1. |
2. Krajinski elementi v luči ukrepov skupne kmetijske politike : primer Dravske ravniDanijel Ivajnšič, Daša Donša, Damjan Strnad, Igor Žiberna, 2024, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: V luči ciljev Skupne kmetijske politike za obdobje 2023–2027 obravnavamo problematiko biodiverzitete agro-ekosistemov, s posebnim poudarkom na Dravski ravni. Mali lesni krajinski elementi lahko pripomorejo k ohranjanju in potencialnemu povečanju biodiverzitete kmetijsko intenzivnih območij. Rezultati razvitega prostorskega modela izpostavijo Dravsko ravan kot območje z visoko prioritetno stopnjo (sicer za Slovenskimi goricami in Savsko ravnjo) za implementacijo prostorskih ukrepov za ohranjanje, predvsem pa revitalizacijo malih lesnih krajinskih elementov. Po drugi strani so neugodno okoljsko stanje na teh območjih povzročili procesi spreminjanja rabe prostora (razdrobitev in zmanjšanje gozdnih zaplat, nastajanje in združevanje njiv ter pozidanih površin) in način upravljanja s kmetijskimi površinami (pretežno intenzivno kmetijstvo). Hkrati se ob vse večji homogenizaciji kmetijske krajine številne dobre kmetijske površine Dravske ravni zaraščajo.
Ključne besede: Dravsko polje, agro-ekosistemi, daljinsko zaznavanje, prostorsko modeliranje, skupna kmetijska politika
Objavljeno v DKUM: 29.07.2024; Ogledov: 97; Prenosov: 6
 Celotno besedilo (2,01 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. Psevdonaključno vnašanje šuma v Freemanove verižne kode : magistrsko deloLuka Lukač, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu predstavljamo metodo za psevdonaključno vnašanje šuma v ravninske geometrijske objekte, opisane z osemsmernimi ali s štirismernimi Freemanovimi verižnimi kodami. Na podlagi definiranih akcij vnašamo šum neposredno v simbole verižnih kod na položajih, izbranih z uporabo enega izmed psevdonaključnih generatorjev števil. Zasnova akcij zagotavlja nespremenljivost topoloških značilnosti geometrijskih objektov. Testiranje metode na naboru raznolikih geometrijskih objektov in ovrednotenje vnesenega šuma z uporabo metrike fraktalne dimenzije potrjujeta uspešnost metode ne glede na značilnosti posameznega geometrijskega objekta.
Ključne besede: algoritem, psevdonaključni generator, 2D-geometrijski objekt, sprememba oblike, fraktalna dimenzija
Objavljeno v DKUM: 11.07.2024; Ogledov: 132; Prenosov: 54
Celotno besedilo (1,93 MB) |
4. Federativno učenje z nevronskimi mrežami : magistrsko deloJaka Čugalj, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu raziščemo postopek učenja nevronskih mrež in predstavimo idejo federativnega učenja, ki omogoči sodelovanje več naprav pri učenju enega modela nevronske mreže brez izmenjave učnih primerov. Glavna prednost federativnega učenja je, da naprava svojih lokalnih podatkov ne deli z ostalimi napravami, zato ostanejo zasebni. Preučili smo algoritme federativnega učenja FedSGD, FedAvg, FedProx, SCAFFOLD, FedVARP, ClusterFedVARP in FedRolex, ki na različne načine rešujejo izzive takšnega načina učenja. Prav tako predstavimo novo rešitev, ki komplementarno združi nekatere naštete algoritme tako, da se lahko v nekaterih primerih ob istih pogojih učenje izvaja učinkoviteje. Učinkovitost učenja smo testirali na klasifikacijskem problemu razpoznave ročno napisanih števil podatkovne zbirke MNIST ter problemu napovedovanja naslednje črke v stavku, kjer smo učne primere generirali s pomočjo literarnih del Williama Shakespeara. Izvedli smo analizo vpliva različnih parametrov algoritmov na učenje nevronskih mrež in primerjali vpliv neenakomerne porazdelitve podatkov na hitrost konvergence posameznih algoritmov na različnih podatkovnih zbirkah. Implementirali smo simulator federativnega učenja z uporabniškim vmesnikom, preko katerega lahko uporabnik ureja parametre učnih algoritmov in odjemalcev ter izvaja učenje in testiranje različnih modelov v ločenih nitih.
Ključne besede: nevronske mreže, federativno učenje, klasifikacija, MNIST, stohastični gradientni spust
Objavljeno v DKUM: 01.07.2024; Ogledov: 158; Prenosov: 37
Celotno besedilo (6,46 MB) |
5. Razpoznava drevesnih vrst iz oblakov točk z uporabo globokih nevronskih mrež : magistrsko deloVid Topolovec Klemenčič, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu obravnavamo razpoznavo drevesnih vrst iz oblakov točk z uporabo novejših nevronskih mrež in primerjamo uspešnost razpoznave s sorodnimi deli. Razpoznavo smo zasnovali na dva različna načina. Pri prvem načinu smo izbrali in pripravili nevronsko mrežo za obdelavo 3D podatkov oz. oblakov točk, medtem ko smo pri drugem načinu izbrali in pripravili nevronsko mrežo za obdelavo 2D podatkov oz. slik. Pripravili smo tudi skupno podatkovno zbirko z združitvijo prosto dostopnih zbirk, ki vsebujejo posamezna drevesa v obliki oblakov točk, in med učenjem obogatili podatke. Po zaključenem učenju s pripravljeno skupno podatkovno zbirko nismo dosegli podobnih zaključkov kot v primerjanem predhodnem delu. V našem primeru je izbrana nevronska mreža, namenjena obdelavi 3D podatkov, dosegla 4 % višjo skupno točnost od izbrane nevronske mreže, ki je obdelovala 2D podatke.
Ključne besede: globoke nevronske mreže, klasifikacija drevesnih vrst, 3D oblaki točk, 2D slike, obogatitev podatkov
Objavljeno v DKUM: 01.07.2024; Ogledov: 149; Prenosov: 28
Celotno besedilo (16,54 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Geometric Shape Characterisation Based on a Multi-Sweeping ParadigmBorut Žalik, Damjan Strnad, David Podgorelec, Ivana Kolingerová, Andrej Nerat, Niko Lukač, Štefan Kohek, Luka Lukač, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: computer science, image analysis, computational geometry, local reflection symmetry
Objavljeno v DKUM: 24.05.2024; Ogledov: 294; Prenosov: 10
Celotno besedilo (1,87 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
7. Detection and Monitoring of Woody Vegetation Landscape Features Using Periodic Aerial PhotographyDamjan Strnad, Štefan Horvat, Domen Mongus, Danijel Ivajnšič, Štefan Kohek, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: woody vegetation landscape features, change detection, segmentation neural network, cyclic aerial photography, digital orthophoto
Objavljeno v DKUM: 23.05.2024; Ogledov: 175; Prenosov: 11
Celotno besedilo (6,12 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
8. Razvoj e-priročnika za sadjarstvo : magistrsko deloSamo Miklavc, 2024, magistrsko delo Opis: Sodobno kmetovanje je danes že visoko razvito in tehnološko podprto. Večina kmetovalcev uporablja internet in pametne telefone. Da bi pripomogli k čim bolj sonaravni in
ekonomični pridelavi jabolk, smo v tej magistrski nalogi izdelali e-priročnik za sadjarje.
V priročniku imajo sadjarji vse podatke o trenutno aktivnih škodljivih organizmih in
potrebnih ukrepih za uspešno zatiranje škodljivcev na enem mestu. E-priročnik je na
voljo kot mobilna aplikacija za pametne telefone s sistemom Android. Poleg mobilne
aplikacije smo izdelali tudi spletno stran, namenjeno sadjarskim strokovnjakom, kjer
lahko vnašajo podatke, ki se prikazujejo v e-priročniku na pametnem telefonu.
Ključne besede: sadjarstvo, priročnik, digitalizacija, mobilna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 182; Prenosov: 35
Celotno besedilo (4,36 MB) |
9. A new transformation technique for reducing information entropy : a case study on greyscale raster imagesBorut Žalik, Damjan Strnad, David Podgorelec, Ivana Kolingerová, Luka Lukač, Niko Lukač, Simon Kolmanič, Krista Rizman Žalik, Štefan Kohek, 2023, izvirni znanstveni članek Opis: This paper proposes a new string transformation technique called Move with Interleaving (MwI). Four possible ways of rearranging 2D raster images into 1D sequences of values are applied, including scan-line, left-right, strip-based, and Hilbert arrangements. Experiments on 32 benchmark greyscale raster images of various resolutions demonstrated that the proposed transformation reduces information entropy to a similar extent as the combination of the Burrows–Wheeler transform followed by the Move-To-Front or the Inversion Frequencies. The proposed transformation MwI yields the best result among all the considered transformations when the Hilbert arrangement is applied.
Ključne besede: computer science, algorithm, string transformation, information entropy, Hilbert space filling curve
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 152; Prenosov: 8
Celotno besedilo (26,44 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
10. FLoCIC: A Few Lines of Code for Raster Image CompressionBorut Žalik, Damjan Strnad, Štefan Kohek, Ivana Kolingerová, Andrej Nerat, Niko Lukač, Bogdan Lipuš, Mitja Žalik, David Podgorelec, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: computer science, algorithm, prediction, interpolative coding, PNG, JPEG LS, JPEG 2000 lossless
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 153; Prenosov: 15
Celotno besedilo (10,78 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
