| | 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


21 - 30 / 330
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
21.
Brezkontaktni sistem za spremljanje delovnih ur s pomočjo platforme Raspberry Pi : diplomsko delo
Jan Alojz Gačnik, 2022, diplomsko delo

Opis: Namen diplomskega dela je izdelava sistema, s katerim bi lahko brezkontaktno evidentirali delovne ure. To smo storili s pomočjo računalnika Raspberry Pi, na katerem smo z orodjem Node-RED preverjali prisotnost posameznika preko njegovih delovnih postaj in pametnih naprav. Za shranjevanje podatkov uporabimo dokumentno podatkovno bazo MongoDB, za prikaz informacij pa razvijemo Android aplikacijo. Vse to povezujemo s spletno aplikacijo Spring Boot, katera zbrane podatke tudi obdeluje, nato pa razvito rešitev primerjamo z že obstoječimi načini evidentiranja delovnih ur.
Ključne besede: Raspberry Pi, Spring Boot, Android, Node-RED
Objavljeno v DKUM: 04.08.2022; Ogledov: 1454; Prenosov: 128
.pdf Celotno besedilo (2,00 MB)

22.
Primerjava ogrodij za domorodne in hibridne mobilne aplikacije Kotlin za Android in Apache Cordova : diplomsko delo
Marija Milikjevikj, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo primerjali ogrodji Kotlin za Android in Apache Cordova, tako, da smo naredili primerjavo v hitrosti delovanja, uporabi pomnilnika in odzivnosti grafičnega vmesnika med domorodno ter hibridno mobilno aplikacijo na več enostavnih praktičnih primerih. Z implementacijo in primerjavo mobilnih aplikacij z enakim delovanjem v obeh ogrodjih smo dokazali, da aplikacije implementirane v Kotlinu za Android delujejo hitreje, so bolj odzivne in porabijo manj pomnilnika od hibridnih aplikacij, implementiranih v ogrodju Apache Cordova.
Ključne besede: Cordova, Android, Kotlin, domorodna mobilna aplikacija, hibridna mobilna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 28.06.2022; Ogledov: 1038; Prenosov: 113
.pdf Celotno besedilo (1,84 MB)

23.
Zasebnostni vidik "mHealth" aplikacij na platformah iOS in Android : magistrsko delo
Aljaž Zajc, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo preučili, koliko osebnih podatkov od svojih uporabnikov zbirajo proizvajalci mobilnih aplikacij na platformah iOS in Android. Pregledali smo različne vrste osebnih podatkov in dovoljenj, ki jih aplikacije iz različnih kategorij ob njihovi uporabi zahtevajo od uporabnika. Preučili smo več kot 2500 besedil politike o zasebnosti različnih aplikacij in iz njih izluščili vrste osebnih podatkov in dovoljenj. To smo storili s pomočjo implementacije algoritma za obdelavo besedil politike o zasebnosti, katerega namen je bil dobiti boljši vpogled v količino zbranih podatkov. S pomočjo rezultatov algoritma smo izvedli še statistične analize, na podlagi katerih smo ugotovili, da brezplačne mobilne aplikacije zbirajo več podatkov kot plačljive. Prav tako smo ugotovili, da medicinske aplikacije zbirajo več zdravstvenih podatkov od uporabnika kot ostale aplikacije, ki ne spadajo v kategorijo medicinskih. Ugotovili smo še, da prihaja do neujemanj med dovoljenji, ki smo jih pridobili iz besedil politike o zasebnosti, in tistimi, ki so napisna na spletni strani Google Play. Iz besedil politike o zasebnosti je bilo razbrati večje število zahtev po dovoljenjih kot pa je bilo to prikazano na spletni strani Google Play.
Ključne besede: Politika o zasebnosti, nltk, mHealth, iOS, Android
Objavljeno v DKUM: 12.04.2022; Ogledov: 940; Prenosov: 99
.pdf Celotno besedilo (2,15 MB)

24.
Razpoznava govorcev na mobilni platformi : magistrsko delo
Jože Fartek, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo predstavili osnove razpoznave govorcev. V ta namen smo najprej opisali izračun vokalnih značilnic. Podrobneje smo predstavili metodo izračuna mel-frekvenčnih kepstralnih koeficientov (MFCC) in prednosti metode v primerjavi z ostalimi pristopi. Opisali smo tudi učenje glasovnih modelov in novejši metodi, ki temeljita na supervektorjih. Na podlagi tega smo v nadaljevanju magistrskega dela razvili Androidovo mobilno aplikacijo, ki v realnem času razpoznava govorce. Pri razpoznavi govorcev smo se omejili na razpoznavo le nekaj oseb. Iz zvočnih posnetkov posameznih govorcev smo izračunali MFCC in jih uporabili za učenje glasovnega modela s pomočjo konvolucijske nevronske mreže. Za optimizacijo parametrov smo primerjali, kako različni parametri vplivajo na učenje glasovnega modela. Primerjali smo, kako dolžina zvočnih posnetkov v razponu 0,5–3 sekunde vpliva na uspešnost razpoznave. Ugotovili smo, da uspešnost modela z večanjem dolžine zvočnega posnetka vse do 1,5 sekunde narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi števila MFCC med 16 in 128 uspešnost modela do 48 MFCC narašča, nato pa se naraščanje ustavi. Pri primerjavi nivoja izpuščenih nevronov med 0 in 0,7 dobimo boljšo natančnost modela z večanjem nivoja izpuščenih nevronov do 0,5, nato pa začne uspešnost padati. Glede na primerjavo smo pri učenju glasovnega modela uporabili zvočne posnetke dolžine 1 sekunde, 32 izračunanih MFCC in nivo izpuščenih nevronov 0,4. Pri tem smo dobili 88-odstotno natančnost modela. Pri razpoznavi smo ugotovili, da hitrost govora vpliva na uspešnost razpoznave, medtem ko glasnost govora nanjo ne vpliva. Testiranje smo izvajali na mobilni napravi LG G7 ThinQ. Izračun MFCC na mobilni napravi je v povprečju trajal 170 milisekund, razpoznava z modelom TensorFlow Lite pa le 8 milisekund.
Ključne besede: razpoznava govorcev, mel-frekvenčni kepstralni koeficienti, konvolucijske nevronske mreže, Android
Objavljeno v DKUM: 31.01.2022; Ogledov: 947; Prenosov: 70
.pdf Celotno besedilo (3,95 MB)

25.
Razvoj mobilne aplikacije za sporočanje dogodkov z uporabo razvojnega ogrodja Flutter : diplomsko delo
Bojana Markova, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je prikazan razvoj mobilne aplikacije za poročanje o dogodkih z uporabo razvojnega ogrodja Flutter. Namen mobilne aplikacije je pošiljanje in prikazovanje dogodkov, ki predstavljajo tveganje ali priložnost za neko podjetje. Predstavili smo osnovne značilnosti ogrodja Flutter. V praktičnem delu smo načrtovali mobilno aplikacijo, potem pa smo začeli z implementacijo. Po izdelavi mobilne aplikacije smo predstavili ocene in izkušnje testnih uporabnikov.
Ključne besede: Flutter, mobilna aplikacija, Android, dogodki, Dart
Objavljeno v DKUM: 24.12.2021; Ogledov: 1335; Prenosov: 276
.pdf Celotno besedilo (1,83 MB)

26.
Primerjava imperativnega in deklarativnega pristopa pri izdelavi uporabniških vmesnikov aplikacij Android : zaključno delo
Gregor Rant, 2021, diplomsko delo

Opis: V zadnjih letih je opaziti velik porast novosti na področju razvoja aplikacij za Android. V diplomskem delu je predstavljeno ogrodje Android za uporabniške vmesnike Jetpack Compose in ostale knjižnice Jetpack, ki so pomembne zanj. Jetpack Compose nam omogoča ustvarjanje uporabniškega vmesnika aplikacije z uporabo deklarativne paradigme. Ta vzorec je bil v delu primerjan z imperativnim, hkrati pa se je skušalo odgovoriti na vprašanje, ali je Jetpack Compose v trenutnem stanju pripravljen za produkcijsko rabo.
Ključne besede: Android Jetpack, Compose, mobilne aplikacije, uporabniški vmesniki
Objavljeno v DKUM: 04.11.2021; Ogledov: 1015; Prenosov: 69
.pdf Celotno besedilo (1,32 MB)

27.
Jedro operacijskega sistema Android in simulator dodeljevanja delovnega pomnilnika : diplomsko delo
Domagoj Smolić, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo preučevali jedro operacijskega sistema Android. Pregledno smo opisali najpomembnejše komponente jedra. Podrobneje smo preštudirali in opisali delovanje komponente za upravljanje z delovnim pomnilnikom. V praktičnem delu te diplomske naloge smo izdelali simulator te komponente. Namen simulatorja je olajšati učenje izbranih konceptov s področja operacijskih sistemov. Simulator za upravljanje delovnega pomnilnika je izdelan v jeziku C++ z ogrodjem Qt in vsebuje grafični vmesnik za boljšo vizualizacijo delovanja komponente. Naša rešitev simulira delovanje podsistemov za dodelitev in sprostitev pomnilnika, povračilo strani in logični spomin. Pri izdelavi simulatorja smo težili k čim večji podobnosti dejanskem jedru androida. Simulator smo izčrpno testirali, v diplomskem delu pa smo demonstrirali nekaj scenarijev uporabe našega simulatorja. Uspešnost naše rešitve smo na koncu potrdili še s preprostim preizkusom uporabnikovega zadovoljstva. Naš simulator je primeren kot demonstracijsko orodje v študijskem procesu.
Ključne besede: Android, Linux jedro, delovni pomnilnik, simulator
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 900; Prenosov: 65
.pdf Celotno besedilo (1,50 MB)

28.
Uporaba pristopa obogatene resničnosti v okviru mobilnih aplikacij : zaključno delo
Blaž Uran, 2021, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo izdelali 3D paketnike in mobilno aplikacijo za prikaz paketnikov na stanovanjskem objektu s pomočjo obogatene resničnosti. Aplikacija bo strankam podjetja Direct4.me omogočila predhoden vpogled svojega izbranega paketnika na svojem stanovanjskem objektu. V nalogi smo predstavili ogrodja in tehnologije, s katerimi smo izdelali paketnike in aplikacijo ter opisali razvoj in implementacijo.
Ključne besede: Obogatena resničnost, Android Studio, Blender, Google SketchUp
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 1095; Prenosov: 69
.pdf Celotno besedilo (1,93 MB)

29.
Razvoj sistema za realnočasovni prenos zvočnega posnetka v lokalnem omrežju : diplomsko delo
Aljaž Šimunić, 2021, diplomsko delo

Opis: Pri glasbenih nastopih v živo nastaja težava, ko glasbeniki ne slišijo svojega petja oz. igranja. Ta težava se rešuje s t. i. monitorji – zvočniki, ki se uporabljajo za spremljanje igranja in petja posameznega glasbenika. Obstoječi sistemi so učinkoviti, vendar cenovno dragi. V diplomskem delu se predlaga nov sistem, ki temelji na mobilnih tehnologijah. Za zajemanje zvoka se uporabi digitalna mešalna miza, ki je povezana s strežnikom, za oddajanje zvoka pa se uporabi ločen usmerjevalnik na frekvenci 5 GHz. Uporabniki zvok sprejemajo s svojimi mobilnimi telefoni, podprtimi z operacijskim sistemom Android ali iOS. Predlagana rešitev je cenovno ugodnejša od obstoječih sistemov, saj za svoje delovanje uporablja nenamenske strojne komponente.
Ključne besede: mobilne tehnologije, Android, iOS, realnočasovni prenos podatkov, prenos zvočnega posnetka
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 707; Prenosov: 58
.pdf Celotno besedilo (995,30 KB)

30.
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: 1027; Prenosov: 80
.pdf Celotno besedilo (2,37 MB)

Iskanje izvedeno v 0.1 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici