| | 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 - 6 / 6
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo
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 v DKUM: 24.08.2021; Ogledov: 1337; Prenosov: 158
.pdf Celotno besedilo (5,61 MB)

2.
Algoritmi v pravu: določanje višine odškodnine za nepremoženjsko škodo s pomočjo računalniškega programa : določanje višine odškodnine za nepremoženjsko škodo s pomočjo računalniškega programa
Katja Piršič, 2019, magistrsko delo

Opis: V modernem svetu nas na vsakem koraku spremlja množica podatkov, iz katerih težko izluščimo informacije. To se v sodnih postopkih lahko odraža tudi na kognitivni preobremenjenosti sodnikov, ki se posledično postopoma začnejo oddaljevati od načela enakosti in enakega varstva pravic. V magistrskem delu zato stremim k novi rešitvi, ki bi sodnikom lahko pomagala pri obvladovanju informacij, prejetih v pravdnem postopku zaradi nastale nepremoženjske škode. Magistrsko delo prikazuje zamišljeni koncept računalniškega programa »Nepremoženjska škoda v1.0«, ki temelji na algoritmu nadzorovanega strojnega učenja in bi sodniku v civilnem postopku pomagal pri določanju višine odškodnine za nepremoženjsko škodo. Zagovarjam tezo, da bi se s tako tehnološko rešitvijo, če bi jo v postopke vpeljali nemudoma, že spoštovalo ustavne in zakonske garancije do te mere, da bi bila njena uporaba zakonita. Poleg tega bi se z zamišljenim konceptom računalniškega programa zagotovila večja pravičnost in enakopravnost oškodovancev, sodniki bi bili zaradi nje kognitivno razbremenjeni, sodni zaostanki in poraba proračunskih sredstev bi se znižala, kar bi v javnosti povrnilo oziroma utrdilo zaupanje v sodni sistem. Prav tako ocenjujem, da bi bile z uporabo navedenega programa spoštovane določbe, ki se nanašajo na varstvo osebnih podatkov. Tovrsten program še vedno ne bi mogel nadomestiti sodnika na njegovem delovnem mestu, temveč bi mu lahko služil zgolj kot pripomoček. Ker se pravosodni sistem v Sloveniji v zadnjem desetletju z namenom optimizacije in objektivizacije sodnih postopkov trudi vzpostaviti nov, posodobljen sistem informacijskih rešitev, ne vidim ovire, da omenjenega konceptualnega programa v Sloveniji tako de facto kot de iure ne bi uporabljali že sedaj.
Ključne besede: Določanje višine odškodnine, nepremoženjska škoda, odškodnina, sodna praksa, osebni podatki, GDPR, načelo enakosti, avtomatizirano odločanje, algoritmi, umetna inteligenca, računalniški programi, veliko podatkovje.
Objavljeno v DKUM: 17.12.2019; Ogledov: 1605; Prenosov: 288
.pdf Celotno besedilo (912,96 KB)

3.
Zaznavanje trkov na daljnovodih z optičnim interferometrom
Jan Mikolič, 2017, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi skušamo ugotoviti, v kolikšni meri je možno zaznavati in klasificirati trke na jeklenicah daljnovodov z optičnim interferometrom. Na začetku predstavimo osnovne pojme interferometrije in opišemo uporabljen optični interferometer. V jedru diplomske naloge natančneje opišemo eksperimentalni protokol in obdelavo signalov. Nadaljujemo z implementacijo algoritmov za segmentacijo in klasifikacijo zajetih signalov ter predstavimo dobljene rezultate. Segmentacijo izvedemo v domeni števila prehodov signala skozi ničlo, za klasifikacijo pa uporabimo večplastno nevronsko mrežo z algoritmom vzvratnega učenja. Rezultati študije nakazujejo, da sta implementirani segmentacija in klasifikacija uspešni v 77 % izvedenih trkov različnih predmetov.
Ključne besede: interferometrija, obdelava signalov, klasifikacija, detekcija trkov, računalniški algoritmi
Objavljeno v DKUM: 09.10.2017; Ogledov: 3584; Prenosov: 209
.pdf Celotno besedilo (14,72 MB)

4.
OPTIMIZACIJA POSTAVITVE NASELIJ GLEDE NA SONČNI POTENCIAL
Marko Bizjak, 2015, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavimo metodo za optimizacijo postavitve naselja na določenem območju glede na prejeti sončni potencial skozi leto. Maksimizacija sončnega potenciala naselja je eden izmed pomembnih izzivov na področju prostorskega načrtovanja, še posebej pri razvoju samooskrbnih mest. V naši aplikaciji naselja načrtujemo nad 2.5D mrežo, generirano iz podatkov LiDAR, kar nam omogoča optimizacijo v realnem okolju. Postavitev optimiziramo s prirejeno diferencialno evolucijo, pri čemer upoštevamo parametre modeliranja naselja. Za vsako kombinacijo parametrov se modelira naselje in ovrednoti glede na izračunan sončni potencial. Eksperimentalno smo poleg optimizacijskih parametrov preverili tudi vpliv različnih oblik tlorisov stavb in strategij diferencialne evolucije.
Ključne besede: računalniški algoritmi, diferencialna evolucija, sončni potencial, sončno obsevanje, podatki LiDAR
Objavljeno v DKUM: 27.05.2015; Ogledov: 1601; Prenosov: 205
.pdf Celotno besedilo (5,03 MB)

5.
ALGORITMI PRIMERJANJA TEKSTOVNIH NIZOV
Rok Jambrošič, 2013, diplomsko delo

Opis: V nalogi obravnavamo že obstoječe algoritme za primerjavo tekstovnih nizov. Obravnavane algoritme podrobno predstavimo in razložimo delovanje posameznih algoritmov tudi s primeri. Poudarek je na primerjavi med algoritmi in primerih uporabe le-teh. Opišemo izdelan program, ki opravi primerjavo in poda razlike ter prednosti in slabosti algoritmov.
Ključne besede: računalniški algoritmi, iskanje vzorcev v tekstovnih nizih
Objavljeno v DKUM: 19.09.2013; Ogledov: 1239; Prenosov: 82
.pdf Celotno besedilo (975,26 KB)

6.
Iskanje izvedeno v 4.45 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici