1. Načrtovanje nevronske mreže za napovedovaje kvalitete tlačnega litja.Đejhan Ljimani, 2025, ni določena Opis: Diplomska naloga raziskuje področje umetne inteligence, s poudarkom na uporabi nevronskih mrež za napovedovanje kakovosti pri visokotlačnem litju. Uvodnemu delu, ki podaja kontekstualni okvir, sledi teoretični del, ki obravnava ključne vidike umetne inteligence, vključno z zgodovinskim razvojem umetne inteligence in opisom strojnega učenja, ki vključuje nadzorovano, nenadzorovano in spodbujevalno učenje. Prav tako so v tem delu opisane nevronske mreže, njihova sestava, arhitekturne značilnosti ter lastnosti, skupaj s procesi modeliranja, določitvijo topologije in metrikami za ocenjevanje učinkovitosti regresijskih modelov. Del je zaključen s pregledom programskega jezika Python in njegovih knjižnic za strojno učenje, ki podpirajo analizo v empiričnem delu naloge.
Empirični del naloge vključuje razvoj pilotnega modela napovedovanja kakovosti visokotlačnega litja s pomočjo orodja Orange ter implementacijo nevronske mreže v programskem jeziku Python. S pomočjo teh pristopov naloga prikazuje možno pot za napovedovanje kakovosti izdelkov pri visokotlačnem litju.
Ključne besede: umetna inteligenca, strojno učenje, nevronske mreže, Python, visokotlačno litje.
Objavljeno v ReVIS: 23.02.2025; Ogledov: 197; Prenosov: 5
 Celotno besedilo (1,90 MB) |
2. Primerjalna študija metod strojnega učenja za modeliranje QSAR : magistrska nalogaMatic Krivec, 2024, magistrsko delo Opis: Magistrska naloga predstavlja primerjalno analizo desetih različnih QSAR-algoritmov strojnega učenja, uporabljenih na desetih različnih QSAR-podatkovnih množicah, ob uporabi različnih molekulskih odtisov, da bi ocenili njihovo učinkovitost pri različnih značilnostih in velikostih podatkov. Glavni cilj je bil oceniti, kako izbira algoritma vpliva na natančnost in robustnost modelov pri napovedovanju biološke aktivnosti. Vsak algoritem je bil sistematično testiran z uporabo metrik, kot sta korelacijski koeficient (R²) in koren srednje kvadratne napake (RMSE) za ocenjevanje uspešnosti algoritmov strojnega učenja. Rezultati kažejo znatne razlike v delovanju modelov, kar poudarja, da značilnosti in velikost podatkovne množice ter izbira prstnih odtisov kritično vplivajo na napovedno uspešnost QSAR-modelov. Ta študija ponuja vpoglede v izbire algoritmov za raznolike aplikacije v odkrivanju zdravil ter potrjuje pomembnost značilnosti podatkovnih množic pri QSAR-modeliranju.
Ključne besede: QSAR, strojno učenje, molekulski odtisi, vrednotenje modelov, napovedno modeliranje
Objavljeno v ReVIS: 20.01.2025; Ogledov: 211; Prenosov: 5
Celotno besedilo (3,30 MB) |
3. |
4. |
5. |
6. Model urejanja in popisovanja nestrukturiranih besedil z uporabo strojnega učenja : doktorska disertacija študijskega programa tretje bolonjske stopnje Arhivske znanostiMiroslav 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: 267; Prenosov: 15
Celotno besedilo (9,59 MB) |
7. Stališča učiteljev in dijakov do integrativnega kurikulaMelita Lemut Bajec, Silva Bratož, Tina Štemberger, Mateja Ceket Odar, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: sodobne šole, integrativni kurikul, medpredmetni timski pouk, sodelovalno učenje, projektno učenje, srednje šole, stališča, učitelji, dijaki
Objavljeno v ReVIS: 10.11.2024; Ogledov: 286; Prenosov: 6
Celotno besedilo (365,12 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
8. VLOGA ŽIVČNIH POTI PRI NEKONTAKTNIH POŠKODBAH IN REHABILITACIJI SPREDNJE KRIŽNE VEZITadej 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: 851; Prenosov: 43
Celotno besedilo (586,61 KB) |
9. |
10. |
