41. IZDELAVA PROGRAMSKEGA PAKETA ZA PRIDOBIVANJE IN PRIMERJANJE BESEDIL IZ INTERNETAMatej Petek, 2012, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo obdelali področje pridobivanja dokumentov iz različnih virov na internetu. V teoretičnem delu smo predstavili, kako delujejo spletni pajki, strežniki OAI-PMH in OAI-ORE ter orodje Appache Tika, ki omogoča pretvorbo različnih vrst dokumentov v tekstovno obliko in ekstrakcijo metapodatkov. Zatem smo na kratko predstavili naloge, ki jih rešujejo sistemi za obdelavo besedil v naravnem jeziku. V praktičnem delu smo izdelali programski paket za pridobivanje dokumentov iz interneta in primerjanje besedil iz teh dokumentov.
Ključne besede: procesiranje naravnega jezika, metapodatki, spletni pajki, OAI-PMH, detekcija plagiatov
Objavljeno v DKUM: 14.03.2012; Ogledov: 3419; Prenosov: 264
 Celotno besedilo (2,57 MB) |
42. PRIMERJAVA JAVANSKIH OGRODIJ ZA RAZVOJ ASINHRONIH SPLETNIH APLIKACIJMarko Agrež, 2011, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo se najprej dotaknili asinhronih komunikacijskih tehnik med odjemalcem in strežnikom preko spleta. V nadaljevanju smo raziskali tehnologije, ki na strežniški strani nudijo podporo tem tehnikam. Odgovorili smo na vprašanje »Zakaj so pomembna ogrodja in kako nam olajšajo delo?« ter predstavili dve izmed njih – CometD in Atmosphere. Naredili smo pregled dobrih praks na področju testiranja zmogljivosti spletnih aplikacij ter izvedli primerjavo predstavljenih ogrodij po zmogljivosti in nekaterih funkcionalnih lastnostih.
Ključne besede: Comet, AJAX s potiskanjem, bogate spletne aplikacije, asinhron splet, ogrodje, CometD, Atmosphere, asinhrono procesiranje zahtev, WebSocket
Objavljeno v DKUM: 18.11.2011; Ogledov: 2782; Prenosov: 170
Celotno besedilo (2,10 MB) |
43. PRIMERJAVA RAZLIČNIH ALGORITMOV ZA DOLOČANJE KOLOKACIJ MED BESEDAMIDejan Brodnjak, 2011, diplomsko delo/naloga Opis: Kolokacije so besedne zveze, ki se v besedilih pojavljajo pogosteje kot bi se po naključju. V diplomskem delu bomo spoznali njihov pomen in uporabo pri procesiranju besedil v slovenskem jeziku. Pogledali si bomo tudi korpus jos1M, ki ga bomo uporabljali kot vhod v algoritme za določanje kolokacij. Implementirali bomo dva algoritma za določanje kolokacij (frekvenčni in razpršeni). Z morfološkim filtriranjem bomo izrazili kolokacije. Na koncu bomo algoritma primerjali.
Ključne besede: procesiranje naravnega jezika, kolokacije, jos1M korpus
Objavljeno v DKUM: 30.09.2011; Ogledov: 1991; Prenosov: 149
Celotno besedilo (1,48 MB) |
44. |
45. SEGMENTACIJA BESEDIL DIPLOMSKIH NALOG IZ DIGITALNE KNJIŽNICE UNIVERZE V MARIBORUMarcel Žerdin, 2011, diplomsko delo/naloga Opis: Diplomsko delo zajema predstavitev načrtovanja in implementacije programske rešitve za segmentiranje diplomskih del iz Digitalne knjižnice Univerze v Mariboru (DKUM). V delu smo najprej opisali področje procesiranja naravnega jezika in ujemanja vzorcev. Zatem smo opisali programsko rešitev. Predstavili smo postopek pridobitve čistega teksta iz dokumentov PDF, nato analizo zgradbe diplomskih nalog in njihovo segmentiranje. Podali smo tudi opis razvojnega okolja ter opisali težave in omejitve, na katere smo naleteli med razvojem programske rešitve. V zaključku smo podali nekaj sklepnih misli o rezultatih in možnostih nadaljnjega dela.
Ključne besede: segmentiranje besedila, procesiranje naravnega jezika, ujemanje vzorcev, regularni izrazi
Objavljeno v DKUM: 23.09.2011; Ogledov: 2506; Prenosov: 203 (1 glas)
Celotno besedilo (2,29 MB) |
46. |
47. |
48. RAZVIJANJE IN VZDRŽEVANJE KONKURENČNE PREDNOSTI NA PRIMERU SKUPINE KIV ENGINEERINGDaša Košec, 2010, delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga Opis: Živimo v družbi nenehnega tekmovanja, razvoja in izboljšav. Vse skupaj predstavlja konkurenčno okolje, ki se od področja do področja razlikuje. Vsako podjetje želi s svojo ponudbo pritegniti čim večje število odjemalcev, hkrati pa tudi čim bolj povečati prednost pred konkurenco. Današnja, inovativna podjetja označujemo s karakteristikami, kot so inovativnost, fleksibilnost, učinkovitost in kakovost.
Vsak kupec išče nekaj več, želi kupiti najboljši izdelek ali storitev, na to odločitev pa vpliva več različnih faktorjev, ki jih združujemo pod pojmom konkurenčna prednost podjetja. Slednje predstavlja vse, kar ugodno razlikuje organizacijo ali njen izdelek glede na konkurente v očeh njenih odjemalcev. Zato je zelo pomembno, da podjetje pozna svoje prednosti, še bolj pa svoje slabosti, saj jih lahko samo na takšen način odpravi in poveča svojo prednost. Poznavanje konkurenčnih podjetij pripomore k spoznanju, kaj ima večji ter kaj manjši vpliv na nakupno odločitev odjemalca.
Praktični del diplomskega seminarja se navezuje na Skupino KIV Engineering, ki je sestavljena iz treh podjetij — KIV Vransko d.d., KIV Trade d.o.o. in KIV Engineering d.o.o.. Razlikujejo se glede na poslovni proces, ki ga opravljajo, povezuje jih končni produkt - postroj za termično procesiranje odpadkov, ki je posledica projektnega dela. Na podlagi analize smo ugotovili, da so konkurenčne prednosti Skupine KIV Engineering naslednje: blagovna znamka, dobri tehnični kadri, lastnosti izdelka/storitve, lasten patentiran »know - how«, rezultati referenčnih projektov, velik razvojni potencial, »bankability«, partnerski odnosi s podjetji, ki imajo večjo moč na trgu, prilagodljivost, fleksibilnost ponudbe (glede na zahteve kupcev), zagotavljanje kratkih dobavnih rokov ter razmerje med ceno in kvaliteto.
Analiza stanja konkurenčne prednosti podjetja je brezpredmetna, če se zaposleni v nadaljevanju ne odločijo za nadaljnjo razvijanje in vzdrževanje konkurenčne prednosti. V sklopu tega diplomskega seminarja smo predlagali nekaj aktivnosti, ki bi pripomogle k razvijanju konkurenčne prednosti Skupine KIV Engineering, prav tako smo izpostavili dejavnosti, za katere menimo, da imajo največji vpliv na poslovanje v prihodnosti.
Raziskave so opozorile tudi na slabosti in nevarnosti, ki imajo vpliv na poslovanje na področju pridobivanja energije iz odpadkov. Slabosti bi bilo smotrno odpraviti oziroma spremeniti v prednosti, obenem pa z argumentiranimi dejstvi čim bolj zmanjšati možni vpliv na poslovanje Skupine KIV Engineering.
Ključne besede: konkurenca, konkurenčna prednost, razvijanje konkurenčne prednosti, vzdrževanje konkurenčne prednosti, termično procesiranje odpadkov, Skupina KIV Engineering
Objavljeno v DKUM: 10.01.2011; Ogledov: 3072; Prenosov: 243 (1 glas)
Celotno besedilo (1,61 MB) |
49. PREPOZNAVANJE BESEDILA V DIGITALNEM VIDEO SIGNALUMarko Kočevar, 2010, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo predstavili postopek in izvedbo prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu. Natančneje smo predstavili vse korake, ki so potrebni v fazi prepoznavanje besedila. Ti koraki so: zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija besedila in na koncu še optično prepoznavanje znakov (OCR). V diplomskem delu smo opisali strojno in tudi programsko opremo, ki smo ju uporabili za prepoznavanje besedila v digitalnem video signalu.
Ključne besede: procesiranje slike, zaznavanje in lokalizacija besedila, segmentacija in binarizacija, Sobel operator, OCR
Objavljeno v DKUM: 05.01.2011; Ogledov: 2400; Prenosov: 197
Celotno besedilo (6,53 MB) |
50. IZDELAVA SISTEMA ZA UPRAVLJANJE Z IMB-OVIMI ČAKALNIMI VRSTAMIBoris Ferš, 2010, diplomsko delo Opis: Čakalne vrste se vedno bolj uporabljajo kot sredstvo za izmenjavo sporočil med aplikacijami, ki so nameščene na različnih platformah. Zagotavljajo shranjevanje sporočil, ki si jih aplikacije pošiljajo in zagotavljajo, da sporočilo prispe k prejemniku, tudi če v trenutku pošiljanja ni dosegljiv. Primarna komponenta čakalnih vrst je upravljavec čakalnih vrst, ki komunicira z zunanjim svetom ter upravlja s čakalnimi vrstami in njenimi sporočili. V diplomskem delu, podrobneje opišemo kakšne tipe čakalnih vrst poznamo, kako poteka izmenjava sporočil med aplikacijami in čakalnimi vrstami in katere komercialne ter odprtokodne rešitve na področju posredniške programske opreme, ki omogoča pošiljanje in sprejemanje sporočil preko čakalnih vrst, poznamo. V praktičnem delu smo razvili spletno aplikacijo MQAdmin, ki omogoča delo z IBM-ovimi čakalnimi vrstami. Aplikacija, lahko dodaja, razvršča (kopira, premika, briše) ali pregleduje sporočila v čakalnih vrstah.
Ključne besede: porazdeljeno procesiranje, čakalne vrste, posredniška programska oprema, MQM
Objavljeno v DKUM: 14.12.2010; Ogledov: 1872; Prenosov: 144
Celotno besedilo (1,55 MB) |
