1. Zasnova in razvoj sistema za rudarjenje mnenja, s pomočjo besednih vektorjev in nevronskih mrež : magistrsko deloMiha Hozjan, 2020, magistrsko delo Opis: V zadnjih letih je, predvsem s porastom socialnih medijev, analiza sentimenta postala ena izmed glavnih vej obdelave naravnega jezika. Intenzivno se uporablja na različnih področjih, med drugim tudi v političnem prostoru. V sklopu magistrske naloge smo izdelali sistem za rudarjenje mnenja, ki uspešno razvrsti komentarje, zapisane v slovenskem jeziku, v tri kategorije, in sicer pozitivne, negativne in nevtralne. Po proučitvi strokovne in znanstvene literature ter razvoju in primerjavi različnih modelov nam je uspelo pokazati, da lahko z uvedbo besednih vektorjev v kombinaciji z nevronskimi mrežami občutno izboljšamo delovanje takšnega sistema.
Ključne besede: analiza sentimenta, besedni vektorji, nevronske mreže, obdelava naravnega jezika
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 923; Prenosov: 90
 Celotno besedilo (1,22 MB) |
2. Analiza varnostnih ranljivosti interneta stvari : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Informacijska varnostLuka Kanduč, 2020, diplomsko delo Opis: Skladno s sodobnimi tehnološkimi trendi internet stvari (t.i. IoT) postaja vse bolj razširjen pojav, tako v poslovnem okolju kot vsakodnevnem življenju. Zaradi ogromnih količin podatkov in tveganj, ki nastajajo pri uporabi in delovanju IoT naprav, je postala njihova varnost pomembna raziskovalna tema. IoT naprave namreč zbirajo in obdelujejo osebne in občutljive uporabniške informacije in prav zaradi tega morajo biti odporne na grožnje in napade ter omogočiti zaupanje, varnost in zasebnost podatkov ter uporabnikov. Dosedanje raziskave kažejo, da je z delovanjem in uporabo IoT naprav povezanih ogromno ranljivosti, z zagotavljanjem varnosti pa so povezani številni izzivi, ki izhajajo iz kompleksne arhitekture in dinamičnega IoT okolja. Izziv predstavlja tudi eksponenten tehnološki napredek. Zaradi hitrosti razvoja IoT je namreč varnost pogosto zanemarjena. Namen diplomskega dela je bil opraviti pregled aktualnih varnostnih izzivov in ključnih ranljivosti, povezanih z delovanjem in uporabo IoT naprav. Cilj je bil ugotoviti, katere varnostne ranljivosti so najpogostejše in kakšne so njihove značilnosti. Skladno s tem je bila v empiričnem delu opravljena analiza ranljivosti povezanih z IoT napravami, vključenih v CVE podatkovno bazo, ki vključuje seznam javno znanih ranljivosti in izpostavljenosti na področju kibernetske varnosti. Rezultati kažejo, da lahko izkoriščanje ranljivosti IoT naprav v večini primerov vpliva na zaupnost, celovitost in dostopnost sistemov, pri čemer za izvedbo napada najpogosteje ni potrebna uporabniška interakcija, zadostuje pa že dostop preko interneta. Med najpogostejše ranljivosti sodijo neustrezne omejitve delovanja pri delu s pomnilnikom, možnosti vrivanja ukazov in neustrezno filtriranje vhodnih podatkov. Ugotovitve diplomskega dela prispevajo k razumevanju ključnih tveganj na področju IoT. Predstavljena priporočila za varen razvoj in izvedbo IoT naprav pa prispevajo k učinkovitejšemu načrtovanju in prenovi IoT naprav ter sistemov, saj se z upoštevanjem najpogostejših ranljivosti lahko odpravi velik del varnostnih tveganj.
