Classification of Histological Images of the Intestine

Tema ovog rada je klasifikacija Crohnove bolesti ili ulceroznog kolitisa na temelju histoloških snimki crijeva pomoću dubokih neuronskih mreža. Rad objašnjava postupak predobrade malog, visokodimenzionalnog i neuravnoteženog skupa podataka kao što su segmentacija i razlamanja snimki na zakrpe radi smanjenja dimenzija ulaza, očuvanja detalja, eliminacije šuma te povećanja primjeraka u skupu podataka te uravnotežavanje skupa podataka i podjelu skupa podataka na skup za treniranje i testiranje. Opisuju se arhitektura modela, proces treniranja i evaluacije modela na temelju odabranih metrika. Metrike pokrivaju razne zahtjeve koje bi liječnik mogao imati pri evaluaciji modela te dopušta stručnjaku da odabere najuspješniji model.The topic of this paper is the classification of Crohn's disease or ulcerative colitis based on histological images of the intestine using deep neural networks. The paper explains the preprocessing procedure of a small, high-dimensional and imbalanced dataset, such as segmentation and splitting of recordings into patches in order to reduce input dimensions, preserve details, eliminate noise and increase the number of samples in the data set, as well as balancing the data set and dividing the data set into training and testing sets. The architecture of the model, the process of training and evaluation of the model based on selected metrics are described. The metrics cover the various requirements a physician might have when evaluating a model and allow the practitioner to select the most successful model

A heuristic solution for the problem of finding the longest chain in the Kaladont game

Ovaj rad istražuje problem pronalaska najduljeg lanca riječi u igri Kaladont i uspore- đuje ga s problemom pronalaska najduljeg puta u grafu. Opisuje se motivacija za prona- laženje najduljeg puta u grafu te se objašnjava kako se cjelobrojnim linearnim programi- ranjem može riješiti taj problem. Na skupu podataka je pronađen najdulji mogući lanac i rješenje je uspoređeno s drugim najboljim rješenjima. Rezultati također pokazuju da je postignuto optimalno rješenje.This work investigates the problem of finding the longest word chain in the word game Kaladont and draws parallels with finding the longest path in a graph. It ex- plains the motivation behind finding the longest path in a graph and explains how it can be solved using integer linear programming. On a given dataset, the longest possible chain is identified, and the solution is compared to other best-performing solutions and is shown to be the optimal solution

Virtual Aquarium for Educational Robotic Fish

Svrha projekta RoboAquaria jest promicanje STEM područja i poticanja ekološke svijesti putem edukacijske robotike. Cilj je izraditi edukacijske robote morskih životinja, koji se mogu programirati koristeći blokovske naredbe, koju pruža Googleova biblioteka Blockly. Izrađuju se korištenjem mikrokontrolera M5StickC Plus te njegovih vanjskih dodataka. Kao alternativa za one koji nemaju dostupne fizičke komponente ili kao dodatak uz nastavu, cilj je izraditi virtualnu simulaciju za programiranje spomenutih edukacijskih robota, što je tema ovog diplomskog rada. Koristeći razvojna okruženja Unity i Visual Studio 2022. te biblioteku UBlockly uspješno je izrađen projekt, koji se može preuzeti kao aplikacija za Android platforme.The purpose of the RoboAquaria project is to promote the STEM field and raise environmental awareness through educational robotics. The goal is to create educational marine animal robots, which can be programmed using block commands, provided by Google's library Blockly. They are made using the M5StickC Plus microcontroller and its addable units. As an alternative for those who do not have available physical components or as an addition to classes, the goal is to create a virtual simulation for programming the mentioned educational robots, which is the subject of this thesis. Using the Unity and Visual Studio 2022 development environments and the UBlockly library, the project was successfully created, which can be downloaded as an application for Android platforms

Improving the qualitative features of the user interface of mobile applications using machine learning methods

Tema rada je unaprjeđenje dizajna sučelja mobilnih aplikacija kroz strojno učenje. Rad istražuje postojeće principe UI/UX, procjenjuje estetiku sučelja te istražuje tehnike automatizirane generacije sučelja. Metodologija uključuje eksperimente s podacima kao što su Rico, Clay i Huggingface, te primjenu modela za generiranje rasporeda za poboljšanje UI-a. Rad zaključuje raspravom o implikacijama i budućim smjerovima istraživanja u automatizaciji dizajna UI-a korištenjem strojnog učenja.The thesis focuses on enhancing mobile app UI design through machine learning. It investigates existing UI/UX principles, evaluates UI aesthetics, and explores automated UI generation techniques. The methodology involves experiments using datasets like Rico, Clay, and Huggingface, and implements layout generation model for UI improvement. The thesis concludes by discussing the implications and future research directions in UI design automation using machine learning

Generating new perspectives of an object from two-dimensional images using neural networks

Provedeno je istraživanje Neural Radiance Fields metode i pixelNeRF okvira za učenje koji korištenjem neuronskih mreža provodi sintezu novih pogleda na predmet iz jedne ili nekoliko ulaznih slika. Korišten je PixelNeRF model treniran na ShapeNet skupu slika automobila prilagođen ulazu stvarnih fotografija automobila. Provedeno je testiranje modela s jednom do nekoliko ulaznih slika koristeći fotografije različitih automobila, kao i sintetički generiran skup slika. Kvaliteta novih pogleda na predmet očekivano raste s povećanjem broja ulaznih slika automobila, no već odlične rezultate prezentira i sinteza pogleda iz dvije te četiri ulazne fotografije.Research was conducted on the Neural Radiance Fields method and the pixelNeRF learning framework, which uses neural networks to synthesize new views of the subject using one or several input images. A PixelNeRF model trained on a ShapeNet set of car images and adapted to the input of real car photos was used. The model was tested with one to several input images using photos of different cars as well as a synthetically generated set of images. As expected, the quality of new views of the subject increases with the number of input car images, but excellent results are also presented by the synthesis of views from only two or four input photos

Applying deep learning to computing indefinite integrals using a large language model

Na zadatku računanja neodređenih integrala je dotreniran veliki jezični model Llama-2 sa sedam milijardi parametara predtreniran da odgovara na pitanja. Korišteni su primjeri u jednostavnom formatu definiranom u sympy biblioteci u pythonu. Primjeri su stvoreni programski nasumičnim generiranjem funkcija iz definiranih pravila i dopuštenih elementarnih matematičkih funkcija. Model je testiran i uspoređen s originalnim te se primjećuju znatna poboljšanja. Dotreniranje je obavljeno tehnikom LoRA koja je memorijski jako učinkovita i omogućava brzo učitavanje i dijeljenje modela. Model je stavljen na online bazu Huggingface.The Llama-2 large language model with 7 billion parameters, designed to be a chat assistant, was finetuned on the task of solving indefinite integrals. Training examples have a simple format defined by the sympy python library. The examples were generated randomly from a defined set of rules and elementary functions. The model was tested and compared to the baseline model, showing significant improvements. Finetuning used the memory-efficient LoRA technique which enables fast loading and sharing of models. The model was uploaded to the public Huggingface model repo

Web Application for Bioinformatics Data Analysis

U ovom radu opisana je izrada web aplikacije za analizu bioinformatičkih podataka i pokretanje bioinformatičkih procesa uz pomoć vanjskih alata kao što su: minimap2, Flye, BCFtools i drugi. Aplikacija je napravljena kako bi premostila izazove s kojima se korisnici susreću prilikom korištenja navedenih alata. Glavni izazovi prilikom korištenja su nedostatak intuitivnog grafičkog sučelja, kompleksnost kombiniranja različitih alata i procesa kako bi se dobili željeni rezultati te potreba za velikim računalnim resursima. Aplikacija nudi intuitivno grafičko sučelje za pokretanje procesa, mogućnost pohrane datoteka na udaljenom serveru, mogućnost grafičke analize rezultata pomoću IGV preglednika te lakšu kontrolu i pregled svojih procesa i podataka.This paper describes the development of aweb application for analyzing bioinformatics data and running bioinformatics processes using external tools such as minimap2, Flye, BCFtools, and others. The application was created to overcome challenges that users face when using these tools. The main challenges include the lack of an intuitive graphical interface, the complexity of combining different tools and processes to obtain desired results, and the need for significant computational resources. The application provides an intuitive graphical interface for process execution, the ability to store files on a remote server, the option for graphical analysis of results using the IGV browser, and easier control and review of processes and data

System for detection and identification of multiple products via QR code

Detekcija objekata je jedan od najznačajnijih problema područja računalnog vida. Moderni modeli detekcije objekata temelje se na dubokom učenju i neuronskim mrežama. Područje detekcije objekata se susreće s mnogim problemima, a jedan od njih je detekcija u stvarnom vremenu većeg broja objekata. QR kodovi su široko rasprostranjeni način kodiranja informacije. U sklopu ovog rada stvoren je program koji koristi YOLO model detekcije objekata za ostvarenje paralelne detekcije više objekata s QR kodovima u stvarnom vremenu.Object detection is one the most significant problems in the field of computer vision. Modern object detection models are based on deep learning and neural networks. The field of object detection faces many problems, one of which is real-time detection of a large number of objects. QR codes are a widespread way of encoding information. As part of this paper, a program was created that uses YOLO object detection model to achieve parallel detection of multiple objects with QR codes in real time

Method for selecting capacitor of shared DC-link of power converter for multi-motor electric vehicles

Automobilska industrija suočava se sa značajnim izazovom u prijelazu na električna vozila. Dok elektrifikacija globalno napreduje, i dalje postoje brojne nesigurnosti koje zahtijevaju daljnja istraživanja. Trenutačno većina električnih vozila koristi jedan električni motor kojeg pokreće jedan izmjenjivač. Ovaj rad istražuje prednosti korištenja dvostrukog izmjenjivača s dijeljenim kondenzatorom istosmjernog međukruga koji napaja više električnih motora. Takva konfiguracija nudi prednosti poput smanjene mase i volumena sustava. Provedene su simulacije strujno-naponskog naprezanja dijeljenog kondenzatora za različite modulacijske algoritme. Na temelju simulacija odabran je kondenzator koji će ispuniti zadane zahtjeve. Napravljena su eksperimentalna mjerenja kojima su potvrđeni ishodi simulacije i pokazan odnos između modulacijskih algoritama i valovitosti napona DC međukruga.The automotive industry faces a significant challenge in transitioning to electric vehicles (EVs). While electrification is progressing globally with ongoing advancements, numerous uncertainties persist, necessitating further exploration. Presently, most EVs employ a single electric motor driven by a single inverter. This paper explores the benefits of employing a shared capacitor DC link converter with a dual inverter and multiple electric motors. Such a configuration offers advantages such as reduced system mass and volume. Through simulation, various modulation algorithms were evaluated, ultimately selecting a capacitor to fulfill operational requirements. Experimental measurements were conducted to validate simulation outcomes and show the relationship between modulation algorithms and the voltage ripple of the DC intermediate circuit

A Tool for Ensuring the Quality of Meta Data on Open Data Portals

Rastom broja portala otvorenih podataka povećava se i količina objavljenih podataka, međutim ne nužno i sama iskoristivost podataka te interoperabilnost portala. Upravo na tome području ulažu se napori za poboljšanje kvalitete tih podataka ili preciznije metapodataka. U ovom radu istražit će se relevantne norme koje se koriste za opisivanje skupova podataka, pružit će se pregled dosadašnjih programskih rješenja na području osiguravanja kvalitete metapodataka te završno implementirati će se programsko rješenje koje zadovoljava neke od identificiranih zahtjeva. Navedeni će se ciljevi obraditi s naglaskom na specifičnostima europskih portala otvorenih podataka i zahtjeva definiranih od strane organizacija i tijela Europske Unije, jednog od najvećih promicatelja otvorenosti podataka u svijetu.As the number of open data portals increases, so does the amount of published data, but not necessarily the usability of the data and the interoperability of the portals. It is precisely in this area that efforts are being made to improve the quality of this data, or more precisely metadata. In this paper, the relevant norms used to describe datasets will be examined, an overview of existing software solutions in the field of metadata quality assurance will be provided, and finally, a software solution that meets some of the identified requirements will be implemented. The stated goals will be addressed with an emphasis on the specifics of European open data portals and requirements defined by organizations and bodies of the European Union, one of the biggest promoters of open data in the world