Najnovejša akademska dela
Lokalne mehanske lastnosti perovskitnih oksidnih feroelektričnih materialov
Feroelektrične materiale odlikuje sposobnost pretvorbe električne energije v mehansko in obratno, zaradi česar se pogosto uporabljajo kot senzorji, aktuatorji in ultrazvočni pretvorniki. Njihove električne in elektromehanske lastnosti so zato dobro raziskane, medtem ko so mehanske lastnosti, kot sta Youngov modul (E) in trdota (H), precej manj poznane. Natančno poznavanje mehanskih …
Ekološko modeliranje fitoplanktonske združbe v severnem Jadranskem morju
Doktorska disertacija preučuje ekološko dinamiko fitoplanktonskih združb v severnem Jadranu s poudarkom na fenologiji, okoljskih dejavnikih in trofodinamiki. Kompleksnost območja, ki ga zaznamujejo pestrost fitoplanktonskih združb, velika spremenljivost okolja in intenzivne človekove dejavnosti v tej disertaciji ni obravnavana kot ovira, temveč kot priložnost za pridobitev novih ekoloških spoznanj. Disertacija gradi …
Evolucijski algoritmi za optimizacijo pesimističnih dvonivojskih problemov in minimaks problemov
Disertacija obravnava dva različna, vendar povezana optimizacijska problema: dvonivojske in minimaks probleme v kontekstu evolucijskih algoritmov (EA). Dvonivojska optimizacija vključuje hierarhično odločanje, pri katerem so odločitve na zgornjem nivoju podvržene omejitvam, določenim z rešitvami optimizacijskega problema na spodnjem nivoju. Ti problemi so posebej zahtevni zaradi svoje ugnezdene strukture, potrebe po …
Pametno razšumljanje pri optimizaciji povratnih nevronskih mrež
Doktorska disertacija predstavi novo optimizacijsko metodo, ki temelji na globokem učenju in je oblikovana za podatkovne zbirke z visoko stopnjo šuma. Glavni znanstveni prispevek je kombinacija pametnega odstranjevanja šuma za povratne nevronske mreže, ki preprečuje težave s prekomernim prilagajanjem podatkom, ko ni na voljo dovolj učnih podatkov. Metoda prispeva k …
Pridobivanje elektrokeramičnih kompozitov pri sobni temperaturi
V svoji doktorski disertaciji sem se osredotočila na raziskovanje dielektrično keramičnih kompozitov na osnovi stroncij titanata, SrTiO3 (krajše ST), ki sodi med perovskitne materiale brez svinca in ima velik potencial za uporabo v različnih elektronskih komponentah. Zaradi visoke energetske porabe pri visokotonažni industrijski proizvodnji tovrstnih materialov za elektroniko potrebujemo okolju …
Predprocesiranje heterogenih tokov podatkov za aplikacije v internetu stvari
S hitrim razvojem senzorskih tehnologij, še posebej v okviru interneta stvari (IoT), smo vstopili v obdobje, ki ga zaznamujejo velike količine podatkov, ki so na voljo v realnem času. S tem so nastale potrebe po novih metodah obdelave podatkov, ki omogočajo prehod od tradicionalne paketne (batch) analize do uporabe metod …
Analiza preprek za širjenje novic
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 …
Kristalna struktura in fazne transformacije v 1D nanostrukturah
Nanostrukture kovinskih oksidov in sulfidov predstavljajo skupino materialov, uporabnih v številnih aplikacijah, njihov razvoj pa še vedno poteka. Njihova sinteza, vključno s sintezo novih kompleksnih struktur in morfologij, je v nanoznanosti deležna velike pozornosti in zanimanja. Na tem področju so se reakcije ionske izmenjave izkazale kot obetavna strategija za sintezo …
Računalniško modeliranje informacijske dinamike v zaznavanju otroških melodij
Doktorska disertacija se osredotoča na informacijsko dinamiko otroške melodije, natančneje na modeliranje otrokovega dojemanja glasbene strukture melodije v otroških in otroških ljudskih pesmih, ki v preteklosti niso bile deležne velike pozornosti. Ker niti otroške niti otroške ljudske pesmi trenutno niso priznane kot edinstven in samostojen glasbeni žanr, je raziskava teh …
Simulacija aproksimiranih avtoregresijskih modelov na podlagi gaussovskih procesov
V doktorski disertaciji predstavimo aproksimacijo avtoregresijskih simulacijskih modelov na podlagi gaussovskih procesov. Modeli gaussovskih processov so bayesovska neparametrična regresijska metoda, katere glavna prednost leži v analitični kvantifikaciji negotovosti. Njihovo slabost predstavlja učenje modelov na podlagi maksimizacije marginalne pogojne porazdelitve, ki rezultira v kubični računski kompleksnosti glede na količino podatkov. Dodaten …