| | 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 - 4 / 4
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
STALITA: innovative platform for bank transactions analysis
David Jesenko, Štefan Kohek, Borut Žalik, Matej Brumen, Domen Kavran, Niko Lukač, Andrej Živec, Aleksander Pur, 2022, izvirni znanstveni članek

Opis: Acts of fraud have become much more prevalent in the financial industry with the rise of technology and the continued economic growth in modern society. Fraudsters are evolving their approaches continuously to exploit the vulnerabilities of the current prevention measures in place, many of whom are targeting the financial sector. To overcome and investigate financial frauds, this paper presents STALITA, which is an innovative platform for the analysis of bank transactions. STALITA enables graph-based data analysis using a powerful Neo4j graph database and the Cypher query language. Additionally, a diversity of other supporting tools, such as support for heterogeneous data sources, force-based graph visualisation, pivot tables, and time charts, enable in-depth investigation of the available data. In the Results section, we present the usability of the platform through real-world case scenarios.
Ključne besede: Neo4j, platform, bank transactions, graph analysis, graph visualisation, fraud, investigation
Objavljeno v DKUM: 27.03.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (1,44 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
DEP technical architecture report
Aleš Zamuda, Lucija Brezočnik, Iztok Fister, Tina Beranič, Grega Žlahtič, Matej Brumen, Gregor Jošt, Viktor Taneski, Muhamed Turkanović, 2018, elaborat, predštudija, študija

Objavljeno v DKUM: 08.03.2019; Ogledov: 1289; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (2,04 MB)

3.
Orodje za vizualno analitiko večdimenzionalnih podatkov
Matej Brumen, 2017, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavimo orodje za vizualno analitiko večdimenzionalnih podatkov. V analizi sorodnega dela predstavimo tehnike vizualizacije masovnih podatkov in tradicionalne ter napredne tehnike odkrivanja znanja. Na tej osnovi podrobneje opišemo razvito orodje in s primeri uporabe demonstriramo njegovo učinkovitost. Z rezultati pa tudi potrdimo pravilnost delovanja implementiranih funkcionalnosti.
Ključne besede: vizualna analitika, masovni podatki, analiza odvisnosti, korelacija, odkrivanje znanja
Objavljeno v DKUM: 24.10.2017; Ogledov: 1194; Prenosov: 141
.pdf Celotno besedilo (13,82 MB)

4.
ALGORITEM PREDVIDEVANJA POPLAVNIH OBMOČIJ Z UPORABO PODATKOV LiDAR
Matej Brumen, 2013, diplomsko delo

Opis: Z napredovanjem računalniške tehnologije se zadnje čase pojavlja čim več različnih fizikalnih simulacij, med katere spadajo tudi simulacije dinamike tekočin. Enačbe Navier-Strokes opisujejo takšno gibanje tekočin v 3D prostoru, katerih diskretizacija in reševanje na CPU porabi veliko časa. Zato bi si želeli lažjo in hitrejšo metodo za tovrstne simulacije. V diplomskem delu smo predstavili implementacijo reševalnika enačb plitve vode, ki opisujejo gibanje tekočin v 2D prostoru. Reševalnik smo uporabili za predvidevanje poplavnih območij nad 2.5D mrežo zgrajeno iz 3D oblaka točk. Ta množica točk običajno predstavlja realna površja, ki so bila posneta s tehnologijo LiDAR. Tako je v razvitem orodju mogoče predvidet ogrožene predele, ki bodo poplavljeni v realnem času.
Ključne besede: algoritmi, računalniška geometrija, enačbe plitvih voda, podatki LiDAR, 2.5D površje, realno-časovna simulacija tekočin, vizualizacija terena, vizualizacija tekočin
Objavljeno v DKUM: 12.09.2013; Ogledov: 2542; Prenosov: 270
.pdf Celotno besedilo (38,11 MB)

Iskanje izvedeno v 0.04 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici