| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Ocena tveganja za nastanek kostno mišičnih obolenj pri delu operacijske medicinske sestre
Ana Zupanc, 2019, master's thesis

Abstract: Izhodišče: V magistrskem delu smo želeli oceniti tveganje za nastanek kostno-mišičnih obolenj pri delu operacijske medicinske sestre. V empiričnem delu smo raziskali, pod kakšnimi delovnimi obremenitvami delujejo OPR MS, kako te obremenitve vplivajo na njihovo zdravstveno stanje ter v daljšem časovnem obdobju prikazali, s kako težkimi bremeni rokujejo pri svojem delu. Raziskovalna metodologija in metode: Sestavili smo anketni vprašalnik s 16 vprašanji zaprtega tipa. Analizirali smo ga s pomočjo statističnega programa SPSS ter programa Microsoft Excel. Prikazali smo teže mrež z inštrumenti treh različnih operacijskih sob ter v obdobju enega leta prikazali, s kakšnimi bremeni se OPR MS srečujejo pri svojem delu. Rezultati: Ugotovili smo, da delovni pogoji več kot polovici anketiranih OPR MS (53,8 %) predstavljajo precejšno obremenjenost. Najpogosteje so anketirane OPR MS v zadnjih 12 mesecih čutile bolečino v spodnjem delu hrbta (78,7 %). V operacijski sobi za splošno in abdominalno kirurgijo posamezna OPR MS v obdobju enega leta dvigne in prenese 26.770,5 kg, v operacijski sobi za žilno kirurgijo 3.097,6 kg ter v operacijski sobi za ortopedijo in športne poškodbe 39.246,2 kg na leto. Diskusija in zaključek: OPR MS se na svojem delovnem mestu velikokrat počutijo obremenjene in po koncu delovnega dne fizično in psihično izčrpane. Menimo, da bi bilo dobro razmisliti o dodatnih ukrepih in pripomočkih, ki bi OPR MS omogočile manjše fizične obremenitve na delovnem mestu.
Keywords: Ročno premeščanje bremen, poklicne bolezni, bolečina v križu, mreže z inštrumenti, delo v operacijski sobi, ergonomija v operacijski sobi.
Published: 24.05.2019; Views: 564; Downloads: 66
.pdf Full text (1,82 MB)

2.
Analiza trga kriptovalut s postopki slepega ločevanja izvorov
Jan Mikolič, 2020, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu izvedemo analizo trga kriptovalut z metodami slepega ločevanja izvorov. Osredotočimo se na algoritma FastICA in SOBI. Preizkusimo različne vrednosti vhodnih parametrov in stroškovnih funkcij. Ugotovimo, da je algoritem SOBI s številom zakasnitev 400 primernejši, saj izkorišča časovno strukturo zgodovinskih cen kriptovalut. Na podlagi mešalnega modela kriptovalute gručimo v skupine, na katere vplivajo podobni dejavniki. Predstavimo model za napovedovanje cen kriptovalut na podlagi izračunanih neodvisnih komponent. Zaključimo z ugotovitvijo, da napovedovanje cen kriptovalut zgolj na podlagi zgodovinskih podatkov o cenah najverjetneje ni možno ne glede na napovedovalni model in predhodne transformacije.
Keywords: kriptovalute, analiza neodvisnih komponent, slepo ločevanje izvorov, napovedovanje časovnih vrst, FastICA, SOBI
Published: 12.02.2020; Views: 501; Downloads: 95
.pdf Full text (1,78 MB)

Search done in 0.05 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica