Repository of colleges and higher education institutions

Search the repository
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Query: search in
search in
search in
search in

Options:
  Reset


11 - 18 / 18
First pagePrevious page12Next pageLast page
11.
Aplikacija za sledljivost v obratu Ca-Fosfati
Matjaž Kovač, 2018

Abstract: V diplomski nalogi predstavljam izdelavo spletne aplikacije za sledljivost v obratu kalcijevih fosfatov v podjetju TKI Hrastnik, d. d. Za razvoj spletne aplikacije sem se odločil, da bi pripomogel k boljši, hitrejši in natančnejši sledljivosti v procesu proizvodnje. Spletna aplikacija je narejena s pomočjo sodobnih tehnologij, ki smo jih spoznavali med študijem na Fakulteti za informacijske študije v Novem mestu. Spletna aplikacija ima uporabniški vmesnik, ki je narejen s pomočjo bootstrapa, v ozadju pa aplikacijo poganja programski jezik PHP, ki sodeluje s podatkovno bazo MySQL. Uporabnik spletne aplikacije je poslovodja obrata kalcijevih fosfatov, ki lahko do nje dostopa preko stacionarnega računalnika, prenosnega računalnika, tabličnega računalnika ali mobilnega telefona. Vse naprave morajo biti v svetovni splet povezane preko žičnega ali brezžičnega interneta v podjetju TKI Hrastnik, d. d., saj je v aplikaciji narejena IP-blokada, ki dovoljuje dostop le z IP-ja tega podjetja.
Found in: osebi
Keywords: sledljivost, spletna aplikacija, HTML, CSS, JavaScript, PHP, MySQL
Published: 15.01.2019; Views: 2698; Downloads: 0

12.
Zaznavanje sentimenta v novicah z globokimi nevronskimi mrežami
Andraž Pelicon, 2019

Abstract: Diplomska naloga se ukvarja z analizo sentimenta v novicah. To področje v zadnjem času pridobiva na priljubljenosti, predvsem v okviru napovedovanja gibanja finančnih trgov, vendar je za slovenski jezik še dokaj slabo raziskano. Za slovenščino sicer obstajajo modeli, osnovani na metodi podpornih vektorjev, vendar ti niso dostopni za javno uporabo. V okviru te raziskave smo zasnovali arhitekturo na osnovi nevronskih mrež, ki za klasifikacijo uporablja kombinacijo samodejno generiranih značilk in TF-IDF obtežitev. Modeli, ki uporabljajo omenjeno arhitekturo, dosegajo primerljive rezultate z že obstoječimi modeli in so sposobni učinkovitega učenja na korpusih v velikosti okrog 10.000 dokumentov. Najuspešnejši model iz raziskave je na voljo kot spletna storitev na naslovu classify.ijs.si.
Found in: osebi
Keywords: analiza sentimenta, novice, slovenščina, nevronske mreže, globoko učenje
Published: 04.10.2019; Views: 3670; Downloads: 118
.pdf Fulltext (1,48 MB)

13.
Podatkovno rudarjenje na področju spletne maloprodaje: študija primera specifične trgovine z darili v Veliki Britaniji
Leja Rukše, 2020

Abstract: V diplomskem delu je rdeča nit podatkovno rudarjenje. Gre za eno izmed tehnoloških rešitev, ki pomagajo v podjetjih in znanstvenih ustanovah pri odkrivanju znanja v kupu podatkov, ki jih imenujemo tudi Big Data. Gre za odkrivanje vzorcev in povezav, ki koristijo, gledano trgovska podjetja, pri opredeljevanju strank med zveste kupce, tiste, ki se pogosto poslužujejo nakupov ali so redki kupci, zapravijo v podjetju največ ali pa so pogosti kupci. Namen rudarjenja je iz analiz razbrati, kaj stranka potrebuje in katere stranke se bodo z večjo verjetnostjo odzvale na ponudbo. Sicer pa je bistveno pri podatkovnem rudarjenju tudi to, da se uporablja lahko v vseh panogah in znatno pripomore k lažjemu poslovanju. V drugem delu je v empiričnem delu pred-stavljena konkretna analiza razvrščanja v skupine z rezultati.
Found in: osebi
Keywords: podatkovno rudarjenje, Weka, analiza, atribut, filtriranje, razvrščanje v skupine, k-means
Published: 01.10.2020; Views: 2124; Downloads: 148
.pdf Fulltext (1,57 MB)

14.
Napovedovanje števila dohodnih klicev sistema javne varnosti za klic v sili 112 ob uporabi odprtih podatkov interneta stvari
Valerij 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: osebi
Keywords: javna varnost, 112, pametno mesto, varno mesto, klasifikacija, internet stvari (IoT)
Published: 18.06.2021; Views: 1447; Downloads: 126
.pdf Fulltext (5,56 MB)

15.
A decision support system for identity and access management
Miljenko Hajnić, 2022

Abstract: Managing redeployment of employees is a complex and highly demanding process for a company’s decision-makers in the human resources department since it requires fast responsiveness, in particular when there is a huge amount of requests and activities required to answer the organizational needs. Redeployment requires multiple evaluations of employees and organizational units involving many attributes, such as education, skills, work experience, and distance from the workplace, to name a few. Consequently, every redeployment task causes a new cycle of granting new access rights to the company’s application software. Since the whole granting access procedure can take from several hours up to several days, depending on the number of IT administrators and the number of employees’ user accounts that have to be appropriately configured, the cost of employee redeployment is directly reflected through the overhead expense for employees while they wait for their user account to be updated, and in the meantime, the company’s income will be lower than the projected one. To address this problem, this doctoral thesis focuses on the importance of key service interoperability and the development of software components that enable the integration of the decision model with Human Resources Management software and Identity and Access Management software into the decision support system in order to increase the company’s efficiency and effectiveness. Key service interoperability was achieved by first developing a decision support model using the Decision EXpert (DEX) method. The developed DEX model was applied for a logical base in the development of the web-based application. We developed a custom web-based application that evaluates multiple entities at once and proposes several appropriate alternatives ranked by three novel algorithms that we developed for three different contexts of employee redeployments. Our web-based application is a software prototype designed for easy integration with other business applications involved in the process of employee redeployment. Finally, we performed several process simulations to conceptually test the possibility, feasibility and profitability of software improvements and integrations.
Found in: osebi
Keywords: decision support, decision expert, human resources, redeployment, identity and access management
Published: 25.02.2022; Views: 896; Downloads: 86
.pdf Fulltext (2,31 MB)

16.
Razvoj digitalne strategije za Srednjo šolo za gostinstvo in turizem
Tea Zakšek, 2023

Abstract: Informacijska družba zahteva hitro usvajanje znanj, saj le-te omogočajo konkurenčnost v izobraževanju. Ker je Evropska unija že sprejela digitalni akcijski načrt v izobraževanju, je potrebno strokovne delavce ustrezno pripraviti na pričakovano prenovo, saj z obstoječimi digitalnimi kompetencami ne bodo kos zahtevam prenovljenih učnih načrtov. Projekt Dviga digitalne kompetentnosti je zasnovan z namenom zagotavljanja podpore vzgojno – izobraževalnim zavodom pri implementaciji digitalne strategije, kar je glavni cilj pričujoče magistrske naloge. V prvem delu naloge so teoretično opisani osnovni pojmi obravnavane tematike. Nadaljnje empirično raziskovanje je potekalo s samoevalvacijskim orodjem SELFIE, s katerim je bila raziskana stopnja digitalnih kompetenc dijakov in strokovnih delavcev v Srednji šoli za gostinstvo in turizem v Novem mestu. Izhajajoč iz pridobljenih podatkov o stanju digitalnih kompetenc, smo z metodo DEX ter orodjem za večriterijsko modeliranje DEXi, izbrali tri področja razvojnih prioritet za izgradnjo digitalne strategije šole.
Found in: osebi
Keywords: digitalna strategija, digitalne kompetence, orodje SELFIE, DEXi
Published: 25.04.2023; Views: 599; Downloads: 91
.pdf Fulltext (6,57 MB)

17.
Algorithm for short-time correction of wind speed forecasting models
Zdravko Kunić, 2023

Abstract: In this dissertation, a new algorithm for forecast correction of short-term wind speed predictions is proposed to improve the forecast of bora gusts, frequently resulting in high-speed wind situations dangerous for traffic. The motivation arises from occasionally ambiguous results of the decision support system relying only on the last forecast, which aids traffic management in strong and gusty wind conditions on the roads in Croatia. The proposed correction algorithm uses numerical weather prediction model characteristics to iteratively forecast the wind speed multiple times for the same future window. Iterative predictions are used as input features of the algorithm, and corrected predictions result from the output. The proposed algorithm is tested with artificial neural networks, random forests, support vector machines, and linear regression to demonstrate the superiority of the algorithm performance on a dataset comprising five years of actual data measurements at the Croatian bridge Krk and complementary historical forecasts by ALADIN numerical weather prediction model.
Found in: osebi
Keywords: upravljanje prometa, napoved hitrosti vetra, popravek napovedi, nevronske mreže, zaporedne napovedi
Published: 09.11.2023; Views: 289; Downloads: 17
.pdf Fulltext (3,75 MB)

18.
Razvoj, ovrednotenje in primerjava odločitvenih modelov za napovedovanje delovanja čistilne naprave
Marko Štemberger, 2023

Abstract: V diplomski nalogi raziskujemo, kako lahko odločitvene modele v programu Orange uporabimo za čiščenje odpadne vode. Glavno vprašanje, ki nas zanima, je, kako dobro lahko ti modeli napovedujejo učinkovitost čistilnih naprav za odpadne vode, še posebej ko gre za razmerje med različnimi vhodnimi in izhodnimi parametri. Da bi to ugotovili, smo se lotili kombinacije empirične analize in strojnega učenja. Uporabili smo tri različne algoritme: Neural Networks (NN), Random Forest (RF) in Naivni Bayes (NB). Da bi še dodatno izboljšali naše modele, smo vključili tudi algoritem ReliefF, ki nam je pomagal izbrati tiste spremenljivke, ki najbolj vplivajo na naše rezultate. Glavni cilj naše raziskave je bil razjasniti, kako lahko odločitveni modeli pomagajo pri čiščenju odpadne vode. Končni cilji so bili jasni: ustvariti robustne odločitvene modele, preveriti, kako dobro delujejo, in ugotoviti, katere spremenljivke so ključne za uspešno čiščenje odpadne vode.
Found in: osebi
Keywords: strojno učenje, nevronske mreže, naključni gozd, naivni Bayes, algoritem ReliefF, odločitveni modeli, Orange
Published: 06.12.2023; Views: 238; Downloads: 26
.pdf Fulltext (3,71 MB)

Search done in 0 sec.
Back to top