31. |
32. |
33. Napovedovanje števila dohodnih klicev sistema javne varnosti za klic v sili 112 ob uporabi odprtih podatkov interneta stvariValerij Grašič, 2021 Abstract: Na svetu je veliko naravnih razmer, kot so potresi, cunamiji, poplave in žled, ki povzročajo nesreče večjega obsega. Informacije o takšnih dogodkih zbirajo sistemi javne varnosti za klic v sili 112. Ključno vprašanje v okviru podane naloge je vnaprejšnja klasifikacija dohodnih klicev na klic v sili 112. Medtem ko napovedovanje dohodnih klicev v Sloveniji temelji na povprečnem in največjem številu dohodnih klicev, je vsebina doktorske disertacije povezana z zagotavljanjem bolj dinamičnega, inteligentnejšega in na umetni inteligenci utemeljenega napovedovanja števila dohodnih klicev na sistem javne varnosti, ki je ovrednoteno za Ljubljano in Slovenijo z upoštevanjem vseh dohodnih klicev na sistem za klic v sili 112.
Narejena je primerjava petih različnih metod klasifikacije za mesto Ljubljana in celotno Slovenijo. Skupaj je uporabljenih 20 atributov za Ljubljano ter 176 atributov za Slovenijo. Število dohodnih klicev se razdeli v dva velikostna razreda, to sta razreda regularni in alarm, ter v štiri velikostne razrede, kjer se razred regularni dodatno razdeli še na razrede majhen, normalen in povečan. Podatki so zbrani na dnevni osnovi za dve časovni obdobji, označeni kot prvo (za leta 2013–2016) in drugo (za leto 2018). Za klasifikacijo so uporabljene metode Naive Bayes, SVM, AdaBoostM1, J48 ter Random Forest, in sicer po kvartalih ter za celotno opazovano obdobje. Rezultati ovrednotenja kažejo, da je najboljša metoda Random Forest, dobre rezultate pa izkazujejo tudi metode J48, Naive Bayes, AdaBoostM1 in SVM. V najboljšem klasifikacijskem primeru s podatki za Slovenijo in metodo Random Forest z dvema razredoma je bila dosežena točnost 94,6 % za celotno obdobje in 98,1 % po kvartalih ter za štiri razrede dosežena točnost 69,2 % za celotno obdobje in 82,5 % po kvartalih.
Na osnovi rezultatov ovrednotenja so podani dodatni predlogi, kako pristopiti k napovedovanju števila dohodnih klicev za različne primere. Podani rezultati in predlogi v okviru doktorskega dela so korak naprej v smeri napovedovanja dohodnih klicev. S tem je možno izboljšati zavedanje situacije v kontrolnih sobah, kar vključuje tako dinamiko klicev kot tudi vnaprejšnjo pripravljenost različnih služb na izjemne dogodke.
Found in: ključnih besedah
Keywords: javna varnost, 112, pametno mesto, varno mesto, klasifikacija, internet stvari (IoT)
Published: 18.06.2021; Views: 1508; Downloads: 129
 Fulltext (5,56 MB) |
34. Vpliv povečane brezposelnosti na psihično počutje strokovnih sodelavcev s področja zaposlovanjaVida Jarc, 2013 Abstract: Diplomsko delo je analiza doživljanja stresa strokovnih sodelavcev na področju zaposlovanja
na Uradu za delo Novo mesto, kjer se srečujejo z velikim prilivom brezposelnih oseb in
iskalcev zaposlitve, ki so ostali brez stalnega vira dohodka. Stiska brezposelnih oseb se odraža
tudi v večjih psihičnih obremenitvah delavcev na uradih za delo. Povečane obremenitve na
delovnem mesu predstavljajo pomemben stresni dejavnik za zaposlene, kar se kaže na
splošnem slabem počutju, izgorelosti, pogostejši utrujenosti in težavah v duševnem zdravju,
kar ima za posledico povečano osotnost z dela. Pozornost v diplomskem deluje namenjena
dejavnikom tveganja, ki povečujejo nezadovoljstvo med zaposlenimi in nezmožnost
obvladovanja nastale situacije. S kvalitativno analizo podatkov bomo skušali odgovoriti na
vprašanji, ali je povečanje števila brezposelnih oseb razlog za to, da so strokovni sodelavci s
področja zaposlovanja vse bolj pod vplivom stresa na delovnem mestu in kaj lahko
svetovalcem zaposlitve pomaga pri premagovanju stresa in pri reševanju nastalega problema.
Found in: ključnih besedah
Keywords: svetovalci zaposlitve, brezposelnost, stres, stres na delovnem mestu, delovno mesto, dejavniki stresa, premagovanje stresa
Published: 27.07.2021; Views: 1119; Downloads: 46
Fulltext (593,51 KB) |
35. |
36. Vpliv transformacijskega in transakcijskega sloga vodenja na ustvarjanje novega znanjaMaruša Šega, 2021 Found in: ključnih besedah
Keywords: avtonomija, delovno mesto, učeča se organizacija, transakcijsko vodenje, transformacijsko vodenje, slogi vodenja, ustvarjalnost, inovacije, magistrske naloge
Published: 19.08.2021; Views: 926; Downloads: 104
Fulltext (1,53 MB) |
37. |
38. |
39. |
40. |
