Microsoft Word - rosus2006.doc

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "Microsoft Word - rosus2006.doc"

Transkripcija

1 ANALIZA GIBANJA IGRALCEV MED TEKMAMI Janez Perš 1, Matej Kristan 1, Matej Perše 1, Marta Bon 2, Goran Vučkovič 2, Stanislav Kovačič 1 1 Laboratorij za slikovne tehnologije Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani 2 Fakulteta za šport E-pošta: janez.pers@fe.uni-lj.si URL: POVZETEK: Članek opisuje delo na razvoju sistemov za analizo gibanja športnikov, ki poteka v Laboratoriju za slikovne tehnologije v sodelovanju s Fakulteto za šport že sedmo leto, zadnji dve leti pa je podprto tudi s sredstvi iz gospodarstva. Opisane so komponente sistema ter razvita in uporabljena tehnologija. Predstavljenih je tudi nekaj pomembnejših izkušenj in rezultatov, ki so posledica uporabe tega sistema v praksi. 1. UVOD Analiza človeškega gibanja je eno od podpodročij uporabe računalniškega vida, kjer raziskovalce čaka še veliko izzivov. Analiza gibanja ljudi je težavna že zaradi samega objekta opazovanja človeško telo je členjen in kompleksen objekt, zato je tudi njegovo gibanje kompleksno. Ljudi pri gibanju vodijo različni cilji in motivacije, zato se za razliko od marsikaterega področja uporabe računalniškega vida pri analizi človeškega gibanja ne moremo opreti na stroge fizikalne omejitve, s katerimi bi si problem poenostavili in omejili. Ena od zanimivih aplikacij analize človeškega gibanja na realne probleme je analiza gibanja igralcev v športu. V športnem okolju lahko namreč računamo na naslednje poenostavitve in omejitve sicer zelo kompleksnega problema: Opazovani prostor je vnaprej določen in omejen z robom igrišča. Število opazovanih ljudi (igralcev) je določeno in ponavadi vnaprej znano. Cilji igralcev in skupin igralcev (ekip) so relativno preprosti in vnaprej določeni z jasno znanimi in nedvoumnimi pravili športne igre. Zaradi tega je z metodami računalniškega vida podprta analiza gibanja igralcev eno od sorazmerno redkih področij uporabe, kjer lahko tovrstne tehnologije uporabimo v praksi in jih v obliki ustrezne namenske programske upreme ponudimo tudi končnim uporabnikom. V tem članku je opisan sistem za analizo gibanja igralcev med tekmami, ki je bil razvit v Laboratoriju za slikovne tehnologije Fakultete za elektrotehniko Univerze

2 v Ljubljani, za svoje raziskave in merjenja pa so ga uporabljali sodelavci iz Fakultete za šport. V nadaljevanju članka bo najprej opisana zasnova sistema in njegove komponente. Sledil bo opis zajemanja slike, za katerega se je med razvojem izkazalo, da pomembno vpliva na kvaliteto posnetkov in obseg dela, ki ga mora pri analizi opraviti uporabnik. Zatem bo na kratko predstavljen koncept kalibracije sistema in trenutno implementirane metode sledenja igralcev. Na koncu bo sledil opis metod za razpoznavanje in ocenjevanje ekipnih aktivnosti v igri košarke. 2. ZASNOVA IN ZGRADBA SISTEMA Sistem za analizo gibanja igralcev med tekmami je bil v sodelovanju s strokovnjaki iz športa zasnovan tako, da bi zadostil naslednjim zahtevam: Naknadna (off-line) analiza tekem, posnetih na komercialno dostopne nosilce (VHS, S-VHS, v zadnjem času DVD±R/RW). Kalibracija na podlagi že obstoječih oznak na igrišču. Sledenje pod nadzorom operaterja, ki je odgovoren za popravljanje morebitnih napak. Izvoz podatkov v splošnonamenske aplikacije za nadaljnjo obdelavo podatkov (npr. Microsoft Excel in Microsoft Access), kjer se izvedejo kompleksnejše obdelave podatkov. Prototip posebne aplikacije, ki bi omogočala iskanje različnih aktivnosti igralcev in ekip na podlagi podatkov o njihovem gibanju. Ker je takšen sistem v bistvu merilni sistem, je bilo treba med razvojem preizkusiti in ovrednotiti tudi merilno napako sistema. 2.1 Zajem videoposnetkov Izdelava protokola za zajem posnetkov je pomemben del razvoja sistema za analizo gibanja, ki mu raziskovalci ponavadi posvečajo premalo pozornosti. Ker so rezultat slabo zajetih posnetkov nepredvideni problemi, lahko ti sicer raziskovalcem predstavljajo zanimiv izziv, vendar se jim je bolje izogniti, če to lahko storimo z zanemarljivimi stroški in nekaj vnaprejšnjega načrtovanja. Primer takšnega problema je premikanje kamere [1], ki v samo obdelavo vnaša popolnoma nepotrebne probleme, programska rešitev pa po vloženem delu bistveno prekaša delo, ki ga imamo s statično postavitvijo kamer. Ob upoštevanju zahtev, ki jih mora izpolnjevati naš sistem, smo se odločili za naslednji način zajemanja posnetkov:

