| | 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 / 109
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba umetne inteligence za preslikavo človeškega gibanja v 3D modele : magistrsko delo
Primož Stopar, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo predstavili uporabo umetne inteligence za preslikavo človeškega gibanja v trodimenzionalni model na mobilnih napravah. Predstavili smo različne načine delovanja modelov umetne inteligence za ocenitev poze. Opisali smo nekaj že naučenih modelov umetne inteligence in ogrodij, s katerimi lahko modele umetne inteligence vključimo v igralni pogon Unity. Rešitev smo implementirali v pogonu Unity z ogrodjem MediaPipe in družino modelov umetne inteligence BlazePose. Ugotovili smo, da lahko že na povprečnih mobilnih napravah dosežemo skoraj realno časovno izvajanje. Prav tako menimo, da tehnologija še ni primerna za uporabo v zdravstvene namene, je pa primerna za uporabo v aplikacijah, namenjenih zabavi.
Ključne besede: MediaPipe, BlazePose, ocenitev poze, sledenje pozam, konvolucijske nevronske mreže
Objavljeno v DKUM: 08.07.2022; Ogledov: 150; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (3,82 MB)

2.
Analiza podatkov sistema SUMO s pomočjo storitev računalništva v oblaku : magistrsko delo
Miha Lenko, 2022, magistrsko delo

Opis: V želji po izboljšanju napovedi vremenskih podatkov, ki jih za svoje delovanje potrebuje sistem za ugotavljanje meja obratovanja SUMO, smo v sodelovanju s podjetjem Operato d.o.o. raziskali možnosti uporabe računalništva v oblaku za izvajanje strojnega učenja napovednih modelov. Prvi del magistrske naloge je namenjen predstavitvi različnih vrst podatkovnih baz za hrambo podatkov v oblaku ter ponudnikov računalništva v oblaku, ki ponujajo navidezne računalniške vire kot spletno storitev, drugi del pa predstavitvi procesa vzpostavitve izvajalnega okolja za izvedbo analize in strojnega učenja v oblaku.
Ključne besede: računalništvo v oblaku, podatkovne baze, analiza podatkov, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 07.07.2022; Ogledov: 131; Prenosov: 42
.pdf Celotno besedilo (6,90 MB)

3.
Pametni pomočnik za vožnjo po dirkaški stezi na operacijskem sistemu Android : diplomsko delo
Marko Watzak, 2021, diplomsko delo

Opis: Že vse odkar se je človek trudil naučiti stroj določenih veščin predvidevanja in lastne inteligence, je tukaj prisotno strojno učenje. Nemalo kdo je že velikokrat poprej prišel na misel, da bi lahko z uporabo strojnega učenja izboljšali različne športe, med drugim tudi avtomobilske. V tem diplomskem delu smo podali namen, kjer lahko skupaj s strojnim učenjem poskusimo izboljšati vožnjo posameznika na dirkaški stezi in to uspešno zabeležiti ter predstaviti na človeku razumljiv način. V našem delu smo opisali načine za reševanje problema, podali razvojna okolja in tehnologijo ter prikazali izsledke. Analizo vožnje je bilo mogoče uspešno izvesti in uspešno interpretirati dobljene rezultate v različnih scenarijih.
Ključne besede: OBD, OBD II, strojno učenje, Java, Android
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 289; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (2,37 MB)

4.
Izdelava spletne platforme množičnega financiranja in donatorstva za spodbujanje podjetništva v osnovnih šolah : magistrsko delo
Petra Kmetič, 2020, magistrsko delo

Opis: Podjetništvo se tako v osnovnih kot tudi srednjih šolah počasi vpeljuje na seznam izbirnih krožkov in ponudbo na šolah. V okviru magistrskega dela smo izdelali model prototipa slovenske platforme za množično financiranje in zbiranje donatorskih surovin za razvoj. S pomočjo spletne platforme smo želeli otrokom omogočiti, da opišejo svoje ideje, dodajo slikovni material in del poslovnega načrta ter zaprosijo za materiale, mentorstvo ali denar, ki ga potrebujejo pri realizaciji ideje; mentorjem in staršem smo želeli podati nekaj informacij pravnega značaja, da bi vedeli, na kakšen način lahko donatorska sredstva prejmejo; donatorjem ali drugim investitorjem pa smo želeli omogočiti vpogled v projekte in ponuditi možnost sodelovanja z uporabniki.
Ključne besede: spletna platforma, množično financiranje, podjetništvo
Objavljeno v DKUM: 04.11.2020; Ogledov: 371; Prenosov: 37
.pdf Celotno besedilo (4,20 MB)

5.
Potencial uporabe samoojačitvenega učenja za pametni nabiralnik Direct4.me : diplomsko delo
Eva Smolak, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu, izdelanem pod mentorstvom podjetja Kivi Com d.o.o., smo preučili samoojačitveno učenje, metode samoojačitvenega učenja, globoko samoojačitveno učenje in nevronske mreže. Prav tako smo na kratko opisali priljubljena ogrodja samoojačitvenega učenja in izdelali simulator sistema Direct4.me, kjer smo implementirali postopek dostavljanja in prevzemanja paketov oziroma odpiranja paketnikov. Simulator smo ustvarili v programskem jeziku C#, za izdelavo, učenje in uporabo nevronske mreže pa smo uporabili Python in knjižnico Scikit-learn. Na podlagi simulatorja in nevronske mreže smo preučili potencial uporabe samoojačitvenega učenja v sistemu Direct4.me.
Ključne besede: samoojačitveno učenje, Direct4.me, umetna inteligenca
Objavljeno v DKUM: 04.11.2020; Ogledov: 510; Prenosov: 67
.pdf Celotno besedilo (1,59 MB)

6.
Izračun donosnosti naložbe v sistem upravljanja identitet in pravic dostopa : magistrsko delo
Sašo Kolac, 2020, magistrsko delo

Opis: V tej magistrski nalogi pregledamo osnove upravljanja uporabniških pravic in identitet, ter se podrobneje spustimo v izračun donosnosti naložbe v takšne sisteme. Ugotovimo kje in kako pridobiti potrebne podatke in kako jih uporabiti pri izračunih. Opravimo dejanske izračune in primerjamo rezultate, s pomočjo katerih lahko ugotovimo, če se takšen sistem v našem okolju splača in v kolikšnem času se nam investicija povrne. Predstavimo tudi spletno aplikacijo, katera nam avtomatizira približek izračuna z le nekaj potrebnimi osnovnimi podatki.
Ključne besede: upravljanje dostopa, upravljanje identitet, One Identity Manager, izračun donosnosti
Objavljeno v DKUM: 02.11.2020; Ogledov: 474; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (1,33 MB)

7.
Vloga endoskopskega ultrazvoka in protivnetnih citokinov pri pojasnitvi etiologije in potekaakutnega pankreatittisa
Davorin Ćeranić, 2019, doktorska disertacija

Opis: Izhodišča in namen raziskave Akutni pankreatitis (AP) je akutno vnetje tkiva trebušne slinavke. Prizadene tako bližnje kot oddaljene organe, lahko poteka kot blago vnetje ali kot hudo, z zapleti, ko je potrebno intenzivno zdravljenje. Namen raziskave je bil opredeliti etiologijo obolenja s slikovnimi metodami, vključno z endosonografijo, napovedati potek bolezni z vnetnimi pokazatelji, določitvijo interlevkinov (IL) IL-6, IL-8, IL-10 ter uporabo napovednih točkovnih sistemov. Bolniki in metode V raziskavo smo vključili bolnike, ki smo jih zdravili zaradi akutnega vnetja trebušne slinavke v obdobju od maja 2012 do januarja 2015 in so izpolnjevali vključitvene kriterije: značilno klinično sliko, trikratni porast aktivnosti serumske amilaze/lipaze in/ali potrditev s slikovnimi preiskavami. Raziskavo je odobrila Komisija Republike Slovenije za medicinsko etiko (št. 36/11/09). Bolnikom smo v prvih 24-tih urah po sprejemu in nato čez 48 ur odvzeli dodatne krvne vzorce za določitev interlevkinov ter razširjene laboratorijske preiskave. Zdravljenje je potekalo v skladu s smernicami in priporočili slovenskega gastroenterološkega združenja ter mednarodnih zdravniških združenj (ESGE, AGA). Opravljena je bila statistična analiza in inteligentna analiza podatkov s tvorjenjem napovednega modela. Rezultati V končno analizo smo uvrstili 117 bolnikov, prevladovali so moški, v 59 % (69/117), žensk pa je bilo 41 % (48/117). Povprečna starost bolnikov je bila 62,5 let, v razponu 22-91 let, SD 15,4 let. Žolčni kamni so bili najpogostejši vzrok za akutni pankreatitis, v 56 %; alkohol v 33 % in v 14 % ostali vzroki. Po Ransonovem točkovanju in BISAP lestvici je večina bolnikov (81 %) sodila v skupino z blagim potekom vnetja, pri ostalih (19 %) pa je bil potek težji. Le trije bolniki, 2,5 % (3/117) so umrli zaradi večorganske odpovedi. Razvoj psevdociste smo potrdili pri 11 % bolnikov. Pred ERCP smo vsem bolnikom endosonografsko potrdili holedoholitiazo. V analizi smo ugotavljali največjo napovedno vrednost IL-6 ob sprejemu AUC 0.782, pri mejni vrednosti IL-6=70.05 je občutljivost 0.80 in specifičnost 0.701, ob kontroli je AUC 0.835, pri mejni vrednosti IL-6=35.1 je občutljivost 0.867 in specifičnost 0.75. Ob primerjavi količnika IL-6/IL-10 ob sprejemu, in količnika IL-6/IL-10 ob kontroli, ima višjo napovedno vrednost količnik ob kontroli, AUC=0.789. Pri mejni vrednosti količnika 7.2, je občutljivost 0.667 in specifičnost 0.663. Zaključek Kljub sodobnim postopkom zdravljenja, imajo bolniki s hudo potekajočim AP, še vedno pomembno število zapletov. Žolčni kamni in alkohol sta najpogostejši vzroka AP v skupini naših bolnikov. V naši raziskavi smo potrdili vrednost določanja IL-6, IL-8 in IL-10 ob sprejemu in kontroli za napoved poteka bolezni, endosonografija pa je učinkovita slikovna metoda za pojasnitev etiologije. Z napovednimi modeli lažje napovemo potek AP, še posebej ob podpori s sodobnimi laboratorijskimi metodami in endoskopsko-radiološkimi slikovnimi preiskavami.
Ključne besede: akutni pankreatitis, vnetni pokazatelji, prognoza z napovednim modelom, provnetni in protivnetni interlevkini, endosonografija
Objavljeno v DKUM: 14.01.2020; Ogledov: 761; Prenosov: 73
.pdf Celotno besedilo (2,21 MB)

8.
Implementacija generične mobilne aplikacije za pametni nabiralnik : diplomsko delo
David Pešl, 2019, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu obravnavamo različna področja, ki smo jih spoznali v času študija, predvsem spletne tehnologije (Html5, JavaScript, JQuery, Ajax, Css3 ...) in tudi tista področja, ki nam niso najbolj znana - kjer moramo znanje utrditi ali pridobiti (Microsoft Visual Studio, C#, MySQL …) To so predvsem področja o poznavanju okolja za razvoj medplatformskih mobilnih aplikacij (PhoneGap). Cilj diplomske naloge je ustvariti izdelek oziroma aplikacijo, ki je namenjena tistim logistom, ki svojih aplikacij nimajo ali pa jih ne bodo prilagodili za uporabo platforme Direct4.me (odpiranje nabiralnika itd.). Diplomsko delo je razdeljeno na sedem poglavij. V drugem poglavju smo na kratko povzeli odnos današnje družbe do mobilnih naprav, predstavili idejo za samo aplikacijo in razne priloge (oris projekta pametni nabiralnik “Direct4.me”) ter predstavili podjetje Kivi Com d.o.o. Tretje poglavje je namenjeno teoretični predstavitvi o mobilnih napravah in aplikacijah ter operacijskih sistemih le-teh, četrto pa govori o izobraževalnih tehnologijah, ki smo jih uporabili pri izdelavi naše aplikacije (o tehnologijah za razvoj medplatformskih aplikacij, o predstavitvi orodja PhoneGap, QR kodi, o formatih zvočnih datotek). Peto poglavje je namenjeno praktičnemu delu (zasnovi rešitve, opisu delovanja rešitve, tehnološki arhitekturi in zaslonskim posnetkom aplikacije), šesto in sedmo poglavje sta namenjeni sklepu, virom in literaturi diplomske naloge.
Ključne besede: Android, mobilna, hibridna, aplikacija, pametni, nabiralnik, PhoneGap
Objavljeno v DKUM: 14.11.2019; Ogledov: 875; Prenosov: 88
.pdf Celotno besedilo (3,25 MB)

9.
Pregledovalnik modela CIM elektroenergetskega omrežja na osnovi tehnologij semantičnega spleta : diplomsko delo
Miha Lenko, 2019, diplomsko delo

Opis: V sodelovanju z Elektroinštitutom Milan Vidmar smo izdelali namizno aplikacijo za pregledovanje modelov CIM elektroenergetskih omrežij s pomočjo drevesnih seznamov in zemljevidom OpenStreetMap. Znotraj aplikacije smo izdelali tudi vmesnik za pretvorbo med modelom CIM in podatkovnim modelom, ki ga uporabljajo na EIMV. Prvi del diplomskega dela je namenjen predstavitvi tehnologij semantičnega spleta, ki služijo kot temelj za standardiziran metamodel elektroenergetskih omrežij CIM, in drugi del predstavitvi izdelave namizne aplikacije ter dela z uporabljenimi orodji in knjižnicami.
Ključne besede: elektroenergetsko omrežje, triplestore podatkovne baze, semantični splet
Objavljeno v DKUM: 11.11.2019; Ogledov: 792; Prenosov: 68
.pdf Celotno besedilo (4,79 MB)

10.
Uporaba podatkov iz nosljivih naprav za optimizacijo izvedbe opravil : zaključno delo
Mitja Sanković, 2019, diplomsko delo

Opis: In the thesis, we showed the development of a mobile application for mobile devices that use the Android operating system. We explained the shortest route problem explained some of the various implementations and their differences. We presented the use of the GPS module for retrieving the users location and its implementation in the shortest route algorithm of choice. The application also demonstrates the communication between the device and a server for registering users and saving of the created tasks. For the implementation of the application we used Java for Android while the server side was implemented using the Django Framework which is written in Python.
Ključne besede: Android, genetski algoritem, mobilne naprave, opravila, najkrajša pot
Objavljeno v DKUM: 20.08.2019; Ogledov: 706; Prenosov: 97
.pdf Celotno besedilo (1,62 MB)

Iskanje izvedeno v 0.19 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici