Najnovejša akademska dela
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 …
Predstavitev in uporaba podatkov iz primerjalnih študij za optimizacijo in učenje
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 …
Avtonomno oblikovanje obnašanja robota za učinkovito izvajanje nalog
Cilj prizadevanj za avtonomno učenje robotov je omogočiti robotom, da se nemoteno vključijo v naše vsakdanje življenje ter povečajo našo učinkovitost in udobje. Po drugi strani pa ima v industrijskem sektorju avtonomno učenje robotov ključno vlogo pri sledenju hitro razvijajočim se zahtevam trga. Ker se izdelki in procesi hitro spreminjajo, …
Razvoj in uporaba netarčnih in tarčnih orodij za zaznavanje virusov v okviru epidemiologije voda
Tradicionalne metode preučevanja virusov so omejene pri odkrivanju novih patogenov, vendar nedavni napredek na področju visoko zmogljivega sekvenciranja (HTS) to spreminja. Uporaba HTS omogoča poglobljeno analiyo viromov različnih gostiteljev in okolij ter odkrivanje znanih in neznanih vrst virusov. Kljub temu tarčni pristopi, kot je kvantitativna PCR, ostajajo zlati standard za …
Razumevanje vpliva problemskih pokrajin v numerični optimizaciji črne škatle
Na področju optimizacije velja, da je uspešnost optimizacijskih algoritmov odvisna od problemov, ki jih algoritmi rešujejo. Posledično moramo za dosego dobrih optimizacijskih rezultatov pravilno izbrati tisti algoritem, ki je zmožen ta problem dobro rešiti. To lahko storimo s podrobnim poznavanjem tako optimizacijskih algoritmov kot tudi problemov. Kljub temu pa je …
Debele plasti svinčevega magnezijevega niobata titanata pripravljene z metodo nanašanja v aerosolu
Miniaturizacija elektronskih naprav zahteva pripravo funkcijskih komponent v obliki mikrometrskih debelih plasti. Eden izmed najbolj obetavnih funkcijskih materialov je relaksorski feroelektrik (1-x)Pb(Mg1/3Nb2/3)O3–xPbTiO3 (PMN–100xPT), saj izkazuje vsestranske dielektrične, piezoelektrične in relaksor-feroelektrične lastnosti. Integracijo funkcijskih keramičnih materialov na neuveljavljene substrate, kot so kovine in polimeri, otežuje pojav termičnih procesov ob visokotemperaturnem postopku …
Površine in mejne plasti pri rasti SrTiO3 na Si s tehniko pulznega laserskega nanašanja
Tanke plasti SrTiO3 (STO) se uporabljajo kot puferske plasti, ki omogočajo epitaksialno integracijo različnih funkcionalnih oksidov s silicijem. Kadar se za rast STO na Si uporablja pulzno lasersko nanašanje (PLD), se na spoju STO-Si tvori tanka amorfna plast, ki omejuje uporabo tovrstnih heterostruktur v določenih aplikacijah. V doktorskem delu so …
Laserska ablacija - elementna masna spektrometrija z induktivno sklopljeno plazmo - temeljna raziskava procesov ablacije in depozicije
Laserska ablacija (LA) je vsestranska metoda, ki jo je mogoče uporabiti za elementno analizo raznovrstnih materialov, poleg tega pa tudi za sintezo, npr. pulzno lasersko depozicijo (PLD) širokega nabora materialov. Analiza in sinteza sta lahko uspešni samo, če je izbiti material mogoče stehiometrično prenesti do detektorja ali substrata. Čeprav sta …