3 Dve kameri za večja igrišča (košarka, rokomet, tenis) od katerih vsaka pokriva nekaj več kot polovico igrišča. Osrednji del igrišča morata pokrivati obe kameri, da je možno sledenje igralcev čez sredino brez intervencije operaterja. Kameri sta postavljeni na strop dvorane, z optičnima osema približno pravokotno na ravnino igrišča in se ne premikata med snemanjem. Postavitev kamer in tako nastala slika sta prikazana na sliki 1. Tekma se posname na S-VHS ali DVD medije, pri čemer da direktno snemanje na DVD bistveno boljše rezultate manj šuma in boljša ločljivost igralcev od ozadja. Slika 1: Levo: postavitev kamer (c1 in c2) na primeru rokometnega in košarkarskega igrišča. Desno: primer slike, kot jo zajame ena od kamer na rokometni tekmi 2.2 Kalibracija sistema Kalibracija je postopek, s katerim izračunamo enolično preslikavo med koordinatnim sistemom slike in koordinatnim sistemom igrišča. Ob predpostavki, da se kamera med zajemanjem posnetka ni premikala in da se niso spreminjali tudi njeni notranji parametri (npr. goriščna razdalja objektiva) je dovolj, da kalibracijo izvedemo enkrat za vsak posnetek. Postopek je naslednji: program kalibracijski modul sistema uporabniku prikaže skico igrišča za izbrano športno igro ter od njega zahteva, da označi najprej eno od štirih mejnih črt igrišča (leva, desna, zgornja, spodnja), potem pa z 5-10 točkami označi potek te črte na sliki, pridobljeni iz videoposnetka. Postopek mora uporabnik ponoviti za vsako od mejnih črt. Model kamere, ki se je izkazal za najbolj ustreznega za našo postavitev kamer je kombinacija perspektivnega transformacijskega modela in radialnega popačenja kamere, ki ga modeliramo z modelom FOV [2]. Algoritem postopek kalibracije odpravi v dveh korakih: parameter radialnega popačenja pridobi s pomočjo optimizacije in predpostavke, da morajo biti mejne črte igrišča ravne, potem pa še izračuna parametre perspektivne transformacije, ki sestavljajo drugi del transformacijske enačbe.

4 2.3 Sledenje igralcev Sledenje igralcev je osrednji del funkcionalnosti sistema za analizo gibanja igralcev in je realiziran v ločeni programski komponenti, modulu za sledenje. Modul za sledenje igralcev deluje na naslednji način: Na začetku sledenja operater z miško označi vse igralce. V tej fazi si sledilni algoritem zapomni njihove pozicije na sliki, pri nekaterih metodah sledenja pa si zapomni tudi parametre izgleda igralcev. Operater zažene postopek sledenja. Sledilni algoritem iz nove slike in s pomočjo znanih pozicij iz prejšnje slike določi pozicije igralcev na novi, pravkar obdelovani sliki. V primeru da se sledilni algoritem zmoti, mora to opaziti operater in pozicijo igralca popraviti, še preden napaka naraste do te meje, da podatki ne bi bili več veljavni. V tem primeru mora sledenje ustaviti, posnetek premakniti za nekaj slik nazaj, popraviti pozicije problematičnih igralcev in znova pognati sledenje. Ne glede na metodo sledenja se med sledenjem vedno izvaja preračunavanje pozicij igralcev med koordinatnim sistemom igrišča in koordinatnimi sistemi vseh videoposnetkov. Zadnji korak pri sledenju pa je vedno glajenje pridobljenih trajektorij z Gaussovim jedrom, ki odstrani večino šuma, ki ga vnesejo sledilni algoritmi in omogoči da iz trajektorij izračunamo tudi izpeljane parametre gibanja, kot so hitrost, pospešek in pretečena razdalja Enostavna metoda sledenja-odštevanje slik Pri športih, kjer je na igrišču malo igralcev (npr. squash, tenis) se dobro obnesejo tudi zelo enostavne metode sledenja. Takšna je metoda odštevanja vsake od trenutnih slik od slike ozadja. Slika ozadja je pridobljena vnaprej z mediano po časovni osi skozi zaporedje naključno izbranih slik iz celotnega posnetka. Pozicije igralcev na sliki so določene kot težišča področij, ki nastanejo po upragovljanju slike razlike Naprednejša metoda-barvni histogrami in algoritem CONDENSATION Enostavna metoda računanja slike razlike ima veliko pomanjkljivosti, najpomembnejša pa je ta, da ne upošteva nobene dodatne informacije o izgledu igralcev. Zaradi tega jo pogosto zmedejo odsevi na igrišču, trki igralcev in podobne motnje. Zaradi tega je bila uporabljena metoda, ki igralce modelira kot področja znotraj elips s prilagodljivimi polosmi. Izgled igralca znotraj te elipse modelira s pomočjo RGB histograma, določanje pozicije in prenašanje znanja o igralcu iz slike v sliko pa opravi algoritem CONDENSATION. Takšen algoritem ves čas prilagaja svojo»podobo«izgleda igralca, in se v neugodnih razmerah (npr. igralec enake barve kot ozadje) hitro prilagodi na tisti del slike, ki se bi mu moral izogniti. Zaradi tega je v praktični implementaciji povezan z algoritmom odštevanja slik, ki»omeji«njegov doseg takrat, ko se v bližini pojavi ozadje

5 podobne barve, kot je trenutno naučena barva igralca. Algoritem je podrobneje opisan v [3] Modeliranje obnašanja igralcev pri trkih Kljub naprednemu modeliranju izgleda igralcev in upoštevanju zgodovine, ki jo vnese uporaba algoritma CONDENSATION se pogosto zgodi, da se ob sledenju večih igralcev poziciji dveh igralcev iste ekipe»ujameta«na enem od igralcev. Razlog tiči v tem, da imajo igralci iste ekipe ponavadi drese enake barve in so ti igralci za algoritme na podlagi računalniškega vida praktično enaki. Tega problema načeloma ne moremo rešiti z dodatno obdelavo trenutne slike, saj iz nje ne moremo dobiti nobene dodatne informacije. Lahko pa se zanesemo na znanje o gibanju igralcev in poskusimo modelirati njihovo dinamiko. Na podlagi tega lahko zaključimo naslednje: Igralci ne morejo hipoma spreminjati smeri in hitrosti gibanja, imajo torej neke vrste vztrajnost. Igralci se bodo pri gibanju izogibali drug drugega, kar še posebej velja za igralce iste ekipe. Na podlagi teh predpostavk smo zasnovali sistem, ki modelira obnašanje večih igralcev med sledenjem. Vztrajnost igralcev v našo rešitev vnese Kalmanov filter, izogibanje pa model trkov, ki preprečuje da bi se poziciji dveh igralcev kadarkoli znašli na enakem mestu. Omenjeni algoritem je podrobneje opisan v [4]. 2.4 Prikazi rezultatov in njihova nadaljnja analiza Sistem premore dva modula za prikaz rezultatov. Prvi je enostavni grafični vmesnik, ki prikaže trajektorije igralcev ali iz njih izpeljane podatke hitrost, pospešek, zasedenost igrišča, trajektorije igralcev ter barvno kodirane trajektorije glede na hitrost posameznega igralca. Drugi modul je namenjen izvozu obdelanih videoposnetkov, ki so obdelani tako, da dajejo vtis premične kamere, ki sledi izbrani akciji (izbranim igralcem), na zaslon pa omogoča izpisovanje poljubnih dodatnih informacij o dogajanju. Grafične prikaze, ki jih generirata modula za prikaz rezultatov prikazuje slika 2. Pomemben rezultat sledenja pa so tudi drugi parametri, ki jih je treba izračunati iz trajektorij, ki so rezultat sledenja. Športni strokovnjaki uporabljajo te parametre pri analizi uspešnosti posameznega športnika (angl. performance analysis). Ti parametri so pretečene razdalje v posameznih odsekih tekme, dosežene hitrosti in podobno, ki jih kombinirajo s svojimi opazovanji aktivnosti na tekmi. Problem, ki nastane pri tovrstnih analizah je, da je praktično nemogoče narediti univerzalen sistem, ki bi omogočal poljubne analize in bil fleksibilen do te mere, kot si to želijo športni strokovnjaki. Zato smo zasnovali način, kako tovrstne analize narediti s pomočjo poizvedbenega jezika SQL v bazah podatkov kot je npr. Microsoft Access. Na ta način mora naš sistem omogočati le enostaven prenos podatkov v tovrstno bazo (npr. preko tekstovnih datotek), zapletene

6 analize nad temi podatki pa uporabnik-strokovnjak definira v jeziku SQL. Primeri nekaj takšnih analiz so prikazani v [5]. Slika 2: Zgoraj: Izris trajektorij za prvih 10 minut košarkarske tekme. Spodaj: ena slika iz obdelanega posnetka, kjer»virtualna kamera«sledi nekaj igralcem. 2.5 Detekcija in vrednotenje izvedbe košarkarskih aktivnosti Velik problem, ki se nakazuje pri analizi športnih posnetkov je njihovo indeksiranje in avtomatska obdelava na višjem nivoju. Namreč, s samim sledenjem uspešno pridobimo podatke o gibanju igralcev med tekmo, ne vemo pa, kaj so v določenem trenutku tekme počeli. Zato je še vedno potreben operater, ki na podlagi svojega strokovnega znanja razpozna situacijo na tekmi in ugotovi, katero od aktivnosti je izvajala katera ekipa. Tovrstne oznake so uporabne tako pri analizi uspešnosti kot pri hitrem iskanju določenih aktivnosti v bazi posnetkov. Na primer, kot odgovor na poizvedbo»računalnik, najdi vse napade tipa Flex v tej košarkarski tekmi in jih zaporedoma prikaži!«. Oziroma še bolje»računalnik, najdi mi vse akcije, ki sem jih pravkar narisal!«. Lotili smo se razvoja algoritmov in programskega modula, ki bi bil sposoben točno te funkcionalnosti, za začetek na primeru košarke. Postopek kot vhodne podatke uporabi trajektorije igralcev, ki jih v prvi fazi obdela s takoimenovanimi detektorji namenskimi

7 algoritmi, ki zaznajo določene osnovne elemente košarkarske igre. Tako na primer detektor blokad na izhodu vrne visok nivo, če se dva igralca gibljeta na določeni razdalji z določenima hitrostima (pri blokadi namreč eden od igralcev stoji, drugi pa se giblje), vse seveda znotraj določenih toleranc. Namenski detektorji so uporabljeni še za zaznavanje začetne postavitve za določen napad in za zaznavanje potez posameznih igralcev (npr. vtekanje v določeno področje). Na ta način algoritem prevede trajektorije igralcev v zaporedje osnovnih elementov košarkarske igre. Za izdelavo primerjalnih vzorcev algoritem uporabi definicije akcij, ki jih strokovnjak vnese v bazo akcij (angl. playbook) s pomočjo intuitivnega grafičnega vmesnika, te predefinirane akcije pa ravno tako razbije v zaporedja osnovnih elementov igre. V zaporedju, pridobljenem iz trajektorij mora program potem le še poiskati znane vzorce iz baze, kar lahko naredimo z različnimi postopki dinamičnega programiranja, kazni ki jih pri tem algoritem»pridela«pa nam kažejo na to kako kvalitetna (ali bolje, skladna z načrtom iz baze) je bila vsaka od opazovanih akcij. 3. ZAKLJUČEK Predstavljen je bil sistem za analizo gibanja igralcev v športnih igrah, ki temelji na metodah računalniškega vida. Po eni strani je to ena od aplikacij analize gibanja ljudi, ki je že sedaj dovolj zrela za komercialno uporabo, po drugi strani pa zaradi svojih omejitev predstavlja idealno testno okolje za razvoj novih algoritmov za analizo gibanja ljudi, tudi za okolja ki niso tesno povezana s športom, vendar ne ponujajo tako dobrih možnosti za eksperimentiranje in razvoj algoritmov. LITERATURA 1. S. S. Intille, A. F. Bobick (1995), Visual tracking using closed-worlds, Proceedings of ICCV 95, MIT, Cambridge, MA, str F. Devernay, O. Faugeras (2001), Straight lines have to be straight, Machine Vision and Applications, vol. 13, str M. Kristan, J. Perš, M. Perše, M. Bon, S. Kovačič (2005), Multiple interacting targets tracking with application to team sports. 4th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis ISPA, Zagreb, str M. Perše, J. Perš, M. Kristan, G. Vučkovič, S. Kovačič (2005), Physics-Based Modelling of Human Motion using Kalman Filter and Collision Avoidance Algorithm. 4th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis ISPA, Zagreb, str J. Perš, G. Vučkovič, S. Kovačič (2005), Analysis and pattern detection on large amounts of annotated sport motion data. 4th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis ISPA, Zagreb, str