Ključne besede: diplomske naloge, internet stvari, varnostne ranljivosti, stopnja tveganja, vektorji napadov, posledice
Objavljeno v DKUM: 24.09.2020; Ogledov: 1051; Prenosov: 171
Celotno besedilo (722,22 KB) |
3. Napovedovalni model proizvodnje energije v digitalnem dvojčku sončne elektrarneLea Zajc, 2018, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava koncept digitalnega dvojčka in predstavi implementacijo digitalnega dvojčka sončne elektrarne s tehnologijo napovedovanja proizvodnje električne energije. Implementiranih je pet metod napovedovanja s poudarkom na metodi naključnih gozdov. Delo je razdeljeno v šest poglavij. Prvo poglavje definira koncept digitalnega dvojčka in opiše njegove glavne procese. Navedejo se namen in primeri uporabe. Drugo poglavje predstavi napovedovanje proizvodnje sončne elektrarne s fotonapetostnimi celicami. Opisan je proces pretvorbe sončne energije v električno. Našteti in opisani so vplivi na proizvodnjo sončne elektrarne, definirani sta atmosferska in električna formula za izračun električne energije v nekem času t. Opisane so metode za napovedovanje proizvodnje električne energije: posplošena linearna regresija, metoda podpornih vektorjev in avtoregresija. Definirana je formula za napoved proizvodnje električne energije z vključenimi lastnostmi sončne elektrarne in nekaterimi vremenskimi podatki, kar predstavlja fizikalni model. V tretjem poglavju je podrobneje predstavljeno delovanje naključnih gozdov in primeri uporabe, kjer se na začetku omeni odločitvena drevesa, s pomočjo katerih je izpeljana definicija naključnih gozdov. Četrto poglavje predstavi taksonomijo problemov in metod napovedovanja elektroenergetskih količin, v tabelo so dodane nove taksonomske enote, primerjave med tehnikami napovedovanja so uvrščene v izdelano taksonomijo, razširi se graf primerjav. Peto poglavje prikaže implementacijo digitalnega dvojčka sončne elektrarne FERI, predstavijo se vhodni parametri senzorjev, ostali vhodni podatki ter podatki, ki bi jih bilo smiselno pridobiti in vključiti. Opisana je integracija digitalnega dvojčka s sončno elektrarno. V analitiki digitalnega dvojčka je, s pomočjo zgledov, predstavljena uporaba metod napovedovanja. V zadnjem poglavju so definirani pogreški za primerjavo modelov, sledijo razlage rezultatov posameznih modelov polurne napovedi. Na koncu so modeli med sabo primerjani glede na novo definiran pogrešek E-MAPE, ki je konsistenten s standardno uporabljenim pogreškom M AE, razen pri primerjavi rezultatov avtoregresije in posplošene linearne regresije.
Ključne besede: digitalni dvojček, sončna elektrarna, napovedovanje, naključni gozd, podporni vektorji, posplošena linearna regresija, avtoregresija, fizikalni model, taksonomija
Objavljeno v DKUM: 04.10.2018; Ogledov: 1296; Prenosov: 203
Celotno besedilo (1,80 MB) |
4. Matematika 1 : skriptaTina Sovič, Simon Špacapan, 2018, drugo učno gradivo Opis: Skripta Matematika 1 zajema osnovna znanja matematike, ki ga potrebujejo študentje visokošolskih programov Fakultete za gradbeništvo,prometno inženirstvo in arhitekturo. V prvem delu skripte so predstavljena poglavja iz področja analize, v drugem delu pa poglavja iz področja algebre. Natančneje, začnemo z zaporedji, kjer opredelimo osnovne pojme, kot so omejenost, monotonost in konvergenca zaporedja. Sledi poglavje, ki na kratko predstavi kompleksna števila in operacije med njimi. Nato so opisane osnovne elementarne funkcije ter predstavljena pojma limita funkcije in zveznost. Definiramo odvod funkcije in pokažemo njegovo uporabo pri določanju lokalnih ekstremov. Odvodu sledi definicija integrala skupaj z njegovo uporabo. Prvi del skripte zaključuje poglavje o funkcijah dveh spremenljivk. V drugem delu predstavimo geometrijske vektorje in operacije med njimi. V nadaljevanju obravnavamo premice in ravnine v prostoru. Skripto zaključimo s poglavjem o matrikah, kjer opišemo osnovne matrične operacije, sisteme enačb in matriko linearne preslikave.
Ključne besede: zaporedja, funkcije, odvod, integral, vektorji, sistemi enačb, matrike
Objavljeno v DKUM: 17.04.2018; Ogledov: 3836; Prenosov: 759
Celotno besedilo (2,44 MB) |
5. Diskretna matematikaAleksandra Tepeh, Riste Škrekovski, 2018, univerzitetni, visokošolski ali višješolski učbenik z recenzijo Opis: Učbenik je namenjen študentom visokošolskega študija računalništva in infor- matike. Predstavlja uvod v izbrana poglavja iz matematike, ki so potrebna za razumevanje in reševanje problemov, ki se pojavljajo v računalništvu. Poleg izjavnega računa, relacij in teorije grafov, ki sodijo v področje diskretne matematike, učbenik zajema tudi poglavji o geometrijskih vektorjih in matrikah. Poleg teoretične obravnave snovi učbenik vsebuje veliko zgledov za lažje razumevanje, kakor tudi naloge s postopki in rešitvami.
Ključne besede: matematika, izjavni račun, matrike, vektorji, relacije, grafi, učbeniki
Objavljeno v DKUM: 12.04.2018; Ogledov: 5585; Prenosov: 2467
Celotno besedilo (9,41 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Skalarni produkt v računalniški grafikiMaja Šalamun, 2015, diplomsko delo Opis: Diplomska seminarska naloga je sestavljena iz petih poglavij. Prvo poglavje je namenjeno ponovitvi osnovnih pojmov o vektorjih. V drugem poglavju je predstavljen skalarni produkt dveh vektorjev , s poudarkom na posplošitvi skalarnega produkta na poljuben vektorski prostor.
Geometrijski interpretaciji skalarnega produkta je v celoti namenjeno tretje poglavje, ki se navezuje na dolžino vektorja (normo), razdaljo, pravokotnost in kot med vektorjema. Sledi poglavje o ortogonalnih in ortonomiranih množicah, kjer je izpostavljen Gram-Schmidtov algoritem kot postopek konstrukcije baze iz ortogonalnih vektorjev, poleg tega je omenjen še ortogonalni komplement. V zadnjem poglavju je predstavljena uporaba skalarnega produkta v računalniški grafiki. Trditve tega poglavja so podkrepljene s slikovnim materialom.
Sklepna ugotovitev kaže na to, da je skalarni produkt matematična operacija, ki je v velikem obsegu vključena v vsa orodja računalniške grafike, kamor sodi tako programska kot strojna oprema, pri čemer velja omeniti, da gre v večini primerov za relativno nezahtevne računske operacije.
Ključne besede: vektorji, skalarni produkt, norma, ortogonalni vektroji, Gram-Schmidtov algoritem, geometrijski pomen skalarnega produkta, skalarni produkt v računalniški grafiki
Objavljeno v DKUM: 10.11.2017; Ogledov: 2411; Prenosov: 130
Celotno besedilo (682,87 KB) |
7. Integrirani avtoregresijski modeli s premikajočimi sredinami za napovedovanje porabe električne energijeMatic Tajnik, 2016, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov različnih tehnik k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na pet poglavij. V prvem poglavju so predstavljene tehnike modeliranja, ki so potrebne za razumevanje opravljenih analiz in nadaljnih primerjav, to so: večstopenjska linearna regresija, metoda podpornih vektorjev, naključni gozd in mehka logika. Pregledu metod modeliranja sledi poglavje, kjer so predstavljeni indeksi kakovosti modelov. Razdeljeni so v pet podpoglavij: napake, determinacijski koeficient, popravljen determinacijski koeficient, statistični F-test in informacijski kriteriji. V tretjem poglavju so podrobno predstavljeni in razčlenjeni integrirani avtoregresijski modeli premikajoče sredine (ARIMA). Naprej je predstavljena avtokorelacija in njene funkcije, sledi definicija stacionarnosti in diferenciranja časovne vrste, predstavljeni so sezonski ARIMA modeli, na koncu sledijo koraki Box-Jenkins metodologije za izgradnjo ARIMA modelov. V četrtem poglavju je povzeta uporaba taksonomije, izdelana je razširitev taksonomije napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljena je obdelana literatura in prikaz taksonomskih enot, ki so bile vsebovane v njej. Poleg taksonomskih enot so za obravnavano literaturo predstavljeni grafi primerjav tehnik modeliranja. V zadnjem poglavju so predstavljeni izračuni in primerjava rezultatov natančnosti modelov za napovedovanje. Najprej je predstavljena lastna časovna vrsta, sledi konstrukcija ARIMA modela po Box-Jenkins metodologiji in kasneje še modelov AutoARIMA (funkcija, ki samostojno določi parametre modela), multiple linearne regresije (MLR) in metode podpornih vektorjev (SVM). Na koncu poglavja so prikazane analize primerjav med modeli glede na dolžino in odmik učnega obdobja. Primerjani so tudi modeli za 12 urno napovedovanje.
Ključne besede: napovedovanje, linearna regresija, naključni gozd, podporni vektorji, ARIMA modeli, taksonomija, mehka logika, informacijski kriteriji.
Objavljeno v DKUM: 07.02.2017; Ogledov: 3187; Prenosov: 347
Celotno besedilo (4,58 MB) |
8. Primerjava pristopov k napovedovanju porabe električne energijeSabina Šmigoc, 2016, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na štiri dele. V prvem poglavju so predstavljeni osnovni statistični koncepti, ki so potrebni za razumevanje opravljenih analiz in primerjav, to so: slučajna spremenljivka, statistična populacija in vzorec, statistični test, srednje vrednosti, mere variabilnosti in časovne vrste. Pregledu matematičnega področja sledi poglavje, kjer so predstavljene tehnike modeliranja porabe električne energije. Predstavljene so mere kakovosti modelov ter pet metod modeliranja: večstopenjska linearna regresija, umetne nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, eksponentno glajenje in metoda glavnih komponent. V tretjem poglavju je povzet pregled uporabe taksonomij, izdelana je taksonomija napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljen je pregled domenske literature in prikazana je uvrstitev pristopov iz člankov v izdelano taksonomijo. Glavni rezultat poglavja je graf primerjav tehnik modeliranja, ki smo jih zasledili v literaturi. V zadnjem poglavju so predstavljeni primeri modeliranja porabe električne energije. Najprej je predstavljena korelacijska analiza osnovnih in izpeljanih atributov s časovno vrsto porabe električne energije, nato so prikazani rezultati implementiranih modelov napovedovanja, njihove natančnosti in finančne učinkovitosti.
Ključne besede: napovedovanje, korelacijska analiza, linearna regresija, podporni vektorji, umetne nevronske mreže, eksponentno izravnavanje, analiza glavnih komponent, taksonomija.
Objavljeno v DKUM: 29.03.2016; Ogledov: 2897; Prenosov: 347
Celotno besedilo (1,38 MB) |
9. Mathematics and Mathematica for economistsCliff J. Huang, Philip S. Crooke, 1997, učbenik za višje in visoke šole Ključne besede: matematika, aritmetika, poslovna matematika, ekonomija, računalništvo, programski jeziki, uporaba računalnika, računalniško programiranje, Mathematica, računalniški programi, grafične metode, simboli, diferencialni račun, diferencialne enačbe, vektorji, matrike, kalkulacije, linearne enačbe, spremenljivke, funkcije, optimizacija, matematično programiranje, matematične metode
Objavljeno v DKUM: 10.07.2015; Ogledov: 1606; Prenosov: 46
 Povezava na celotno besedilo |
10. MINIMALNI NABOR PREIZKUSNIH VEKTORJEVTadej Ganza, 2014, diplomsko delo Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z določitvijo minimalnega nabora preizkusnih vektorjev tj. najmanjšo kombinacijo vhodnih signalov, ki so potrebni za celovit pregled računalniške strojne opreme. V okviru tega diplomskega dela smo razvili računalniško aplikacijo, ki na podlagi vnesenega vezja določi minimalni nabor preizkusnih vektorjev. Ta nabor vektorjev smo določili na osnovi tabele okvar. S pomočjo vnaprej določenih različnih testnih primerov smo aplikacijo preizkusili in primerjali rezultate naše aplikacije s pričakovanimi. Za preizkušanje aplikacije smo uporabili štirinajst testnih primerov. Rezultati so bili v vseh primerih pravilni.
Ključne besede: preizkušanje strojne opreme, preizkusni vektorji, diagnosticiranje, računalniška oprema, tabela okvar
Objavljeno v DKUM: 17.11.2014; Ogledov: 1591; Prenosov: 111
Celotno besedilo (1,84 MB) |
