SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 676
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
Vpliv polnilnih postaj za električna vozila na razdeljevalno omrežje
Rok Menih, 2018, master's thesis/paper

Abstract: V magistrski nalogi je predstavljeno obstoječe razdeljevalno omrežje. Opisana je priprava modelov elementov omrežja, vodov, transformatorjev, bremen in proizvodnih enot, ki so uporabljeni pri simulaciji omrežja. Ustreznost sestavljenega modela omrežja je potrjena z meritvami v omrežju. Cilj naloge je ugotoviti, kakšne vplive ima delovanje polnilne postaje na razdeljevalno omrežje. Preverjeno je delovanje omrežja z vključeno polnilno postajo in brez nje. Primerjana sta napetostna profila omrežja z vključeno polnilno postajo in brez nje. Preverjena je tokovna obremenitev vodov glede na maksimalni dovoljeni tok vodnikov. Predstavljene so standardne rešitve in novejši koncepti, s katerimi je mogoče vplivati na obratovanje omrežja.
Keywords: polnilne postaje, električno vozilo, razdeljevalno omrežje, napetostni profil
Published: 18.03.2019; Views: 20; Downloads: 6
.pdf Full text (3,39 MB)

2.
Načrtovanje in izdelava laboratorijskega testerja baterij
Črt Sužnik, 2019, master's thesis/paper

Abstract: V magistrskem delu je opisan postopek načrtovanja in izdelave laboratorijskega sistema za testiranje (testerja) baterij. Osrednji del testerja je razvojna plošča podjetja Texas Instruments. Slednja krmili nastavljivo breme in omejevalnik polnilnega toka, izveden z MOSFET tranzistorji. Za izdelavo testerja baterij so bile najprej izbrane komponente za celoten sistem. V programu LTspice je bila narejena simulacija ciklanja baterije z uporabo izbranih komponent, nato je bilo dizajnirano še tiskano vezje. Programska koda je bila sestavljena v Simulinku, ki je dodatek programskega paketa Matlab. Končan tester baterij je bil pregledan s termovizijsko kamero, nato so bili pri različnih tokih preizkušeni načini ciklanja, praznjenja in polnjenja baterij.
Keywords: testiranje baterij, elektronsko breme, regulacija toka, ciklanje baterij, litijeve baterije
Published: 18.03.2019; Views: 18; Downloads: 4
.pdf Full text (4,65 MB)

3.
Implementacija denarnice za kriptovaluto skycoin
Žan Skamljič, 2019, master's thesis/paper

Abstract: V magistrski nalogi raziˇsˇcemo delovanje kriptovalute Skycoin in implementiramo kriptodenarnico za mobilne naprave Android. Aplikacija deluje v povezavi s streˇznikom, ki preko protokola P2P komunicira z ostalimi odjemalci v omreˇzju. V delu opiˇsemo lastnosti nekaterih drugih kriptovalut in lastnosti, ki so pripomogle k razvoju izbrane kriptovalute, ter implementacijo aplikacije. Implementacijo smo izvedli z uporabo jezikov Java in Go, kjer smo slednjega prevedli v nativno kodo in jo klicali iz modula Java.
Keywords: kripto-denarnica, kriptovalute, bitcoin, skycoin
Published: 18.03.2019; Views: 8; Downloads: 2
.pdf Full text (874,14 KB)

4.
Potencial mednarodne filmske koprodukcije majhne nacije
Mojca Pernat, 2019, master's thesis

Abstract: Pri raziskovanju nacionalne filmske produkcije so še posebej zanimive kinematografske identitete, ki so se oblikovale v manjših državah. Manjšinska kinematografija je na nekem nivoju sicer razumljena kot privlačna za nacionalno pa tudi za mednarodno občinstvo prav zaradi elementov, ki so podlaga za globok občutek nacionalne pripadnosti. Kljub temu je ponavljajoči problem, s katerim se sooča manjšinska kinematografija, manjši interes občinstev za nacionalni film v primerjavi z evropskim in širšim komunikacijskim prostorom. Sodelovanje med filmskimi ustvarjalci iz različnih držav zagotavlja priložnost, da se producira raznolik vpogled v teme, izpostavi različne perspektive in spodbudi razpravo v svetovnem merilu. Mednarodne koprodukcije so poleg tega postale pomembne za majhne nacije predvsem zaradi možnosti akumulacije nacionalnih in nadnacionalnih financ. Te spodbude stimulirajo lokalno produkcijo in ustvarjajo možnosti za višje proračune, hkrati pa odpirajo poti do novih trgov, saj partnerstvo s produkcijami iz različnih držav zagotavljanja širšo distribucijo.
Keywords: nacionalna kinematografija, majhna nacija, manjšinska kinematografija, mednarodne filmske koprodukcije, slovenski filmski prostor
Published: 12.03.2019; Views: 37; Downloads: 3
.pdf Full text (857,99 KB)