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo mesto, april 2008 Ime in priimek študenta ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo

Prikaži več

Macoma katalog copy

Macoma katalog copy POSLOVNE APLIKACIJE PO ŽELJAH NAROČNIKA Poročilni sistem Finance in kontroling Poprodaja Podatkovna skladišča Prodaja Proizvodnja Obstoječi ERP Partnerji Implementacija rešitev prilagojena po željah naročnika

Prikaži več

Navodila za uporabo Mini snemalnik

Navodila za uporabo Mini snemalnik Navodila za uporabo Mini snemalnik www.spyshop.eu Pred vami so navodila za pravilno uporabo mini snemalnika in opis funkcionalnosti. Lastnosti snemalnika: Naziv Mere Teža Kapaciteta spomina Snemanje Format

Prikaži več

Spoznajmo PowerPoint 2013

Spoznajmo PowerPoint 2013 Spoznajmo PowerPoint 2013 13 Nova predstavitev Besedilo v predstavitvi Besedilo, ki se pojavlja v predstavitvah lahko premaknemo kamorkoli v diapozitivu. Kadar izdelamo diapozitiv z že ustvarjenimi okvirji

Prikaži več

Na podlagi 24. in 25. člena Zakona o varstvu osebnih podatkov (Ur. list RS, št. 94/07), sprejema ravnatelj javnega zavoda Dijaški dom Nova Gorica nasl

Na podlagi 24. in 25. člena Zakona o varstvu osebnih podatkov (Ur. list RS, št. 94/07), sprejema ravnatelj javnega zavoda Dijaški dom Nova Gorica nasl Na podlagi 24. in 25. člena Zakona o varstvu osebnih podatkov (Ur. list RS, št. 94/07), sprejema ravnatelj javnega zavoda Dijaški dom Nova Gorica naslednji P RAVILNIK o izvajanju videonadzora I. SPLOŠNE

Prikaži več

Navodila za pripravo oglasov na strani Med.Over.Net v 2.2 Statistično najboljši odziv uporabnikov je na oglase, ki hitro in neposredno prenesejo osnov

Navodila za pripravo oglasov na strani Med.Over.Net v 2.2 Statistično najboljši odziv uporabnikov je na oglase, ki hitro in neposredno prenesejo osnov Navodila za pripravo oglasov na strani Med.Over.Net v 2.2 Statistično najboljši odziv uporabnikov je na oglase, ki hitro in neposredno prenesejo osnovno sporočilo. Izogibajte se daljših besedil in predolgih

Prikaži več

Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 3 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubl

Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 3 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubl Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 3 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani matej.kristan@fe.uni-lj.si Česa smo se naučili

Prikaži več

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefonih. Obstaja precej različic, sam pa sem sestavil meni

Prikaži več

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k 10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, ki ga sprejme antena in dodatni šum T S radijskega sprejemnika.

Prikaži več

MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE

MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE 1. UVOD: V tej vaji je bilo potrebno narediti pet nalog, povezanih z lečami. 2. NALOGA: -Na priloženih listih POTREBŠČINE: -Na priloženih listih A. Enačba zbiralne leče

Prikaži več

ISOFT , računalniški inženiring

ISOFT , računalniški inženiring ISOFT, računalniški inženiring Marko Kastelic s.p. Sad 2, 1296 Šentvid pri stični Spletna stran podjetja:http://www.isoft.si podjetja ISOFT Spletna stran sistema sledenja vozil track.si: http://www.track.si

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Projektno vodenje PREDAVANJE 7 doc. dr. M. Zajc matej.zajc@fe.uni-lj.si Projektno vodenje z orodjem Excel Predstavitev Najbolj razširjeno orodje za delo s preglednicami Dva sklopa funkcij: Obdelava številk

Prikaži več

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se velikokrat zmoti. Na srečo piše v programu Microsoft

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

Microsoft Word - rogelj-rosus06_4.doc

Microsoft Word - rogelj-rosus06_4.doc Zbornik prispevkov strokovne konference ROSUS 2006 Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2006, Maribor, 23. marec 2006. PORAVNAVA MEDICINSKIH SLIK Peter Rogelj, Stanislav Kovačič Univerza

Prikaži več

Zadeva: Ponudba

Zadeva: Ponudba Navodila za urejanje Spletne strani CTEK.si 1. Dodajanje novega polnilnika Za dodajanje novega polnilnika nikoli ne prepisujte že objavljenih vsebin, ampak sledite tem navodilom. Ta so zagotovilo, da bodo

Prikaži več

Microsoft Word - Delac_napad Union Olimpije v sezoni 2005_06.doc

Microsoft Word - Delac_napad Union Olimpije v sezoni 2005_06.doc Teddy DELAČ Napadalne kombinacije KK UNION OLIMPIJA proti osebni obrambi na začetku sezone 2005/06 Uvod V tekmovalni sezoni 2005/06 je prišlo v člansko ekipo KK Union Olimpije veliko novih igralcev, zato

Prikaži več

ELEKTRONIKA ŠTUDIJ ELEKTRONIKE

ELEKTRONIKA ŠTUDIJ ELEKTRONIKE ELEKTRONIKA ŠTUDIJ ELEKTRONIKE Umetni nos, Laboratorij za mikroelektroniko, FE Odprtokodni instrument, Red Pitaya, Ljubljana Senzorji krvnega tlaka, Hyb, Šentjernej Elaphe, elektronika omogoča električno

Prikaži več

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI 3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.

Prikaži več

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx 4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in

Prikaži več

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc 20. posvetovanje "KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING", Maribor, 2011 1 ANALIZA OBRATOVANJA HIDROELEKTRARNE S ŠKOLJČNIM DIAGRAMOM Klemen DEŽELAK POVZETEK V prispevku je predstavljena možnost izvedbe

Prikaži več

Microsoft Word - Astronomija-Projekt19fin

Microsoft Word - Astronomija-Projekt19fin Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Jure Hribar, Rok Capuder Radialna odvisnost površinske svetlosti za eliptične galaksije Projektna naloga pri predmetu astronomija Ljubljana, april

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Lasersko obarvanje kovin Motivacija: Z laserskim obsevanjem je možno spremeniti tudi barvo kovinskih površin, kar odpira povsem nove možnosti označevanja in dekoracije najrazličnejših sestavnih delov in

Prikaži več

BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površine, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno ig

BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površine, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno ig BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površe, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno igro najdemo tudi v knjigi Scratch (Lajovic, 2011), vendar

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Programirljivi Digitalni Sistemi Digitalni sistem Digitalni sistemi na integriranem vezju Digitalni sistem

Prikaži več

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar 4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, 6.4.29 Grafi II Jure Senčar Relativna sila krčenja - F/Fmax [%]. Naloga Nalogo sem delal v Excelu. Ta ima vgrajeno funkcijo, ki nam vrne logaritemsko

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so

Prikaži več

Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 1 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani

Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 1 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani Sistemi Daljinskega Vodenja Vaja 1 Matej Kristan Laboratorij za Strojni Vid Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani matej.kristan@fe.uni-lj.si Sistemi Daljinskega Vodenja Ime: Matej Kristan Docent

Prikaži več

Document ID / Revision : 0519/1.3 ID Issuer System (sistem izdajatelja identifikacijskih oznak) Navodila za registracijo gospodarskih subjektov

Document ID / Revision : 0519/1.3 ID Issuer System (sistem izdajatelja identifikacijskih oznak) Navodila za registracijo gospodarskih subjektov ID Issuer System (sistem izdajatelja identifikacijskih oznak) Navodila za registracijo gospodarskih subjektov Gospodarski subjekti Definicija: V skladu z 2. členom Izvedbene uredbe Komisije (EU) 2018/574

Prikaži več

Univerza v Ljubljani Naravoslovnotehniška fakulteta Oddelek za tekstilstvo Sledenje pogledu (Eye tracking) Seminarska naloga pri predmetu Interaktivni

Univerza v Ljubljani Naravoslovnotehniška fakulteta Oddelek za tekstilstvo Sledenje pogledu (Eye tracking) Seminarska naloga pri predmetu Interaktivni Univerza v Ljubljani Naravoslovnotehniška fakulteta Oddelek za tekstilstvo Sledenje pogledu (Eye tracking) Seminarska naloga pri predmetu Interaktivni mediji Smer študija: Načrtovanje tekstilij in oblačil,

Prikaži več

DES

DES Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalni Elektronski Sistemi Digitalni sistemi Vgrajeni digitalni sistemi Digitalni sistem: osebni računalnik

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode] Telekomunikacijski inženiring dr. Iztok Humar Vsebina Značilnosti TK prometa, preprosti modeli, uporaba Uvod Značilnosti telekomunikacijskega prometa Modeliranje vodovno komutiranih zvez Erlang B Erlang

Prikaži več

INTERAKTIVNE REŠITVE PROMETHEAN

INTERAKTIVNE REŠITVE PROMETHEAN INTERAKTIVNE REŠITVE PROMETHEAN Promethean je vodilni svetovni ponudnik interaktivne tehnologije na področju izobraževanja. S svojim inovativnim pristopom in vizijo prihodnosti, spreminjajo način sodelovanja

Prikaži več

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Napredne metode računalniškega vida Advanced topics in computer vision Študijski program

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Napredne metode računalniškega vida Advanced topics in computer vision Študijski program Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Napredne metode računalniškega vida Advanced topics in computer vision Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni

Prikaži več

Slikovne transformacije_2017_18_DKT

Slikovne transformacije_2017_18_DKT DEJAVNIKI KAKOVOSTI V TISKU Deja Muck Pri obdelavi digitalnih slik se večinoma srečujamo s slikami v prostorski domeni, a določeni postopki, npr. filtriranje, lahko potekajo tudi v t. i. frekvenčni domeni.

Prikaži več

1

1 ROKOMET IGRIŠČE Igrišče je pravokotnik, dolg 40m in širok 20m. Sestavljen je iz dveh enakih polj za igro in dveh vratarjevih prostorov. Daljši stranici se imenujeta vzdolžne črte, krajše pa prečne črte

Prikaži več

Navodila za uporabo Mini prenosna HD kamera s snemalnikom

Navodila za uporabo Mini prenosna HD kamera s snemalnikom Navodila za uporabo Mini prenosna HD kamera s snemalnikom www.spyshop.eu Izdelku so priložena navodila v angleščini, ki poleg teksta prikazujejo tudi slikovni prikaz sestave in delovanja izdelka. Lastnosti

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - ads

Microsoft PowerPoint - ads Novosti pri analogni video-nadzorni opremi Junij 2012 1. Dnevno/nočna kamera ADS-CAM-K2DNC 2. Snemalniki ADS-LIGHT: ADS-0404DH ADS-0804DH ADS-1604DH ADS-0404HED ADS-CAM-K2DNC Dnevno / nočna kamera z IR

Prikaži več

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar 2009 1 Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero velja 0 f(e) u(e) za e E(G). Za v V (G) definiramo presežek

Prikaži več

RC MNZ - kategorija U12 in U13 TRENING 3-4 SKLOP: Igra 1:1 USMERITEV TRENINGA: CILJ: Igra 1:1 v napadu Utrjevanje uspešnosti igre 1:1 v napadu UVODNI

RC MNZ - kategorija U12 in U13 TRENING 3-4 SKLOP: Igra 1:1 USMERITEV TRENINGA: CILJ: Igra 1:1 v napadu Utrjevanje uspešnosti igre 1:1 v napadu UVODNI RC MNZ - kategorija U12 in U13 TRENING 3-4 SKLOP: Igra 1:1 USMERITEV TRENINGA: CILJ: Igra 1:1 v napadu Utrjevanje uspešnosti igre 1:1 v napadu UVODNI DEL (20 minut) 1. NAVAJANJE NA ŽOGO (12 minut) S klobučki

Prikaži več

Microsoft Word - Kolaric_napad krozeci prst.doc

Microsoft Word - Kolaric_napad krozeci prst.doc Marko KOLARIČ ZNAČILNOSTI NAPADA»KROŽEČI PRST«ČLANSKE EKIPE KK PARKLJI BEŽIGRAD 1 UVOD V članku bom predstavil enega izmed napadov, ki jih je članska ekipa KK Parklji Bežigrad najpogosteje uporabljala

Prikaži več

Računalniški praktikum Projektna naloga - Izdelava spletne strani Avtor: Matej Tekavčič Skupina: Matej Tekavčič - koordinator Simon Vrhovnik Tine Kavč

Računalniški praktikum Projektna naloga - Izdelava spletne strani Avtor: Matej Tekavčič Skupina: Matej Tekavčič - koordinator Simon Vrhovnik Tine Kavč Računalniški praktikum Projektna naloga - Izdelava spletne strani Avtor: Matej Tekavčič Skupina: Matej Tekavčič - koordinator Simon Vrhovnik Tine Kavčič Matjaž Jerman 8. februar 2006 Kazalo 1 Uvod 2 2

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - 07-bostjan_tavcar.ppt

Microsoft PowerPoint - 07-bostjan_tavcar.ppt MINISTRSTVO ZA OBRAMBO Uprava Republike Slovenije za zaščito in reševanje VARNOST V ZASEBNIH SISTEMIH RADIJSKIH ZVEZ B.T.v1.0 Brdo, 19. in 20. MAJ 2003 ZASEBNI SISTEMI RADIJSKIH ZVEZ (PMR) IN VARNOST Zasebni

Prikaži več

Nove različice programske opreme GE Podjetje GE Digital, vodilni svetovni proizvajalec programske opreme za področje avtomatike, je izdalo kar nekaj n

Nove različice programske opreme GE Podjetje GE Digital, vodilni svetovni proizvajalec programske opreme za področje avtomatike, je izdalo kar nekaj n Nove različice programske opreme GE Podjetje GE Digital, vodilni svetovni proizvajalec programske opreme za področje avtomatike, je izdalo kar nekaj novosti na področju SCADA sistemov (ifix Productivity

Prikaži več

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV Predmetna komisija za nižji izobrazbeni standard matematika Opisi dosežkov učencev 6. razreda na nacionalnem preverjanju znanja Slika: Porazdelitev točk pri matematiki (NIS), 6. razred 1 ZELENO OBMOČJE

Prikaži več

10108-Bench-mark-brochure-6pg.indd

10108-Bench-mark-brochure-6pg.indd Unikatna konstrukcija mostu Kompaktna izvedba O podjetju Perceptron: Temperaturna kompenzacija stroja in merjenca (opcijsko) X in Y osi na isti stopnji za povečano togost Perceptron (NASDAQ: PRCP) zagotavlja

Prikaži več

8 KOŠARKA V OSNOVNI ŠOLI

8  KOŠARKA V OSNOVNI ŠOLI Brane Dežman, Dejan Gašparin, Blaž Bergant, Janez Drvarič, Borut Fijavž, Teo Hojč, Gašper Papež, Luka Hrovatin in Dejan Čikić PREGLED MINIMALNIH KOŠARKARSKIH ZNANJ ZA DEČKE IN DEKLICE U11, U13 in U15 (ažurirano,

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 Vhodno izhodne naprave Laboratorijska vaja 4 - AV 4 Linije LTSpice, simulacija elektronskih vezij VIN - LV 1 Rozman,Škraba, FRI LTSpice LTSpice: http://www.linear.com/designtools/software/ https://www.analog.com/en/design-center/design-tools-andcalculators/ltspice-simulator.html

Prikaži več

Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v k

Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v k Space Invaders Opis igre: Originalna igra: Space Invaders je arkadna igra, ki so jo ustvarili leta 1978. Bila je ena izmed prvih streljaških iger, v kateri je igralec vodil laserski top ali vesoljsko ladjo,

Prikaži več

Najboljša skupaj Kontrola pristopa + registracija delovnega časa

Najboljša skupaj Kontrola pristopa + registracija delovnega časa Najboljša skupaj Kontrola pristopa + registracija delovnega časa Globalna rešitev prilagojena lokalnemu okolju Rešitev Time&Space je na voljo v 15-ih jezikih ter podpira latinico, cirilico in arabsko pisavo.

Prikaži več

VIDEOANALIZA GIBANJ Za kratke projektne naloge lahko dijaki z domačimi digitalnimi fotoaparati posnamejo nekaj sekundne videofilme poljubnih gibanj. U

VIDEOANALIZA GIBANJ Za kratke projektne naloge lahko dijaki z domačimi digitalnimi fotoaparati posnamejo nekaj sekundne videofilme poljubnih gibanj. U VIDEOANALIZA GIBANJ Za kratke projektne naloge lahko dijaki z domačimi digitalnimi fotoaparati posnamejo nekaj sekundne videofilme poljubnih gibanj. Uporabni so skoraj vsi domači digitalni fotoaparati.

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt

Microsoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt Informatizacija poslovnih procesov v upravi VAJA 2 Procesni pogled Diagram aktivnosti IPPU vaja 2; stran: 1 Fakulteta za upravo, 2006/07 Procesni pogled Je osnova za razvoj programov Prikazuje algoritme

Prikaži več

Poročilo projekta : Učinkovita raba energije Primerjava klasične sončne elektrarne z sončno elektrarno ki sledi soncu. Cilj projekta: Cilj našega proj

Poročilo projekta : Učinkovita raba energije Primerjava klasične sončne elektrarne z sončno elektrarno ki sledi soncu. Cilj projekta: Cilj našega proj Poročilo projekta : Učinkovita raba energije Primerjava klasične sončne elektrarne z sončno elektrarno ki sledi soncu. Cilj projekta: Cilj našega projekta je bil izdelati učilo napravo za prikaz delovanja

Prikaži več

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo 11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija

Prikaži več

INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ

INDUSTRIJA 4.0:  PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ AGENDA IZZIV OZADJE RAZISKAVE POSNETEK STANJA ANALIZA STANJA in

Prikaži več

CODEKS IP KAMERA

CODEKS IP KAMERA CODEKS IP KAMERA uporabniška navodila Vse pravice pridržane. Noben del uporabniških navodil se ne sme reproducirati v kakršnikoli obliki ali na kakršen koli način - grafični, elektronski ali mehanski,

Prikaži več

Požarna odpornost konstrukcij

Požarna odpornost konstrukcij Požarna obtežba in razvoj požara v požarnem sektorju Tomaž Hozjan e-mail: tomaz.hozjan@fgg.uni-lj.si soba: 503 Postopek požarnega projektiranja konstrukcij (SIST EN 1992-1-2 Izbira za projektiranje merodajnih

Prikaži več

AKCIJSKO RAZISKOVANJE INOVACIJSKI PROJEKT ZA ZNANJE IN SPOŠTOVANJE Udeleženci: Učenci 2. c Razredničarka: Irena Železnik, prof. Učni predmet: MAT Učna

AKCIJSKO RAZISKOVANJE INOVACIJSKI PROJEKT ZA ZNANJE IN SPOŠTOVANJE Udeleženci: Učenci 2. c Razredničarka: Irena Železnik, prof. Učni predmet: MAT Učna AKCIJSKO RAZISKOVANJE INOVACIJSKI PROJEKT ZA ZNANJE IN SPOŠTOVANJE Udeleženci: Učenci 2. c Razredničarka: Irena Železnik, prof. Učni predmet: MAT Učna vsebina: Ustno seštevanje in odštevanje do 20 sprehodom

Prikaži več

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi

Prikaži več

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih

Prikaži več

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano

Prikaži več

Microsoft Word - ABB Robotski sistem za varjene osnove kontejnerja ASM-13.doc

Microsoft Word - ABB Robotski sistem za varjene osnove kontejnerja ASM-13.doc Posvet AVTOMATIZACIJA STREGE IN MONTAŽE 2013 Ljubljana, 4.december 2013 ABB ROBOTSKI SISTEM ZA VARJENJE OSNOVE KONTEJNERJA, Robert LOGAR POVZETEK Robotski sistemi se pogosteje uporabljajo za izdelavo izdelkov

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Obravnava kotov za učence s posebnimi potrebami Reading of angles for pupils with special needs Petra Premrl OŠ Danila Lokarja Ajdovščina OSNOVNA ŠOLA ENAKOVREDNI IZOBRAZBENI STANDARD NIŽJI IZOBRAZBENI

Prikaži več

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc Elektrotehniški praktikum Sila v elektrostatičnem polju Namen vaje Našli bomo podobnost med poljem mirujočih nabojev in poljem mas, ter kakšen vpliv ima relativna vlažnost zraka na hitrost razelektritve

Prikaži več

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja 3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja AV k = V k H k + h k+1,k v k+1 e T k = V kh k+1,k.

Prikaži več

FIZIKA IN ARHITEKTURA SKOZI NAŠA UŠESA

FIZIKA IN ARHITEKTURA SKOZI NAŠA UŠESA FIZIKA IN ARHITEKTURA SKOZI NAŠA UŠESA SE SPOMNITE SREDNJEŠOLSKE FIZIKE IN BIOLOGIJE? Saša Galonja univ. dipl. inž. arh. ZAPS marec, april 2012 Vsebina Kaj je zvok? Kako slišimo? Arhitekturna akustika

Prikaži več

Event name or presentation title

Event name or  presentation title Marko Škufca Vodja programa BI, ADD d.o.o. Gorazd Cah Specialist področja Služba za informatiko, DARS d.d. Izziv Rešitev Rezultati... PROCESI + TEHNOLOGIJA + LJUDJE Poslanstvo: s sodobnimi pristopi in

Prikaži več

PowerPoint Template

PowerPoint Template IV. Strateško planiranje v splošnem Strateško planiranje ni izolirano področje od managementa Dve vrsti managementa: Strateški management Operativni management Strateški managemenet šele v zadnjem obdobju

Prikaži več

Osnove matematicne analize 2018/19

Osnove matematicne analize  2018/19 Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko

Prikaži več

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf uporaba for zanke i iz korak > 0 oblika zanke: for i iz : korak : ik NE i ik DA stavek1 stavek2 stavekn stavek1 stavek2 stavekn end i i + korak I&: P-XI/1/17 uporaba for zanke i iz korak < 0 oblika zanke:

Prikaži več

Podatkovni model ER

Podatkovni model ER Podatkovni model Entiteta- Razmerje Iztok Savnik, FAMNIT 2018/19 Pregled: Načrtovanje podatkovnih baz Konceptualno načtrovanje: (ER Model) Kaj so entite in razmerja v aplikacijskem okolju? Katere podatke

Prikaži več

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word - M docx Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M15245112* JESENSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 2 / 90 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero ali kemični svinčnik in računalo.

Prikaži več

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša

Prikaži več

Microsoft Word - SI_vaja1.doc

Microsoft Word - SI_vaja1.doc Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika

Prikaži več

INFORMATOR BIROKRAT 1/2011

INFORMATOR BIROKRAT 1/2011 ta Veleprodaja Maloprodaja Storitve Računovodstvo Proizvodnja Gostinstvo Turizem Hotelirstvo Ticketing CRM Internetna trgovina Izdelava internetnih strani Grafično oblikovanje NOVOSTI IN NASVETI ZA DELO

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 9. Funkcije 1 9. 1. F U N K C I J A m a i n () 9.2. D E F I N I C I J A F U N K C I J E 9.3. S T A V E K r e t u r n 9.4. K L I C F U N K C I J E I N P R E N O S P A R A M E T R O V 9.5. P R E K R I V

Prikaži več

MERE SREDNJE VREDNOSTI

MERE SREDNJE VREDNOSTI OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE frekvenčne porazdelitve in mere srednje vrednosti as. dr. Nino RODE Uni-Lj. Fakulteta za socialno delo O ČEM BOMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Kako opisati podatke OPIS

Prikaži več

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite vzorčne strani iz DELOVNIH LISTOV 1 v štirih delih

Prikaži več

Microsoft Word _KOŀARKA_Oŀ_mlajši

Microsoft Word _KOÅ€ARKA_OÅ€_mlajÅ¡i Košarka za učence in učenke, letnik 2005 in mlajši Datum in kraj tekmovanja Šolska tekmovanja: od oktobra 2017 do maja 2018. Občinska tekmovanja: od decembra 2017 do februarja 2018. Področna tekmovanja:

Prikaži več

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =

Prikaži več

FGG14

FGG14 Iterativne metode podprostorov Iterativne metode podprostorov uporabljamo za numerično reševanje linearnih sistemov ali računanje lastnih vrednosti problemov z velikimi razpršenimi matrikami, ki so prevelike,

Prikaži več

Vedno pod nadzorom, kjerkoli že ste

Vedno pod nadzorom, kjerkoli že ste Vedno pod nadzorom, kjerkoli že ste 02 Vedno pod nadzorom, kjerkoli že ste Daikin zagotavlja novo rešitev za nadzorovanje in krmiljenje glavnih funkcij stanovanjskih notranjih enot. Sistem deluje na uporabniku

Prikaži več

Priloga 1: Pravila za oblikovanje in uporabo standardiziranih referenc pri opravljanju plačilnih storitev Stran 4012 / Št. 34 / Uradni lis

Priloga 1: Pravila za oblikovanje in uporabo standardiziranih referenc pri opravljanju plačilnih storitev Stran 4012 / Št. 34 / Uradni lis Priloga 1: Pravila za oblikovanje in uporabo standardiziranih referenc pri opravljanju plačilnih storitev Stran 4012 / Št. 34 / 24. 5. 2019 Uradni list Republike Slovenije PRILOGA 1 PRAVILA ZA OBLIKOVANJE

Prikaži več

Style Sample for C&N Word Style Sheet

Style Sample for C&N Word Style Sheet IBM-ovi pogoji uporabe pogoji posebne ponudbe SaaS IBM IoT Continuous Engineering on Cloud in IBM Collaborative Lifecycle Management on Cloud Pogoje uporabe ("pogoji uporabe") sestavljajo ti IBM-ovi pogoji

Prikaži več

1 Tekmovanje gradbenih tehnikov v izdelavi mostu iz špagetov 1.1 Ekipa Ekipa sestoji iz treh članov, ki jih mentor po predhodni izbiri prijavi na tekm

1 Tekmovanje gradbenih tehnikov v izdelavi mostu iz špagetov 1.1 Ekipa Ekipa sestoji iz treh članov, ki jih mentor po predhodni izbiri prijavi na tekm 1 Tekmovanje gradbenih tehnikov v izdelavi mostu iz špagetov 1.1 Ekipa Ekipa sestoji iz treh članov, ki jih mentor po predhodni izbiri prijavi na tekmovanje. Končni izdelek mora biti produkt lastnega dela

Prikaži več

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo

Prikaži več

GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega)

GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega) GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega) in za vsako napisati svojo kodo. Dve ikoni imata isto

Prikaži več

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalni Elektronski Sistemi Osnove jezika VHDL Strukturno načrtovanje in testiranje Struktura vezja s komponentami

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje .: 1 od 10 :. Vaja 3: MARKETINŠKO KO RAZISKOVANJE Marketinško ko raziskovanje Kritičen del marketinškega informacijskega sistema. Proces zagotavljanja informacij potrebnih za poslovno odločanje. Relevantne,

Prikaži več

Strojna oprema

Strojna oprema Asistenta: Mira Trebar, Miha Moškon UIKTNT 2 Uvod v programiranje Začeti moramo razmišljati algoritmično sestaviti recept = napisati algoritem Algoritem za uporabo poljubnega okenskega programa. UIKTNT

Prikaži več

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE UVOD LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE V tem šolskem letu ste se odločili za fiziko kot izbirni predmet. Laboratorijske vaje boste opravljali med poukom od začetka oktobra do konca aprila. Zunanji kandidati

Prikaži več

DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE

DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE 1. UVOD: Vsak človek ima 23 parov kromosomov, od tega 22 parov avtosomih kromosomov in en par spolnih kromosomov. Ta ne določata samo spola, temveč vsebujeta tudi gene za nekatere

Prikaži več

Matematika 2

Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo

Prikaži več

docx

docx SLO - NAVODILA ZA UPORABO IN MONTAŽO Kat. št.: 139 55 62 www.conrad.si NAVODILA ZA UPORABO Full HD akcijska kamera Denver ACT-5040W Kataloška št.: 139 55 62 KAZALO UVOD... 3 SISTEMSKE ZAHTEVE... 3 LASTNOSTI

Prikaži več

DELOVNI LIST ZA UČENCA

DELOVNI LIST ZA UČENCA ZRCALA - UVOD 1. polprepustno zrcalo 2. ploščice različnih barv ( risalni žebljički), svinčnik 3. ravnilo Na bel papir postavi polprepustno zrcalo in označi njegovo lego. Pred zrcalo postavi risalni žebljiček.

Prikaži več

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija Programiranje v Pythonu Program za računanje Maturitetna seminarska naloga iz informatike Kandidat:

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija Programiranje v Pythonu Program za računanje Maturitetna seminarska naloga iz informatike Kandidat: Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija Program za računanje Maturitetna seminarska naloga iz informatike Kandidat: Tinkara Čadež Mentor: Helena Starc Grlj Ljubljana Šentvid, april 2019 POVZETEK

Prikaži več

Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja

Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja Aleš Kotnik, OŠ Rada Robiča Limbuš Boštjan Repovž, OŠ Krmelj Struktura NPZ za 6. razred Struktura NPZ za 9. razred Taksonomska stopnja (raven) po Gagneju I

Prikaži več