverili in odgovorili na ključna vprašanja uvodnega dela.
Ključne besede: LOC-I izguba kontrole letala med letom, UPRT, negativni prenos znanja
Objavljeno v DKUM: 01.04.2021; Ogledov: 818; Prenosov: 59
Celotno besedilo (958,03 KB)

Opis: Zgodovina nas uči, da je človek eden najpomembnejših dejavnikov v podjetju. Včasih so delavce postavili na delovno mesto in jim dali delo brez razlage in brez vsake pomoči. Danes pa temu več ni tako, saj lahko vidimo, da velika večina podjetij veliko vlaga v izobraževanje in učenje svojih zaposlenih. Danes človeku ne damo več samo dela, temveč ga na to delo tudi temeljito pripravimo. Ponudimo mu izobraževanje, ki se najbolj prilega njegovemu profilu ter ga razvijamo tako, da lahko podjetju prinese čim več novih znanj. Delodajalec si svojega zaposlenega prilagodi glede na svoje podjetje tako, da lahko zanj čim več stori oziroma mu čim več doprinese. Ne le v finančnem smislu, temveč imamo v mislih tudi znanja, ki jih nekdo prinese v organizacijo. V diplomskem delu bomo govorili o managementu znanja in prenosu znanja med nadrejenimi in podrejenimi glede na stil vodenja, ki se uporablja v organizaciji. Opredelili bomo proces vodenja, vodjo, njegove naloge in lastnosti uspešnega vodje. Prav tako bomo razložili, zakaj je pomemben management znanja in kako se s tem soočajo podjetja v praksi. Podrobneje bomo opredelili aktualne stile vodenja in ocenili prenos znanja v vsakemu izmed njih. Posebej bomo preučili okvire mentorskega stila vodenja ter njegovo implementacijo v podjetju Etrad3 d.o.o. Izvedli bomo intervjuje z nadrejenimi in podrejenimi v omenjeni organizaciji ter tako pridobili informacije o njihovem dojemanju prenosa znanja. Iz teh podatkov bomo analizirali management znanja v podjetju in pripravili predloge za izboljšanje stanja v podjetju in predloge za uporabo v praksi. Z raziskavo smo ugotovili, da prihaja v mentorskem stilu vodenja do boljšega prenosa znanja kot v ostalih obravnavanih stilih. To smo potrdili tako z teoretično vsebino, kot tudi z raziskavo v izbranem podjetju. Ugotovili smo, da ima največji vpliv na prenos znanja med nadrejenimi in podrejenimi motiviranost vsakega posameznika.
Ključne besede: management znanja, vodenje, vodja, znanje, prenos znanja, stil vodenja, mentorski stil vodenja
Objavljeno v DKUM: 14.11.2018; Ogledov: 1478; Prenosov: 166
Celotno besedilo (734,69 KB)