5.
Orodje node-red in alternative
Domen Mori, 2018, master's thesis

Abstract: Node-RED je orodje za vizualno programiranje na podlagi opisa podatkovnih tokov, namenjeno povezovanju različnih spletnih protokolov in aplikacijskih programskih vmesnikov. Uporablja se predvsem na področju interneta stvari. V tem delu opišemo njegove ključne lastnosti, nato pa izdelamo preprosto aplikacijo in opišemo nekaj praktičnih primerov uporabe. Sledi opis alternativnih orodij, povezanih z vsaj enim izmed naštetih področij, in njihova primerjava z Node-RED. Dodamo še kratek preizkus zmogljivosti delovanja. Ugotovimo, da je Node-RED primerno orodje za povezovanje naprav in protokolov ter preprosto obdelavo njihovih podatkov. Izdelava kompleksnejših programov je možna, a orodje za takšno uporabo ni priročno.
Keywords: Node-RED, Flow, Apache Nifi, internet stvari, programiranje na podlagi opisa podatkovnih tokov
Published: 01.03.2019; Views: 103; Downloads: 12
.pdf Full text (3,74 MB)

6.
Evaluation of Machine Learning Algorithms for Predicting the Processing Time of Order Picking in a Warehouse
Tilen Škrinjar, 2019, master's thesis

Abstract: Optimization of warehouse processes increases efficiency and lowers the cost of managing a warehouse. The most expensive and time-consuming activity is picking. Knowing picking process time is an important factor for proper organization of material and information flow. Orders delivered to a packing station too early or too late can cause delays in a warehouse. The purpose of this study is to evaluate machine learning pipeline for processing time prediction of order picking. This includes data gathering, data preprocessing and the evaluation of machine learning algorithms, which are the most important aspects of this research.
Keywords: warehouse, order picking, machine learning, regression analysis
Published: 25.02.2019; Views: 94; Downloads: 0

7.
Sistem strojnega vida za prepoznavo površinskih napak
Marcel Petek, 2019, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo podaja pregled metod za propoznavo površinskih napak na obdelovancih. Objekti opazovanja so krmilne tipke, podsklop ohišij v elektroomaricah. Predstavljene bodo tri metode razvrščanja krmilnih tipk v dober in slab razred. Zajemanje slik je bilo opravljeno s pomočjo laboratorijske opreme, saj so elementi opreme višjega cenovnega razreda. Namen magistrske naloge je v bazah slik krmilnih tipk z različnimi metodami prepoznati napake in jih razvrstiti v pripadajoči razred. Zaradi specifičnosti problematike zaznavanja so se metode prilagajale problemu. Uporabili smo metode prepoznave napak na nadzorovan in nenadzorovan način, torej globinsko učenje z uporabo nevronske mreže, avtoenkoderja in klasično pragovno metodo z uporabo različnih detektorjev robov in preglednih tabel. Omenjene globoke metode se dandanes ne uporabljajo v veliki meri za industrijske namene. Metode so se namreč izboljšale do te mere, da veliki koncerni, kot so IBM, Google, Facebook, uporabniku napram preteklim iskalnim nizom v brskalniku predlagajo, kaj naj bi iskal po svetovnem spletu. Za izbiro globokega učenja namesto genetskega ali algoritma rojev delcev smo se odločili izključno zaradi hitre prilagoditve programa na vhodne parametre in razvoja programa od preteklosti, ko je nivo globine nevronskih mrež bila samo ena prikrita plast z enim nevronom, do danes, ko se lahko nivo adaptivno spreminja glede na vhodno problematiko. Dostopni algoritmi za zaznavanje defektov na teksturah, ki smo jih preizkusili v komercialnih paketih (Vision NI), niso bili učinkoviti za detekcijo teh nepravilnosti. To je motivacija za raziskovanje učinkovitosti drugih pristopov in za primerjavo učinkovitosti. S primerjavo metod bomo za nadaljnje raziskovanje izbrali tisto, ki bo dosegla cilj, 95-odstotno stopnjo natančnosti razvrstitve v razreda dober in slab. Začetni cilj razvrstitve smo uspeli dosečti z uporabo globokega učenja nevronskih mrež.
Keywords: avtoenkoder, strojni vid, razvrščanje, globoko učenje, nevronska mreža
Published: 19.02.2019; Views: 132; Downloads: 16
.pdf Full text (5,01 MB)

8.
Razpoznavanje in klasifikacija imenskih entitet z uporabo umetnih nevronskih mrež
Luka Bašek, 2019, master's thesis

Abstract: Z razvojem področja globokega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah, se danes poskušajo rešiti že znani problemi področja obdelave naravnega jezika. V tem magistrskem delu obravnavamo problem razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet z uporabo metod globokega učenja. V magistrski nalogi smo uporabili programski jezik Python in odprtokodno knjižnico Keras. Preizkusili smo različne arhitekture rekurentnih nevronskih mrež, ki uporabljajo pomnilne celice LSTM in GRU. Prav tako smo opravili različne poskuse, v katerih smo iskali optimalne parametre nevronske mreže z namenom natančnega razpoznavanja in klasifikacije imenskih entitet. Učenje nevronske mreže in vrednotenje modelov smo izvedli na korpusih, ki so bili predstavljeni na konferenci CONLL leta 2003.
Keywords: obdelava naravnega jezika, razpoznavanje imenskih entitet, umetne nevronske mreže, LSTM, GRU
Published: 14.02.2019; Views: 97; Downloads: 16
.pdf Full text (4,85 MB)

9.
Porazdeljen sistem na osnovi spletnega brskalnika in stohastičnega algoritma
Niko Kovačič, 2019, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo zasnovali in implementirali porazdeljen sistem, ki s pomočjo spletnega brskalnika ter programskega jezika JavaScript rešuje problem neperiodičnih binarnih zaporedij z nizkimi avtokorelacijami (LABS) s stohastičnim algoritmom samo izogibajočega sprehoda (SAW). V nalogi smo predstavili različne tipe porazdeljenih sistemov in kakšne cilje morajo izpolniti, da je njihova izgradnja vredna truda. Opisali smo osnovne lastnosti problema LABS in algoritma SAW za njegovo reševanje. Na koncu smo predstavili še rezultate večmesečnega testiranja porazdeljenega sistema. Z pridobljenimi podatki smo ponovno izračunali enačbo zaključnega pogoja, s katero bi lahko ob omejenih razpoložljivih virih vseeno lahko v nadaljevanju testiranja daljših sekvenc našli najboljše rešitve.
Keywords: porazdeljen sistem, spletni brskalnik, stohastični algoritem SAW
Published: 14.02.2019; Views: 80; Downloads: 9
.pdf Full text (2,31 MB)

10.
Uporaba metod strojnega učenja za označevanje imenskih entitet v besedilih
Aleš Pečovnik, 2019, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu je opisano področje označevanja imenskih entitet vključno z razpoložljivimi pristopi. Podrobneje je razdelano področje strojnega učenja, tako nadzorovanega, delno nadzorovanega kot nenadzorovanega, z opisi nekaj pogosto uporabljanih metod. V magistrskem delu smo izdelali in preizkusili sistem označevanja imenskih entitet v besedilih, ki so napisana v slovenskem jeziku. Uporabili smo strojno učenje z metodo pogojnih naključnih polj. Opisani so posamezni deli sistema, uporabljen podatkovni vir za učenje sistema, za tem pa sam potek preizkušanja in dobljeni rezultati ter ugotovitve. Rezultati za kategoriji geografskih in lastnih imen so bili zadovoljivi, obstajajo pa še razne možnosti za nadaljnji napredek na tem področju, ki je tudi nujen zaradi naraščajočih potreb po uporabi takšnih sistemov.
Keywords: obdelava naravnega jezika, strojno učenje, označevanje imenskih entitet, pogojna naključna polja
Published: 30.01.2019; Views: 136; Downloads: 21
.pdf Full text (1,38 MB)

Search done in 0.18 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica