Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


1 - 10 / 91
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
4.
Model urejanja in popisovanja nestrukturiranih besedil z uporabo strojnega učenja : doktorska disertacija študijskega programa tretje bolonjske stopnje Arhivske znanosti
Miroslav Milovanović, 2024, doktorska disertacija

Opis: Namen: Namen doktorske disertacije je raziskati, ali je možna izdelava modela za urejanje in popisovanje nestrukturiranih besedil z uporabo strojnega učenja. Pri izdelavi modela je bila raziskava razdeljena na tri ključne segmente in povezana raziskovalna vprašanja, in sicer, ali je izdelava modela za samostojno klasifikacijo nestrukturiranih vsebin, samostojno prepoznavo imenskih entitet in samostojno izdelavo naslova popisne enote izvedljiva in uporabna. Metodologija: V raziskavi sta uporabljeni metoda analize vsebine in metoda eksperimenta. Raziskani so bili različni pristopi za izdelavo izvedbenega modela za urejanje in popisovanje nestrukturiranih besedil, ravno tako je bilo raziskana uporabnost izdelanega modela in učinkovitost izdelave popisne enote z uporabo izdelanega modela. Rezultati: Ugotovljeni rezultati raziskav kažejo, da je izdelava modela za urejanje in popisovanje nestrukturiranih besedil z uporabo strojnega učenja za vse tri segmente izvedljiva in uporabna, izdelani model pa predstavlja celoten formalni in aplikativni okvir za obdelavo nestrukturiranih besedil, ki se ga lahko neposredno uporabi za obdelavo nestrukturiranih podatkov. Izvirnost/uporabnost: Raziskava omogoča natančen vpogled v izdelavo modela za urejanje in popisovanje nestrukturiranih besedil ter izpostavlja prednosti in obliko uporabe izdelanega modela. Hkrati izdelani model in spremna dokumentiranost izdelave modela predstavljata podlago za uporabo modela v praksi in potencialno podlago za nadaljnje raziskave.
Ključne besede: urejanje in popisovanje, strojno učenje, imenske entitete, nestrukturirano besedilo, klasifikacija
Objavljeno v ReVIS: 09.12.2024; Ogledov: 172; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (5,79 KB)

5.
6.
VLOGA ŽIVČNIH POTI PRI NEKONTAKTNIH POŠKODBAH IN REHABILITACIJI SPREDNJE KRIŽNE VEZI
Tadej Paščinski, 2024, diplomsko delo

Opis: Poškodba SKV ni le mehanska poškodba mišično skeletnega sistema temveč je tudi kompleksna nevrofiziološka disfunkcija. Poleg znanih dejavnikov tveganje obstajajo tudi nevrološki biomarkerji za poškodbo SKV. Poleg dejavnikov tveganja se po poškodbi SKV, začnejo odvijati nevroplastične spremembe v centralnem živčnem sistemu. Sprva se te spremembe pojavijo na ravni hrbtenjače znotraj refleksnih poti, kasneje pa se začnejo pojavljati višje v CŽS na ravni možganov. Sprememba refleksnih poti vodi v tako imenovano artrogeno mišično inhibicijo, ki povzroči šibkost sprednjih stegenskih mišic. Nevroplastične spremembe CŽS pa se kažejo kot zmanjšana vzdražnost motoričnega korteksa in spremenjeno ponderiranje somatosenzoričnih in vidnih informacij. Te spremembe so lahko vzrok za neuspele rehabilitacije ter velik delež ponovnih poškodb. Prav zaradi tega je pomembno apliciranje principov motoričnega učenja v rehabilitacijo s tem pa omejimo nastanek nevroplastičnih sprememb.
Ključne besede: Poškodba SKV, živčno-mišične spremembe po poškodbi SKV, senzomotorične spremembe po poškodbi SKV, nevroplastičnost po poškodbi SKV, motorično učenje po poškodbi SKV, živčno-mišični trening in rehabilitacija po poškodbi SKV
Objavljeno v ReVIS: 21.05.2024; Ogledov: 747; Prenosov: 42
.pdf Celotno besedilo (586,61 KB)

7.
8.
9.
Načrtovanje grafičnega uporabniškega vmesnika za mobilno aplikacijo : diplomska naloga
Janže Lorber, 2023, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu obravnavamo generatorje z umetno inteligenco z več vidikov. Naloga je razdeljena na dva dela. V prvem delu je opisano delovanje generatorjev slik iz besedila (ang. Text-to-image generators) in podrobneje generatorja Stable Diffusion. Predstavljen je tudi praktični primer treniranja oz. globokega učenja modela Stable Diffusion na naši učni množici slik in opisov. V drugem delu sta opisana teoretična opredelitev izdelave uporabniških vmesnikov in izdelava optimalnega uporabniškega vmesnika hipotetične mobilne aplikacije za generiranje filmov s pomočjo umetne inteligence z aplikacijo za oblikovanje vmesnikov Figma.
Ključne besede: text-to-image generator, globoko učenje, Stable Diffusion, umetna inteligenca, načrtovanje uporabniškega vmesnika, uporabniška izkušnja, Figma
Objavljeno v ReVIS: 18.03.2024; Ogledov: 1154; Prenosov: 46
.pdf Celotno besedilo (4,00 MB)

10.
Vpliv umetne inteligence na prihodnost modne fotografije
Jurij Dolenc, 2024, diplomsko delo

Ključne besede: Umetna inteligenca, strojno učenje, globoko učenje, modna fotografija, modni editorial.
Objavljeno v ReVIS: 14.03.2024; Ogledov: 1637; Prenosov: 50
.pdf Celotno besedilo (10,36 MB)

Iskanje izvedeno v 2.84 sek.
Na vrh