REPOZITORIJ > NAJNOVEJŠE

Najnovejša akademska dela

Model energetske skupnosti za trajnostno načrtovanje lokalne infrastrukture in povezovanje sektorjev

Avtor(ji): Edvard Košnjek (Avtor), Boris Sučić (Mentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Doseganje ambicioznih ciljev na področju učinkovite rabe energije, povečanja deleža obnovljivih virov energije in pospešenega prehoda v podnebno nevtralno družbo se sooča s številnimi tehničnimi, okoljevarstvenimi in družbenimi ovirami. Izzivi vključujejo težavno umeščanje energetskih objektov v prostor, uravnoteženje javne koristi, ozka grla v energetski infrastrukturi, nihanja na energetskem trgu in …

Predstavitev in uporaba podatkov iz primerjalnih študij za optimizacijo in učenje

Avtor(ji): Ana Kostovska (Avtor), Panče Panov (Mentor), Sašo Džeroski (Somentor), Tome Eftimov (Somentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Nagel razvoj strojnega učenja in optimizacije črnih skrinjic je privedel do večje odvisnosti od primerjalnih podatkov za vrednotenje in primerjavo algoritmov na različnih področjih, vendar pa učinkovito izkoriščanje teh podatkov otežujejo izzivi, kot so sintaktična raznolikost, semantična dvoumnost in pomanjkanje standardizacije. Pričujoča disertacija se ukvarja s temi izzivi in zagovarja …

Izboljšanje zmogljivosti močno napolnjenih polimerno vezanih Nd-Fe_B magnetov: Integrirane napredne površinske obdelave in aditivna proizvodnja

Avtor(ji): Ana Damnjanović (Avtor), Ingrid Milošev (Mentor), Nataša Kovačević (Somentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Ta doktorska disertacija predstavlja raziskave, usmerjene v izboljšanje polimerno vezanih Nd– Fe–B magnetov z inovativnimi površinskimi obdelavami in tehnikami aditivne proizvodnje, s poudarkom na izboljšanju njihove mehanske trdnosti, magnetnih lastnosti in okoljske stabilnosti. Raziskava je ključnega pomena za širitev uporabnosti teh magnetov v sektorjih, kot so zelene tehnologije in sistemi …

Identifikacija srčnih zvokov za analizo bolezni srca s pomočjo strojnega učenja

Avtor(ji): David Susič (Avtor), Anton Gradišek (Mentor), Matjaž Gams (Somentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Bolezni srca in žilja ali kardiovaskularne bolezni (KVB) so vodilni vzrok smrti v svetu. Močno vplivajo na kakovost življenja bolnikov in predstavljajo precejšno obremenitev za zdravstvene sisteme. Povečevanje pojavnosti kroničnega srčnega popuščanja (KSP), ki je pogosta posledica KVB, predstavlja naraščajočo obremenitev za zdravje ljudi. Natančna in zgodnja identifikacija KVB je …

Spremljanje stanja in napodedovanje življenjske dobe sistemov trdno-oksidnih celic: statistični pristop

Avtor(ji): Luka Žnidarič (Avtor), Đani Juričić (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Vodik je pomemben element v sektorju zelene energije. Je okolju prijazen, lahko prenosljiv in primeren za dolgoročno shranjevanje. Sistemi trdooksidnih celic omogočajo pretvorbo vodika v energijo in obratno. Mednje sodijo sistemi trdno oksidnih gorivnih celic (SOC sistemi), ki proizvajajo električno energijo iz vodika, in sistemi trdooksidnih elektrolizerjev, ki proizvajajo vodik …

Pnevmatski mehanizmi s spremenljivo togostjo za uporabo v eksoskeletih spodnjih okončin

Avtor(ji): Luka Mišković (Avtor), Tadej Petrič (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Robotika, ki jo je mogoče nositi, je obetavna za izboljšanje človeških zmogljivosti in reševanje motoričnih izzivov pri posameznikih z okvarami, amputacijami ali pri zdravih osebah. Eksoskeleti so med različnimi nosljivimi napravami zasnovani za nošenje na zgornjih ali spodnjih okončinah. Medtem ko so se nekatere aplikacije, na primer na medicinskem področju, …

Razložljive tehnike strojnega učenja v znanostih o življenju

Avtor(ji): Martin Marzidovšek (Avtor), Vid Podpečan (Mentor), Patricija Mozetič (Somentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Ekološke, kmetijske in biološke discipline se soočajo z vse večjimi izzivi, kot so izguba biotske raznovrstnosti, motnje v prehranjevalnih verigah in podnebne spremembe, zato postaja uporaba strojnega učenja za obdelavo kompleksnih in heterogenih podatkov vse bolj pomembna. Disertacija raziskuje potencial strojnega učenja v kombinaciji z razlagalnimi pristopi za izboljšanje raziskav …

Mehanizmi depozicije in zaščite cirkonijevih konverzijskih prevlek na podlagah iz aluminijeve zlitine, jekla in cinka

Avtor(ji): Ana Kraš (Avtor), Ingrid Milošev (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Disertacija obravnava razvoj in optimizacijo cirkonijevih konverzijskih prevlek (ZrCCs) na podlagah iz hladno valjanega jekla (CRS), cinka (Zn) in aluminijeve zlitine AA5754 z uporabo večdimenzionalnega pristopa. Uporabili smo statistična orodja, zlasti metodo odzivne površine (RSM), za oceno posameznih in skupnih učinkov različnih parametrov v cirkonijevi konverzijski kopeli, kot so koncentracija …

Analiza preprek za širjenje novic

Avtor(ji): Abdul Sittar (Avtor), Dunja Mladenić (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Novice se širijo po različnih vzorcih ter imajo različno dinamiko širjenja skozi čas. Pokritost nekaterih novic je zaradi številnih razlogov omejena na določeno regijo. Novice potencialno prečkajo številne prepreke, kot so jezikovne, gospodarske, geografske, politične, časovne in kulturne. Opazovanje teh preprek nam daje vpogled v to, kaj lahko vpliva na …

Hidrotermalna topokemijska pretvorba Bi4Ti3O12 nanoploščic za pripravo novih funkcionalnih heterostrukturiranih perovskitnih titanatov

Avtor(ji): Alja Čontala (Avtor), Marjeta Maček Kržmanc (Mentor)

Leto: 2023

Tip: Doktorska disertacija

Z vidika načrtovanja novih nanostrukturnih materialov in prilagajanja njihovih funkcionalnih lastnosti postaja razumevanje mehanizmov nukleacije in rasti kristalov vse bolj pomembno. Izzivi, povezani s pomanjkanjem energije in globalnega segrevanja, so eni od najbolj obravnavanih znanstvenih in družbenih problemov dandanes. Ljudje se vedno bolj zavedamo vrednosti in pomena čistega in zdravega …