1. Uporaba grafovskih samokodirnikov za odkrivanje anomalij v kompleksnih mrežah : magistrsko deloNika Kramberger, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu raziskujemo uporabo grafovskih samokodirnikov za odkrivanje anomalij v kompleksnih mrežah. Najprej predstavimo temeljne pojme s področja kompleksnih mrež, grafovskih nevronskih mrež, anomalij in samokodirnikov. Nato opišemo pripravo podatkov, zasnovo modela ter postopek dodajanja atributnih in strukturnih anomalij. Poseben poudarek namenimo vlogi rekonstrukcijskih napak pri prepoznavanju anomalij, uspešnost modela pa ovrednotimo z uporabo metrike F1. Na koncu predstavimo rezultate testiranj in v zaključku povzamemo glavne ugotovitve raziskave.
Ključne besede: samokodirniki, anomalije, kompleksne mreže, grafovske nevronske mreže, metrika F1
Objavljeno v DKUM: 15.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
 Celotno besedilo (2,37 MB) |
2. Challenges in algorithmic implementation : the FLoCIC algorithm as a case study in tehnology-enhanced computer science educationDavid Jesenko, Borut Žalik, Štefan Kohek, 2025, izvirni znanstveni članek Opis: Learning and implementing algorithms is a fundamental but challenging aspect of Computer Science education. One of the key tools used in teaching algorithms is pseudocode, which serves as an abstract representation of the logic behind a given algorithm. This study explores the educational value of the FLoCIC (Few Lines of Code for Image Compression) algorithm, which is designed to teach lossless image compression through algorithmic implementation, particularly within the context of multimedia data. Image compression represents a typical multimedia task that combines algorithmic thinking with practical problem-solving. By analysing questionnaire responses (N = 121) from undergraduate and graduate students, this study identifies critical challenges in pseudocode-based learning, including understanding complex algorithmic components and debugging recursive functions. This paper highlights the influence of prior knowledge in areas such as data structures, compression, and algorithms in general on the success of students in completing the task, with graduate students demonstrating stronger results compared to undergraduates. The study analyses the role of external resources and online code repositories, further revealing their utility in supporting implementation efforts but highlighting the need for a fundamental understanding of the algorithm for successful implementation. The findings highlight the importance of promoting conceptual understanding and practical problem-solving skills to improve student learning in algorithmic tasks.
Ključne besede: FLoCIC, computer science, algorithms, pseudocode, coding, generative AI, multimedia, education
Objavljeno v DKUM: 02.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (1,65 MB) |
3. Razpoznava vinogradov iz podatkov LiDARŽan Tomaž Šprajc, 2025, magistrsko delo Opis: Tehnologija LiDAR človeku omogoča nove načine odkrivanja svojega okolja, v katerem se skrivajo arheološki ostanki naših prednikov in namigi k optimizaciji vsakdanjika. V magistrskem delu smo raziskovali pot, ki je vodila do daljinskega zaznanja, in rešitve, ki so omogočile njeno raziskovanje. Algoritme iskanja po drevesih in gručanja smo vgradili v tri rešitve, ki so iz podatkov LiDAR, zajetih z letalnikom in letalom, poskušale razpoznati linije vinske trte. Zagoni rešitev so temeljili na cevovodu, ki je izvorne .laz datoteke vodil do ciljnih oblik. Izplene zagonov smo predstavili v okviru njihove statistične analize, s katero smo izpostavili prednosti in slabosti posamičnega pristopa.
Ključne besede: LiDAR, DBSCAN, RANSAC, vinogradništvo, daljinsko zaznavanje
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 36
Celotno besedilo (2,38 MB) |
4. Razvoj platforme za upravljanje storitev avtomehanikovAnže Fric, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo razvili platformo, ki poenostavlja usklajevanje terminov med strankami in avtomehaniki. Platformo sestavljajo mobilna aplikacija in zaledni del s serverjem in bazo. Uporablja se uveljavljen sistem avtentikacije, kar zagotavlja varno prijavo uporabnikov. Pred rezervacijo termina lahko uporabniki pregledajo ključne informacije o avtomehaniku, kot so kontaktni podatki, delovni čas in okvirne cene storitev. Dodatno imajo avtomehaniki možnost samostojnega vnosa podatkov o opravljenih servisih, kar zagotavlja celovito servisno zgodovino vozil. Vse skupaj je povezano s potisnimi sporočili, ki se pošiljajo po operacijah s termini. V zaključku dela se predstavijo še rezultati testiranja zmogljivosti.
Ključne besede: avtomehanik, mobilna aplikacija, React Native, Node.js, Supabase
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 24
Celotno besedilo (4,40 MB) |
5. Primerjava metod zmanjševanja dimenzionalnosti za napovedovanje deformacij kože 3D modelovRok Sekirnik, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrski nalogi predstavimo nevronsko mrežo za napoved deformacij kože
tridimenzionalnih karakterjev. Osredotočamo se na tehnike redukcije dimenzionalnosti, kot
sta metoda glavnih komponent in samokodirnik. Primerjamo zmogljivost obeh pristopov glede
natančnosti, uporabnosti in časovne zahtevnosti ter podamo smernice za njihovo praktično
uporabo pri generiranju realistično animiranih karakterjev v filmih, računalniški grafiki in
realnočasovnih okoljih. Rezultati kažejo, da samokodirnik zagotavlja višjo kakovost napovedi
in boljše posploševanje kompleksnih deformacij, medtem ko PCA izstopa po hitrosti in
preprosti implementaciji. Ugotovitve potrjujejo, da je izbira metode odvisna od specifičnih
zahtev problema, kar omogoča prilagodljiv in učinkovit pristop za različne scenarije v računalniški grafiki.
Ključne besede: PCA, samokodirnik, nevronska mreža, fizikalna simulacija, deformacija mreže
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 15
Celotno besedilo (2,49 MB) |
6. Sistem za beleženje prisotnosti zaposlenih preko mobilne aplikacijeAnej Bezjak, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo opisuje razvoj sistema za beleženje prisotnosti zaposlenih s pomočjo mobilne aplikacije. Sistem omogoča uporabnikom enostavno prijavo prihodov in odhodov, sinhronizacijo podatkov v realnem času ter pregled podatkov znotraj spletne aplikacije. Pri razvoju so uporabljene tehnologije, kot so Android, Node.js, Express.js in PostgreSQL. Učinkovitost sistema smo preverili z merjenjem odzivnosti in stabilnosti delovanja. Rezultati kažejo, da
sistem omogoča natančno beleženje prisotnosti in lahko izboljša preglednost evidenc v podjetjih.
Ključne besede: beleženje prisotnosti, mobilna aplikacija, sinhronizacija podatkov, spletna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 04.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 17
Celotno besedilo (2,93 MB) |
7. Spletni priporočilni sistem za potrošniške medijske vsebine : diplomsko deloFilip Duvnjak, 2025, diplomsko delo Opis: V teoretičnem delu so predstavljeni priporočilni sistemi, primerjava pristopa KNN in Slope One, prikaz slednjih v praktični implementaciji spletnega priporočilnega sistema za potrošniške medijske vsebine ter implementacija spletne strani. Ob tem so podrobno podani tudi razlogi za izbrani način dela. V praktičnem delu so predstavljeni končni rezultati dela in vpliv, ki ga imajo na uporabnika. Tako je razviden celotni vpliv na proces razvijanja spletnega produkta, ki uporablja spletne priporočilne sisteme.
Ključne besede: KNN, Slope One, algoritem, priporočilni sistem, spletna stran
Objavljeno v DKUM: 13.08.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 22
Celotno besedilo (2,49 MB) |
8. Mobilna aplikacija za pretvorbo slik iz formata raw v format png s pomočjo strojnega učenja : diplomsko deloUroš Mravljak, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je prikazan razvoj aplikacije za pretvorbo slik formata RAW v format PNG, pri čemer uporabljamo dva pristopa. Prvi temelji na standardnih algoritmih za pretvorbo slik, drugi pa na strojnem učenju, kar pomeni, da je bil model naučen čim bolj natančno pretvarjati sliko iz enega formata v drugega. Ta aplikacija dobro služi fotografom, ki zajemajo slike v formatu RAW, saj jih lahko na svojem mobilnem telefonu pretvorijo kar na poti. Na koncu sta sledili primerjava in analiza rezultatov za ugotavljanje, kateri postopek prinaša boljše rezultate. Za učenje modela je bilo uporabljenih 16 različnih slik, algoritem pa je bil implementiran s pomočjo knjižnic. Pretvorba z algoritmom je poskrbela za kvalitetnejše slike, vendar je bila pretvorba z modelom včasih hitrejša. Pretvorjene slike so bile primerjane z metrikama PSNR in SSIM ter analizirane.
Ključne besede: raw, png, slika, pretvorba, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 08.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 38
Celotno besedilo (2,93 MB) |
9. STALITA: innovative platform for bank transactions analysisDavid 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: 16
Celotno besedilo (1,44 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
10. Brezizgubno stiskanje rastrskih slik z uporabo genetskega algoritma : magistrsko deloTomaž Klobučar, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba genetskega algoritma za brezizgubno stiskanje rastrskih slik. Poudarek je na kombiniranju genetskega algoritma z različnimi tehnikami stiskanja podatkov, vključno z aritmetičnim kodiranjem, metodo RLE (angl. Run Length Encoding) in Huffmanovim kodiranjem. Podrobno je opisano teoretično ozadje genetskega algoritma in njegovih osnovnih postopkov, kot so selekcija, križanje in mutacija. Prav tako je predstavljena implementacija genetskega algoritma, kodirnika in dekodirnika. Opravljene so bile analize vhodnih parametrov kodeka, stiskanja splošnih in risanih slik, vpliva napovedi genetskega algoritma na stopnjo stiskanja, vpliva pretvorbe barvnega prostora na stopnjo stiskanja ter analiza časovne zahtevnosti. Rezultati so pokazali, da predlagan kodek doseže stopnjo stiskanja primerljivo z izbranimi formati, njegova učinkovitost stiskanja pa se izboljša z uporabo pretvorbe barvnega prostora.
Ključne besede: brezizgubno stiskanje slik, risane slike, genetski algoritem, Huffmanovo kodiranje, aritmetično kodiranje, RLE
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 35
Celotno besedilo (7,00 MB) |
