Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: V raziskavi je bil preučen vpliv dveh načinov minimalne obdelave tal – plitve z uporabo krožne brane in globoke z uporabo podrahljača (riperja) – na uspešnost zasnove in produktivnost travno-deteljne mešanice (TDM). Cilj raziskave je bil določiti globino obdelave tal, pri kateri so bili doseženi ugodnejši pogoji za vznik, rast in pridelek TDM ter spremljati stopnjo zapleveljenosti posevka. Poskus je bil izveden na kmetiji Ploj v Slovenskih goricah med avgustom 2024 in aprilom 2025. Na površini enega hektarja sta bili izvedeni dve obravnavanji obdelave tal, vzorčenje pa je bilo opravljeno v osmih ponovitvah. Spremljani so bili vznik in sklop rastlin, zapleveljenost ter pridelek sveže in suhe mase ob prvi košnji. Rezultati so pokazali, da globina obdelave tal ni imela statistično značilnega vpliva na vznik in začetno rast TDM, čeprav je bil pri globlji obdelavi zaznan trend večjega števila rastlin. Pri globoki obdelavi je bila zabeležena statistično značilno večja zapleveljenost (115,3 rastlin/m²) kot pri plitvi (66,7 rastlin/m²). Pridelek sveže mase in suhe snovi je bil višji pri globoki obdelavi (17,7 t/ha in 3,18 t/ha) kot pri plitvi (13,8 t/ha in 2,94 t/ha), vendar razlike niso bile statistično značilne. Ugotovljeno je, da globoka minimalna obdelava tal lahko prispeva k večjemu pridelku TDM, vendar hkrati povzroča večjo zapleveljenost.
Ključne besede: obdelava tal, travno deteljna mešanica, vznik, prirast
Objavljeno v DKUM: 21.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (1,84 MB)

Opis: Zanesljiva identifikacija kompleksnih vsebinskih struktur v primerih, kjer posamezni primerki podatkovnega nabora niso homogeni, pač pa združujejo informacije več virov, predstavlja enega izmed ključnih metodoloških izzivov sodobne podatkovne analitike. Relativno enostavna je namreč naloga, kjer je določen primerek homogen in ga z uporabo večrazredne klasifikacije znamo relativno preprosto razvrstiti v enega izmed ponujenih razredov. Kompleksnost pa se drastično poveča, ko se v istem primerku skriva več virov. V tem primeru osnovne metode analize ne zadostujejo več in potrebujemo naprednejše pristope, ki so sposobni razbrati soobstoj več razredov oziroma oznak, kar je tudi domena večznačne klasifikacije. V predloženi doktorski disertaciji obravnavamo omenjeni problem na področju metagenomike, ki med drugim omogoča raziskovanje mikrobiote, raznolike skupnosti bakterij in drugih mikroorganizmov v določenem okolju. Z naprednimi tehnikami sekvenciranja iz njih pridobimo zaporedja DNK celotne mikrobne združbe, ki jih lahko opišemo kot izjemno dolga besedila, zapisana z abecedo štirih nukleotidov: A, T, G in C. Naš cilj je v teh besedilih poiskati t. i. označevalne gene, ki so izključno ali močno povezani z gostiteljem. V ta namen smo na podlagi optimizacijskih pristopov in domenskih pravil predlagali metodo ekstrakcije značilnic, temelječo na osnovi k-merov, tj. krajših delov DNK. Pristop na osnovi k-merov se je izkazal za zelo učinkovitega, zato smo ga uporabili tudi pri sintetičnem generiranju vzorcev mikrobnih oziroma mikrobiotskih podatkov. Metoda temelji na pripravi profilov k-merov in na nanje osnovanih grafih prehodov. Ker smo v doktorski disertaciji analizirali lokacijsko specifične vzorce, smo morali njihov manjši nabor čistih vzorcev ustrezno razširiti. Še več, sintetično smo razširili tudi nabor mešanih vzorcev, kar predstavlja še večji izziv v realnih okoljih. Obe predlagani metodi sta se združili v konceptualno najzahtevnejšem delu doktorske naloge, predlagani metodi hierarhične večznačne klasifikacije na osnovi ekstrakcije značilnic, imenovani MLB. Z njo smo na osnovi vhodnih podatkov, tj. čistih ali sintetično ustvarjenih vzorcev, napovedovali deleže gostiteljev v mešanih mikrobnih vzorcih. Rezultate metode MLB smo primerjali s tistimi, pridobljenimi z orodjem SourceTracker, vodilnim orodjem za natančno identifikacijo in kvantifikacijo gostiteljev mikrobov v mešanih vzorcih. Metodi smo ovrednotili z uveljavljenimi metrikami na področju večznačne klasifikacije, ki razkrivajo, da metoda MLB učinkovito rešuje problem določitve gostiteljev in njihovih deležev ter poda primerljive, večinoma pa boljše rezultate kot orodje SourceTracker.
Ključne besede: strojno učenje, večznačna klasifikacija, ekstrakcija značilnic, obdelava naravnega jezika, mikrobiotski podatki
Objavljeno v DKUM: 20.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 16
Celotno besedilo (22,60 MB)

Opis: V diplomskem delu je bila izvedena primerjava štirih metod obdelave fotografij: avtomatska obdelava v fotoaparatu, avtomatska obdelava v Adobe Lightroomu, obdelava s prednastavljenim naborom nastavitev in ročna obdelava. Izbrani motivi so bili obdelani z vsemi metodami, nato tehnično analizirani in ocenjeni s strani anketirancev. Tehnična analiza je pokazala prednost avtomatske obdelave v Adobe Lightroomu, medtem ko je anketa razkrila naklonjenost ročni obdelavi in uporabi presetov. Ugotovljeno je bilo, da se tehnični in subjektivni rezultati razlikujejo, zato nobena od metod ne izstopa kot univerzalno najboljša, izbira je odvisna od tega, ali se daje prednost tehnični pravilnosti ali ustvarjalni svobodi ter hitri obdelavi ali premišljenem delu.
Ključne besede: digitalna fotografija, obdelava fotografij, Adobe Lightroom, ročna obdelava, avtomatska obdelava
Objavljeno v DKUM: 17.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
Celotno besedilo (2,03 MB)

Opis: Diplomsko delo obravnava programiranje vnaprej pripravljenih ciklov za struženje v programu Fusion 360. Vnaprej pripravljeni cikli so ključni za učinkovito in natančno obdelavo na CNC stružnicah, saj omogočajo standardizirano programiranje pogosto ponavljajočih se operacij, kot so groba obdelava, fina obdelava in obdelava navojev. Namen dela je raziskati uporabo teh ciklov v okolju Fusion 360 in predstaviti postopke programiranja, optimizacije poti orodja ter nastavitve parametrov rezanja. V delu so prikazane simulacije različnih ciklov, ki poudarjajo prednosti njihove uporabe v industrijskem okolju, s poudarkom na učinkovitosti, natančnosti in zmanjševanju programerskega časa.
Ključne besede: Vnaprej pripravljeni cikli, Struženje, CNC obdelava, G-koda, operacije na stružnici, Fusion 360
Objavljeno v DKUM: 01.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
Celotno besedilo (1,92 MB)

Opis: Diplomsko delo obravnava uporabo metod ničelnega vpenjanja pri mehanski obdelavi velikih zvarjencev, dimenzij 11 × 3 × 2 m in mase do 25.000 kg, v podjetju ADK, d. o. o. Zaradi omejitev standardnih rešitev je bil razvit lasten sistem z večjo nosilnostjo in ustrezno geometrijo vpenjalnih elementov. Analiza vključuje primerjavo klasičnega in novega sistema vpenjanja ter prikazuje konkretne izboljšave na področjih natančnosti, ponovljivosti in časa priprave. Rezultati potrjujejo, da je sistem ničelnega vpenjanja učinkovita alternativa klasičnim metodam pri obdelavi velikih in zahtevnih obdelovancev. S primerno izbranimi metodami dela sem tako dosegel cilje in namen, ki sem si jih zastavil v okviru diplomskega dela.
Ključne besede: Ničelno vpenjanje, vpenjalni sistem veliki zvarjenci, mehanska obdelava, ponovljivost.
Objavljeno v DKUM: 19.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 5
Celotno besedilo (4,12 MB)