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 - 10 / 97
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
4.
NIZKOCENOVNA IZVEDBA ODDALJENEGA NADZORA PAMETNE HIŠE
Ninna Kozorog, 2010, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo predstavlja pojem inteligentne hiše, njene prednosti pred klasičnim modelom hiše, opis delovanja in povzetek že znanih protokolov in izdelkov iz kategorije inteligentnih produktov. V nadaljevanju je prikazan primer realizacije nadzora in krmiljenja naprav pametne hiše, ki se vrši neposredno preko naložene programske opreme ali posredno preko spletne aplikacije, dostopne preko mobilnega telefona. Obveščanje je realizirano s pomočjo GSM modula in AT komand. Avtomatiziranost sistema inteligentne hiše zagotavlja samostojno delovanje, s poudarkom nad nadzorom na daljavo preko SMS sporočil pa uporabnika realnočasovno obvešča o morebitnih spremembah stanja naprav v hiši.
Ključne besede: avtomatizacija zgradb, sistemi vodenja, inteligentna hiša, krmiljenje naprav
Objavljeno: 30.03.2010; Ogledov: 3087; Prenosov: 629 
(2 glasa)
.pdf Celotno besedilo (2,62 MB)

5.
PLAGIATORSTVO IN PROGRAMI ZA DETEKCIJO PLAGIATOV
Bojan Butolen, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen problem plagiatorstva ter možni načini reševanja le-tega. Predstavljeni so programi, s pomočjo katerih je možno primerjati velike sklope datotek in odkrivati potencialne primere plagiarizma. Ob programih, ki služijo primerjanju tekstovnih datotek, je nekaj diplomskega dela posvečenega študiji programov za primerjanje programske kode. Praktični del diplomskega dela predstavljata razvoj programa za odkrivanje plagiatov ter primerjava rezultatov, dobljenih s programom APSS, glede na rezultate, dobljene z obstoječimi programi. Predstavljeni so tudi algoritmi in pristopi, ki so uporabljeni pri razvoju programa.
Ključne besede: plagiatorstvo, primerjanje datotek, podobnost datotek, delitev besedila
Objavljeno: 23.06.2009; Ogledov: 12119; Prenosov: 1895 
(1 glas)
.pdf Celotno besedilo (1,09 MB)

6.
RAČUNALNIŠKA OBDELAVA PODATKOV: ZAGOTAVLJANJE ZAUPNOSTI OSEBNIH PODATKOV V PORAZDELJENEM OKOLJU S POMOČJO VARNIH IDENTIFIKATORJEV
Matej Urbas, 2009, diplomsko delo

Opis: V okviru te raziskave smo preučili problem zaupnosti ob izmenjavi osebnih podatkov v posredniških sistemih. Posebno pozornost smo posvetili varnemu naslavljanju in hranjenju odjemalsko šifriranih vsebin. Osnovni rezultat tega diplomskega dela je zasnova arhitekture ogrodja, ki s pomočjo posebnih varnih identifikatorjev ponuja hranjenje šifriranih podatkov ob tajni izmenjavi informacij med obstoječimi sistemi. Uporaba identifikatorjev prav tako omogoča povsem anonimne načine delovanja, kar je v mnogih realnih transakcijah še posebej zaželeno. Ob koncu smo v okviru primerov uporabe iz zdravstva preverili še delovanje prototipskega sistema, kjer smo primerjali osnovne značilnosti z že obstoječimi rešitvami.
Ključne besede: programska oprema, obdelava podatkov, zaupnost, varnost, šifriranje
Objavljeno: 06.07.2009; Ogledov: 1873; Prenosov: 150
.pdf Celotno besedilo (1,22 MB)

7.
META-UČENJE Z UPORABO REZULTATOV ANALIZE OBOGATENOSTI SKUPIN GENOV
Dario Šnajder, 2009, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo proučili in pokazali možnost uporabe postopkov meta učenja za proučevanje delovanja algoritma GSEA. Napisali smo aplikacijo, v kateri smo uvedli večnitno izvajanje in implementirali upravitelja opravil. Ta nam omogoča spremljanje poteka izvajanja, s tem pa obveščanje uporabnika o stanju v aplikaciji. V začetku diplomske naloge smo opisali formate datotek, katere uporabljamo, nato smo opisali strojno učenje in njegovo podpoglavje meta-učenje. Nadaljevali smo s postopki izvajanja GSEA analize in gradnjo odločitvenih dreves. Diplomsko nalogo smo zaključili s sklepom, v katerem smo navedli možnosti za nadaljnje raziskovanje.
Ključne besede: strojno učenje, meta-učenje, bioinformatika, odločitvena drevesa
Objavljeno: 10.09.2009; Ogledov: 2065; Prenosov: 115
.pdf Celotno besedilo (11,63 MB)

8.
HIBRIDNI PRISTOP ZA ZAZNAVO ELEMENTOV SUBJEKTIVNOSTI V BESEDILNIH TOKOVIH
Mateja Verlič, 2009, doktorska disertacija

Opis: Analiza razpoloženja je dokaj nova veja besedilnega rudarjenja, ki je zadnji čas še posebej priljubljena zaradi ogromnega potenciala za raziskovanje javnega mnenja na najrazličnejših področjih. Za razliko od priklica informacij in računalniške lingvistike, na katerih je osnovana, se analiza razpoloženja ne osredotoča na teme v dokumentu ali na objektivne informacije (o lokaciji, času,osebah), ampak na subjektivno mnenje, ki ga pisec izraža v dokumentu. Še posebej zanimiva je za analizo besedilnih tokov, ki so besedila s posebnimi lastnostmi dostopna na spletu. Obstaja veliko možnosti uporabe, na primer spremljanje mnenj o določenem produktu ali storitvi, spremljanje javnega mnenja o političnih kandidatih med volitvami ali o družbeno-političnih dogajanjih in podobno. Pri analizi razpoloženja ne gre le za zaznavanje mnenja, ampak tudi za izločitev ustreznih značilk, na podlagi katerih se mnenje opredeli kot pozitivno (dobro) ali negativno (slabo). V doktorski disertaciji smo raziskali polavtomatsko in avtomatsko prepoznavanje elementov subjektivnosti, ki so nosilci mnenja oziroma razpoloženja, na osnovi katerih smo zgradili slovarje za nadaljnjo klasifikacijo. Predstavili smo nov hibridni pristop h klasifikaciji razpoloženja in orodje, ki ta pristop implementira. V disertaciji smo združili ideje s področja strojnega učenja, priklica informacij, računalniške lingvistike in tudi s področja psihologije.
Ključne besede: analiza razpoloženja, rudarjenje mnenja, rudarjenje po besedilih, klasifikacija, strojno učenje
Objavljeno: 11.12.2009; Ogledov: 2085; Prenosov: 289
.pdf Celotno besedilo (2,68 MB)

9.
NADOMEŠČANJE MANJKAJOČIH VREDNOSTI S POMOČJO ROTACIJSKEGA REGRESIJSKEGA GOZDA
Miroslav Palfy, 2009, doktorska disertacija

Opis: Manjkajoče vrednosti predstavljajo pogosto težavo, ki spremlja ustvarjanje podatkovnih baz, bodisi če se podatki zbirajo s pomočjo anket bodisi če so pridobljeni iz načrtovanih eksperimentov. Ne glede na to, koliko truda je vloženo za zagotavljanje popolne izpolnjenosti vprašalnikov ali v skrbno načrtovanje znanstvenega poskusa, se manjkajočim vrednostim pogosto ni možno izogniti. Nepopolni podatki so, odvisno od razmerja v katerem se pojavljajo manjkajoče vrednosti, lahko neustrezni za nadaljnjo analizo, medtem ko je brisanje vzorcev z manjkajočimi vrednostmi, posebno ko njihov odstotek ni dovolj majhen in ti vzorci predstavljajo pomembne informacije, lahko zelo neustrezno. Za reševanje tega problema se tako na področju statistične analize uporabljajo različne metode za nadomeščanje manjkajočih vrednosti. Z namenom zapolnitve vrzeli, ki obstaja med obstoječimi metodami enkratnega vstavljanja manjkajočih vrednosti in modeli, ki temeljijo na večkratnem vstavljanju in pri katerih je za vsak cikel vstavljanja potrebna ločena statistična analiza, smo v okviru disertacije razvili nov postopek nadomeščanja manjkajočih vrednosti, ki temelji na ansambelskem pristopu nadzorovanega strojnega učenja. Uporabili smo ansambel, imenovan rotacijski regresijski gozd, ki predstavlja varianto rotacijskega gozda (Rotation forest), kot so ga razvili Rodríguez, Kuncheva in Alonso (Rodríguez, Kuncheva, & Alonso, 2006), pri katerem smo namesto osnovne metode, namenjene reševanju klasifikacijskih problemov, uporabili modelno regresijsko drevo. Našo metodo za nadomeščanje manjkajočih vrednosti smo primerjali z 9 drugimi popularnimi metodami, pri čemer smo merili natančnost metod in njihovo sposobnost ohranjanja variance po vstavljanju različnih deležev manjkajočih vrednosti. Meritve smo izvedli na 14 javno dostopnih podatkovnih množicah in eni umetno ustvarjeni množici, tako da smo obravnavali vse mehanizme nastanka manjkajočih vrednosti, kot jih je definiral Rubin (Rubin, 1976). Na podlagi poizkusov smo ugotovili, da naša metoda v povprečju natančneje napoveduje manjkajoče vrednosti v izbranih podatkovnih množicah, ne glede na mehanizem nastanka manjkajočih vrednosti. Prav tako smo pokazali, da z uvedbo dodatne stohastične metode za ohranjanje variance naš rotacijski regresijski gozd bolje ohranja varianco od vseh preostalih metod, ki izvajajo enkratno vstavljanje, pri čemer po svoji natančnosti še vedno prekaša vse metode. V disertaciji smo v uvodnih, teoretičnih poglavjih podrobneje opisali problematiko manjkajočih vrednosti ter obstoječe metode, ki se najpogosteje uporabljajo za njihovo nadomeščanje. Predstavili smo rotacijski regresijski gozd in stohastično metodo za ohranjanje variance. Največjo pozornost smo posvetili rezultatom poizkusov, na podlagi katerih smo v zaključku izoblikovali priporočila za uporabo rotacijskega regresijskega gozda za nadomeščanje manjkajočih vrednosti ter predstavili izhodišča za nadaljnje delo.
Ključne besede: strojno učenje, rotacijski gozd, nadomeščanje manjkajočih vrednosti, regresijsko drevo, ansambel regresorjev
Objavljeno: 21.12.2009; Ogledov: 2152; Prenosov: 227
.pdf Celotno besedilo (5,63 MB)

10.
ANALIZA IN PRIMERJAVA ERP REŠITEV NA PRIMERU SAP IN ORACLE
Matjaž Podgornik, 2010, diplomsko delo

Opis: Osrednja tema diplomskega dela je informacijski sistem (IS) podjetja SAP ter primerjava s produktom konkurenčnega podjetja Oracle. Razložena je osnova informacijsko poslovnih rešitev, podrobna razčlenitev sistema SAP R/3 ter najnovejšega SAP ERP. Lotili smo se opisa tehničnih možnosti integracije sistema SAP z drugimi sistemi. Pri integracijah smo zasledili enostavnost uporabe spletnih storitev ter prednosti uporabe storitveno usmerjenih arhitektur (SOA). Izvedli smo primerjavo informacijskih sistemov podjetja SAP ter Oracle, ki je bila narejena z več parametričnim odločitvenim modelom. S tem odločitvenim modelom smo želeli predstaviti sistem učinkovitega odločanja, sploh pri tako zahtevnih in dragih investicijah. Primerjava je pokazala, da sta sistema tehnično primerljiva. Podjetje, ki uvaja nov IS, določi pomembnost kriterijev glede na njihove potrebe in poslovanje. Na koncu diplomskega dela je opis postopka uvedbe informacijskega sistema SAP ter kako je uvedba uspela v podjetju Mikro+Polo.
Ključne besede: SAP, Oracle, ERP, informacijski sistemi, spletne storitve, integracija sistemov, odločitveni sistemi
Objavljeno: 09.03.2010; Ogledov: 3104; Prenosov: 443
.pdf Celotno besedilo (1,01 MB)

Iskanje izvedeno v 0.06 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici