Primjena dubokog učenja u obradi zvuka

U ovom radu objašnjavamo pojam neuronskih mreža i promatramo njihov matematički aspekt. Dajemo generalni uvid u arhitekturu neuronskih mreža, te način na koji neuronska mreža uči i kako se zatim ponaša na dosad neviđenim podacima. Zatim, dajemo naglasak na rekurentne neuronske mreže i kako one rješavaju problem klasifikacije nizova. Objašnjavamo posebnu arhitekturu rekurentnih neuronskih mreža, tzv. Long-Short Term Memory arhitekturu. Na kraju, pokazujemo kako smo iskoristili programski jezik Python i biblioteku otvorenog koda Tensorflow, za izradu modela rekurentne neuronske mreže, koji se sastoji od dvije Long-Short Term Memory jedinice, kako bismo riješili problem klasifikacije gradskih zvukova, na UrbanSound 8k skupu podataka. Koristimo metodu unakrsne validacije i, kao rezultate, prikazujemo prosječnu točnost koju dobivamo na testnim skupovima podataka, te matricu konfuzije za jedan testni skup podataka.In this thesis we explain the concept of neural networks and observe their mathematical aspect. We give a general insight into the architecture of neural networks, the way the neural network learns, and how it behaves on previosly unseen data. Then, we give a special accent to recurrent neural networks and how they solve the problem of sequence classification. We explain a special architecture of recurrent neural networks, the so-called Long-Short Term Memory architecture. In the end, we present how we used Python programming language and the open source library Tensorflow, to create a recurrent neuronal network model that consists of two LongShort Term Memory units, to solve the problem of urban sound classification, on the Urban Sound 8k data set. We use the cross-validation method and, as results, we give the average accuracy obtained for test datasets, and the confusion matrix for one test dataset

Neural network modeling methods for predicting the air parameters in the city of Tuzla

According to the report of the World Health Organization, the city of Tuzla is the second in the world, and the first in Europe in terms of the number of diseases caused by air pollution. Tuzla Canton since 2003 has continuous air monitoring. Concentrations of individual pollutants exceed hourly, daily and annual limit values. In this paper, based on the existing results of air monitoring and meteorological data, using statistical methods and neural network modeling methods, unique and reliable models for predicting the concentration of NO2 in the air for the City of Tuzla have been developed. The results obtained using these models can be used in strategic decision-making processes and activities related to air quality control and management. This paper, on the example of the City of Tuzla, showed that using existing air monitoring data, concentrations of pollutants can be predicted for a longer period of time, using artificial intelligence methods. Reliable models with a high correlation coefficient can be obtained. In the case of a short or long interruption of the measurement of pollutant concentrations for the City of Tuzla with the help of models, which are the result of this work, it is possible to predict the concentrations of pollutants and plan to take measures based on them

Development of an algorithm for identification of boosted Higgs bosons decaying in two b quarks using the upgraded CMS pixel detector

U prvoj polovici 2017. godine izvršena je nadogradnja CMS piksel detektora sa Phase 0 na Phase 1 konfiguraciju. U ovom diplomskom radu ispitan je učinak nadogradnje piksel detektora na algoritam za dvostruko b označavanje. Učinak je određen usporedbom performansi algoritma na simuliranim podacima prije i nakon nadogradnje i rezultati pokazuju da se performanse algoritma poboljšaju korištenjem Phase 1 detektora. Također je izvršen i novi trening algoritma na Phase 1 podacima čime je dobiveno dodatno poboljšanje performansi. Usporedbom Phase 1 i Phase 0 treninga na odgovarajućim podacima u rasponu transverzalnog impulsa hadronskih mlazova od 300 do 1000 GeV pokazano je da Phase 1 algoritam ima bolje performanse na svim radnim točkama. Relativno poboljšanje iznosi oko 10% na radnim točkama visoke čistoće signala što se polako smanjuje smanjenjem čistoće. Utvrđeno je da poboljšanju najviše doprinosi bolja mogućnost raspoznavanja b hadronskih mlazova od hadronskih mlazova nastalih iz lakih kvarkova i gluona. Ispitana je ovisnost algoritma za b označavanje o transverzalnom impulsu hadronskog mlaza i značajne se degradacije performansi pojavljuju tek od 1000 GeV. Dodatno poboljšanje algoritma dobiveno je korištenjem bolje konfiguracije parametara metode stabla odlučivanja koja se koristi tijekom treniranja.The CMS pixel detector was upgraded from Phase 0 to Phase 1 configuration in the first half of 2017. The effect of the upgrade on the double b tagging algorithm is studied in this master’s thesis. It is determined by comparing the performance of the algorithm on the simulated data before and after the upgrade. Results show that the Phase 1 upgrade improves the performance of the double b tagging algorithm. Retraining of the algorithm using Phase 1 data is also performed to get additional improvement. Comparison of Phase 1 and Phase 0 training in the 300–1000 GeV transverse momentum range shows that Phase 1 training performs better on the whole range of working points. Relative improvement starts at about 10% for the high signal purity working points and slowly decreases with decreasing signal purity. It is determined that the upgrade mostly improves discrimination between b hadron jets and light-flavour jets. The stability of the algorithm with respect to the jet transverse momentum is confirmed and significant degradation of performance starts only above 1000 GeV. Further improvement of the algorithm is achieved by using a more optimal set of parameters in the training of the boosted decision tre

Analiza tekstova projektnih prijedloga primjenom postupaka statističke obrade prirodnoga jezika

U ovom je radu napravljena analiza projektnih prijedloga metodama obrade prirodnog jezika. Projektni prijedlozi preuzeti su s dvije najpoznatije platforme za grupno financiranje - Kickstarter i Indiegogo, a postupak prikupljanja podataka ukratko je opisan u radu. Nakon toga, objašnjen je proces pretvorbe tekstova dohvaćenih direktno s internetskih platformi u oblik pogodan za analizu - tzv. predprocesiranje. Analiza napravljena u ovom radu sastoji od dvije smislene cjeline. U prvoj je cjelini napravljena klasifikacija projektnih prijedloga na odgovarajuće kategorije. Dana je motivacija za taj problem i opisana metoda potpornih vektora, koja se u ovakvim problemima pokazuje vrlo uspješnom. Nakon toga je detaljno opisan proces izbora najboljih značajki za klasifikaciju, kao i izbora najboljih parametara za metodu. Na poslijetku je klasifikator, istreniran na velikom broju projekata s Kickstartera, podijelio projekte s Indiegogo-a u odgovarajuće kategorije. To će omogućiti daljnju analizu i usporedbi dviju platformi. U drugoj je cjelini napravljeno modeliranje tema projektnih prijedloga s obje platforme. Opisan je proces izbora broja tema te je tada model s 35 tema prilagođen podacima, a te su teme prikazane popisom njihovih najfrekventnijih riječi. Na poslijetku su usporedbom tema po kategorijama povezane dvije smislene cjeline koje se protežu kroz rad i dana je usporedba dviju najpoznatijih platformi. Za potrebe rada u prvom su poglavlju objašnjene metode korištene za analizu. Također, dan je i kratak opis grupnog financiranja, kao i pregled dosadašnjih rezultata.This thesis describes an analysis of crowdfunding projects with Natural language processing methods. Projects were downloaded from the two biggest crowdfunding platforms - Kickstarter and Indiegogo and the downloading process has been described in the thesis in short. After that, the preprocessing that transforms raw text into an analysis-friendly form was described. The analysis consists of two parts. The first part is project classification into categories. After the motivation and theoretical background of the SVM method, we have described feature extraction methods and parameters tuning. The classification was then used to classify Indiegogo projects into categories from Kickstarter. This will make further analysis and platforms comparison possible. The second part describes topic modelling on both platforms together. After choosing the number of topics, a model was fitted and the topics were represented by their most frequent words. Finally, the comparison of topics throughout categories connected both parts of the thesis. For the purposes of this thesis, the first section provides methods used for analysis. Additionally, a short description of crowdfunding, as well as an overview of current scientific results

Kompleksnost skrivenih Markovljevih modela

U ovom diplomskom radu smo se bavili skrivenim Markovljevim modelima, statističkim alatom koji je namijenjen modeliranju nizova koje generira neki skriveni proces. Dali smo formalnu definiciju skrivenog Markovljevog modela, opisali neke algoritme za rad sa skrivenim Markovljevim modelima i implementirali ih u programskom jeziku Python. Konstruirali smo primjer skrivenog Markovljeva modela. Proveli smo nekoliko simulacija i pokušali smo naći najbolji model koji bi opisao te podatke. Koristili smo nekoliko statističkih metoda za odabir najboljeg modela: maksimizacija vjerodostojnosti, log-omjer vjerodostojnosti i informacijske kriterije.This thesis is concerned with a statistical model called hidden Markov model (HMM), statistical tool designed for modelling sequences generated by hidden processes. We give a formal definition of the hidden Markov model, describe several algorithms used in their analysis and present their in Python. We also construct example of hidden Markov model. We simulate data and attempt to find the best model for it. We use several statistical methods: likelihood maximization, log-likelihood ratio and information criteria

Neural networks and their application in water management

U radu su detaljnije opisane neuralne mreže koje su dnaas sve češće u primjeni pri rješavanju problema iznimno visokog stupnja složenosti. Uz definiranje neuralnih mreža, dana je njihova podjela, prikaz strukture i osobina te je izdvojen pregled povijesnog razvoja. Istaknuta je primjenu neuralnih mreža unutar područja vodnog gospodarstva i to prije svega na području Hrvatske. Pri tome su ukratko opisane najznačajnije neuralne mreže koje su do danas razvijene i rabljene u praksi.Neural networks, nowadays increasingly used for solving problems of exceptionally high level of complexity, are described in great detail. After definition of neural networks, their classification is given, and their structure and properties are presented. An overview of their historic development is also given. An emphasis is placed on the use of neural networks in water management, especially in the territory of Croatia. At that, most significant neural networks developed so far and used in current practice are briefly presented

Statistika višestrukog poravnanja

U ovom diplomskom radu bavimo se opisom profila familije proteina. Opisati profil familije znači procijeniti parametre pridruženog skrivenog Markovljevog modela. Profil familije omogućuje da se novi članovi familije mogu poravnati s već poravnatom familijom. Procjena parametara modela nije jednostavan proces, neke parametre procijenimo, druge fiksiramo. Promijenimo li samo jednu vrijednost u procjeni, promijenit će se poravnanje, dakle možemo reći da procjena nije robusna. Iz poravnate familije proteina procijenimo inicijalne parametre, na temelju kojih iterativno želimo dobiti parametre pomoću kojih će poravnanje familije biti najsličnije originalnom. Proceduru za procjenu parametara ponovili smo dva puta i sa svakom procjenom dobili bolje poravnanje. Iako smo napravili samo dvije procjene, ta procedura može biti iterirana. S druge strane ali moramo imati na umu da ne moramo dobiti potpuno isto poravnanje.In this thesis, we want to describe a protein family profile. To describe the family profile means to estimate the parameters of the Hidden Markov Model associated to an alignment. Family profile enables aligning of newly discovered family members with an already existing alignment. Estimation of the model parameters is not a simple procedure, some parameters are estimated, others are given. If we change a single value in the estimate, the resulting alignment might change, therefore, our estimate is not robust. From a given protein family we estimate the initial parameters, and we would like to get parameters so that the alignment of the family will be the most similar to original alignment. We repeated the estimation procedure twice and that yielded a better alignment. Although we have made only two model estimations, this procedure can, clearly, be iterated. However, we do not expect to obtain an alignment identical to the one we started with

Kompleksnost skrivenih Markovljevih modela

U ovom diplomskom radu bavili smo se analizom skrivenih Markovljevih modela. Dana je njihova formalna definicija te opisani neki algoritmi za njihovu analizu. Algoritme smo implementirali u programskom jeziku Python te primijenili na modelu nepoštene kockarnice s 32-stranim ``kockama". Prikazano je nekoliko poznatih statističkih metoda za odabir najboljeg modela, međutim, nijedna nije dala zadovoljavajući rezultat pri primjeni na procjenu kompleksnosti skrivenih Markovljevih modela. Zato u radu predlažemo novi kriterij, koji daje bolje rezultate.This thesis is concerned with analysis of hidden Markov models. We give a formal definition of an HMM and describe several algorithms used in their analysis. We implement these algorithms in Python and show their application on an occasionally dishonest casino model with 32-sided “cubes”. We describe several known statistical methods for choosing the best model. However, none give satisfying results when used to assess the complexity of given hidden Markov model. Therefore, we propose a new criterion which gives better results

Proračun i oblikovanje medicinske komore barokomore

Hiperbarična oksigenacija (HBOT) je znanstveno utemeljena metoda liječenja u hiperbaričnoj komori disanjem kisika pod povećanim tlakom. Tretman se provodi, ovisno o bolesti, najčešće na tlaku 2,0 do3,0 bara u trajanju od 60 minuta jednom dnevno tijekom dva do šest tjedana. često se za vrijeme tretmana u barokomoru, koja je s pacijentima i liječnikom pod tlakom, treba unijeti potreban lijek, hrana, voda, neki dio opreme ili medicinski instrument, a da se terapija ne prekida. Zato se na komori nalazi mala komunikacijska komora (medicinska komora). U ovome radu opisano je oblikovanje te komore. Komora se sastoji od plašta i dvaju vrata. Vanjska vrata izrađena su u bajunet izvedbi dok su unutarnja vrata osigurana zasunom. šarniri na vratima izvedeni su plivajuće radi automatskog brtvljenja. Medicinska komora veže se na barokomoru zavarivanje