Utilization of Characteristic Modal Analysis for Antenna Design Needed for an AFIT Satellite

Antenna design is a pervasive, growing field for electrical engineers. As the number of new materials and techniques increase so too does the demand and requirements pushing forth new innovative ideas. Among these ideas is a leading edge analytic technique called Characteristic Modal Analysis (CMA) originally credited to Garbacz and Turpin. CMA works to break down the current distribution along a structure in a way that can offer great insights into how that structure operates as an antenna. This technique has great merits in post design analytics but it is rarely seen to be integrated into the design process. This thesis demonstrates three independent design methods for a single antenna problem which each utilize CMA in a unique way. The results are three different designs that meet the requirements proving the utility of CMA in the antenna design process

V pedagoškem procesu uporabljena primera celovite programske rešitve SAP na Univerzi v Mariboru, Fakulteti za organizacijske vede in na Ekonomski univerzi v Pragi

The paper describes two cases of Enterprise Resource Planning (ERP) systems integration into the educational process. Case studies used at the University of Maribor, Faculty of Organizational Sciences, Slovenia and at the University of Economics Prague, Czech Republic are presented and explained with regards to where and how they are used. The lectures and seminars on the ERP systems and the market share leader ERP system SAP are available for students at both universities. Both universities have gained much practical experience with the teaching of ERP based on exercises and practical experience with the SAP product done by students. As a next step, both universities plan to prepare a common international e-business course based on scenarios running on the SAP application accessible for students from both universities. This kind of cooperation could give student projects a new international dimension. Key words: case, education, Enterprise Resource Planning (ERP), process, procurement, SAP, teaching, sellingČlanek opisuje dva primera uporabe celovite programske rešitve (ERP) znotraj pedagoškega procesa. Opisana sta učna primera uporabe na Univerzi v Mariboru, Fakulteti za organizacijske vede in na Ekonomski univerzi v Prag, Češka. Na obeh univerzah je v okviru predavanj in vaj predstavljena na trgu ena od vodilnih celovitih programskih rešitev SAP. Študentje obeh univerz so tekom svojega izobraževanja pridobili veliko praktičnih izkušenj na tem področju. Obe univerzi se zavedata pomembnosti e-regijskega sodelovanja in v prihodnosti načrtujeta skupno izobraževanje na področju celovitih programskih rešitev vključno s praktično izvedbo vaj iz SAP-a, ki bodo temeljile na skupno zastavljenem scenariju. Tak način e-regijskega sodelovanja bo študentom v okviru njihovega študija prinesel popolnoma nove dimenzije mednarodnega povezovanja. Ključne besede: študija primera, izobraževanje, učenje, celovita programska rešitev, ERP, proces, oskrbovanje, prodajanj

Uporaba akustičnega Dopplerjevega merilnika pretokov (ADMP) za analizo lebdečih plavin v rekah

V prispevku so predstavljeni nekateri rezultati meritev pretokov z uporabo akustičnega Dopplerjevega merilnika pretokov (ADMP), ki se opravljajo kot del aktivnosti v okviru mednarodnega projekta Čezmejna vodarska iniciativa za reki Drava in Mura - DRA_MUR_CI (Drava-Mura Crossborder Initiative). V sklopu delovnega paketa 3, ki se nanaša na raziskave s področja transporta sedimentov v rekah, se na izbranih profilih reke Drave in Mure izvajajo kontinuirne meritve pretokov, sočasno pa se tudi odvzemajo vzorci vode, na podlagi katerih se kasneje v laboratoriju določi vrsta in količina sedimentov. Končni rezultati meritev, ki so pretok, posnetek dna struge, površina prečnega prereza izbranega profila, srednja hitrost toka itd., služijo kot vhodni podatki za kasnejše vzpostavljanje modela lebdečih plavin v rekah, ki bo uporaben predvsem za kalibracijo obstoječega modela sedimentov rek kot osnovo za njihovo nadaljnjo upravljanje. Raziskave potekajo v sodelovanju s partnerji iz sosednje Avstrije in sicer z Oddelekom urada avstrijske koroške deželne vlade, odgovornim za strokovno področje hidrologije, vodnogospodarske zaščite, vzdrževanja, vodnega javnega dobra, (Amt der Kärntner Landesregierung, Abteilung 18, Wasserwirtschaft), ki imajo bogate izkušnje s spremljanjem transporta lebdečih plavin v rekah. V okviru projekta se izvaja medsebojna primerjava rezultatov meritev, skupni izsledki pa zagotavljajo vzpostavitev učinkovitega in natančnega modela lebdečih plavin

Portfolio selection using ensemble machine learning

V tem magistrskem delu je raziskano delovanje ansambelskih metod za izbor trgovalnega portfelja. Algoritmi strojnega učenja se čedalje pogosteje uporabljajo za avtomatizacijo in izboljšanje različnih procesov. Pri uporabi strojnega učenja lahko izbiramo med številnimi različnimi algoritmi, ki pa so za rešitev različnih problemov različno primerni. Izboru neprimernega algoritma se lahko izognemo tako, da uporabimo ansambelske metode stojnega učenja, pri katerih združimo več algoritmov. Poleg predstavitve teoretičnih razlogov za delovanje ansambelskih metod so v tem magistrskem delu izbrane ansambelske metode uporabljene pri implementaciji trgovalne strategije. Trgovalne strategije, ki uporabljajo ansambelske metode, na testni množici podatkov prinašajo znatno višje donose kot primerjalni indeks. Donose povečajo tudi glede na večino algoritmov strojnega učenja, ki so uporabljeni za oblikovanje ansamblov. To nam pokaže, da se lahko s pomočjo ansambelskega učenja vsaj izognemo izboru najmanj primernih algoritmov strojnega učenja za naš problem.This thesis explores the use of ensemble machine learning algorithms for portfolio selection. Machine learning algorithms are increasingly used to automate and improve processes across a wide range of fields. It is possible to choose between many different algorithms, but not all of them are suitable to solve a given problem. In order to avoid selecting an inappropriate algorithm, ensemble learning methods can be used, as they combine multiple learning algorithms. This thesis starts by presenting theoretical reasons for ensemble learning methods to work. Then, a selection of ensemble learning methods is used in the implementation of a trading strategy. The trading strategies based on ensemble learning methods produce considerably higher returns compared to the benchmark index, when applied to a historical test dataset. In most cases, the returns of such strategies are also higher than those obtained when using the individual algorithms which form part of the ensemble. This shows that ensemble learning methods can help us avoid using the least suitable machine learning algorithms to solve a given problem