Ministry of Education, Science and Technological Development
National Repository of Dissertations in Serbia (NaRDuS)Not a member yet
15259 research outputs found
Sort by
The Impact of low dose corticosteroid use on the outcome of surgical treatment of chronic subdural hematoma in patients with residual hematoma
No full textХронични субдурални хематом (ХСДХ) представља једно од најчешћих неурохируршких
обољења, а његово хируршко лечење убраја се међу најизвођеније захвате у неурохирургији широм света . Упркос техничкој једноставности оперативног приступа –који неретко представља прву самосталну интервенцију младих неурохирурга –иза ове наизглед уобичајене дијагнозе крије се сложен клиничк и ентитет који обухвата аспекте трауме, можданог удара и неурогеријатрије.Када се у све ово уплете и хируршки приступ комбинован са фармаколошком терапијом,добије се једно веома комплексно медицинско
стање
Contribution to the evaluation of influencing factors on the intensity of blast induced ground vibrations with the application of artificial neural networks
No full textDoktorska disertacija predstavlja prilog vrednovanju pojedinačnih uticaja faktora seizmičkih potresa na brzinu oscilovanja tla izazvanih miniranjima, upotrebom pouzdanog sistema za prognozu intenziteta seizmičkih potresa. Pouzdan sistem, u ovom slučaju, bila je obučena i verifikovana veštačka neuronska mreža.
Polazne osnove za razvoj modela bile su zakon oscilovanja tla i skup ulazno-izlaznih podataka miniranih serija na površinskom kopu Veliki Krivelj. Skup ulazno-izlaznih podataka sadrži vrednosti faktora seizmičkih potresa pojedinačnih minskih serija, rastojanje minskih serija do mernih mesta i izmerene brzine oscilovanja tla prilikom miniranja tih serija.
Prvo je izvršena obuka i verifikacija veštačke neuronske mreže, čime je dobijen pouzdan sistem za predviđanje intenziteta seizmičkih potresa izazvanih miniranjima. Obučena i verifikovana mreža je korišćena za postizanje pomenutog cilja.
Formirani su dijagrami zavisnosti između pojedinačnih faktora seizmičkih potresa i brzine oscilovanja tla. Zavisnosti su predstavljene jednačinama regresionih linija uz odgovarajuću vrednost koeficijenta determinacije R2. Zatim je kroz rad utvrđen i vrednovan uticaj svakog faktora seizmičkih potresa na brzinu oscilovanja tla, određivanjem vrednosti koeficijenta uticaja. Upoređenjem koeficijenta uticaja pojedinih faktora seizmičkih potresa dobijen je i njihov redosled uticaja na brzinu oscilovanja tla. Za uslove na razmatranoj lokaciji najveći uticaj ima rastojanje minske serije do mernog mesta (R), zatim maksimalne mase eksploziva inicirane u jednom nominalnom vremenu iniciranja (Qi) i maksimalna masa eksploziva inicirana u jednom vremenskom intervalu od 8 milisekundi (Q8ms). Slede srednje mase eksploziva u minskim bušotinama (Qbsr), koeficijent punjenja minskih bušotina (Kp), ukupne mase eksploziva u minskoj seriji (Qbuk) itd.
Rezultat predstavljen ovom disertacijom je model dobijen kombinacijom terenskih istraživanja i sposobnosti neuronskih mreža da reše složenije problema koji uključuju brojne faktore od kojih zavisi ishod ili rezultat. Model je kasnije poslužio za formiranje algoritma primenljivog na povšinskim kopovima, koji u tehnološkom lancu imaju fazu bušenja i miniranja, uz neophodnost korišćenja izvornih podatka ulazno-izlaznog skupa.The Ph.D. dissertation represents a contribution to the evaluation of individual effects of ground vibration factors on the peak particle velocity caused by blasting, using a reliable system for predicting the intensity of ground vibrations. The reliable system in this case was a trained and verified ANN (Artificial Neural Network).
The starting bases for the development of the model were the propagation law, and the dataset of blasted patterns at the "Veliki Krivelj" open pit. The dataset contains the values of ground vibration parameters of individual blast patterns, the distance of blast patterns from the measuring points, and the measured peak particle velocities during the blasting of those patterns. First, training and verification of the artificial neural network were performed, which resulted in a reliable system for predicting the intensity of seismic vibrations caused by blasting. The trained and verified network was used to achieve the aforementioned primary goals.
Diagrams showing the dependency between individual factors of ground vibrations and peak particle velocity were formed. Dependencies are represented by regression line equations with the corresponding value of the coefficient of determination R2. Then, the influence of each ground vibration factor on the peak particle velocity was determined and evaluated through the paper, by determining the value of the influence coefficient. By comparing the influence coefficient of individual ground vibration factors, their order of influence on the peak particle velocity was obtained. For the conditions at the considered location, the greatest influence is the distance of the blast pattern from the measuring point (R), then the maximum charge weight initiated within a nominal delay (Qi) and the maximum charge weight initiated within a delay of 8 milliseconds (Q8ms). After that, the average charge weight in blastholes (Qbsr), the drill holes charging coefficient (Kp), the total charge weight in a blast pattern (Qbuk), etc.
The result of research through the dissertation is a model obtained by a combination of field research and the ability of neural networks needed to solve more complex problems that include numerous factors on which the outcome or result depends. The model was later used for the formation of the algorithm, which can be applied to open pits that have a drilling and blasting phase in the technological chain, with the necessity of using the original data of the dataset
The significance of the synergistic effect of kinestherapy and acupuncture in the early rehabilitation of patients with chronic heart failure and reduced left ventricular ejection fraction after the decompensation phase.
No full textНије познато како рана рехабилитација кинезитерапијом у комбинацији са акупунктуром утичена на брзину опоравка код пацијената који болују од срчане инсуфицијенције са смањеном ејекционом фракцијом леве коморе и који су хоспитализовани због погоршања СИ. Спроведено је проспективно, плацебо-контролисано, двоструко-слепо, рандомизовано клиничко испитивање са три групе пацијената. Студија је укључивала пацијенте са смањеном ЕФЛК који су хоспитализовани због погоршања СИ. Након почетне стабилизације, пацијенти су рандомно распоређени у три групе: контролну, третирану оптималном медикаментном терапијом; Е1 група је уз ОМТ добила и кинезитерапију са плацебо АП; Е2 је примила ОМТ, КТХ и класичну АП у циљу побољшања СИ. Побољшање физичк е активности мерено је А тестом, 2-или 6-минутним тестом ходања и издржљивости, као исмањењем можданог натриуретичког пептида (БНП). Тестирано је и смањење отока потколеница у све 3 групе, степен депресивности и задовољства терапијом, као и број рехоспитализација и смртних исхода 6 месеци после отпуста из болнице
Uticaj dobrih praksi na bezbednost digitalnih proizvoda i ograničavanje ofanzivnih sajber-operacija
No full textVulnerabilities in digital products are a critical enabler of offensive cyber operations. States
increasingly procure and exploit vulnerabilities, contributing to cyber armament and systemic
insecurity in cyberspace. Alongside diplomatic, normative, and regulatory initiatives, an
important pathway to constraining this trend is reducing vulnerabilities through security-bydesign and vulnerability management practices. While leading technology suppliers have
developed a range of such practices – including Product Security Incident Response Teams
(PSIRT) as a unit responsible for managing vulnerabilities – there remains a lack of empirical
methodologies for assessing whether these practices measurably reduce vulnerability
exploitation in real-world scenarios.
This thesis investigates the effectiveness of industry security-by-design practices – with a focus
on PSIRT – in reducing the likelihood of active vulnerability exploitation and explores the
implications for offensive cyber operations. Drawing on a structured review of academic
literature, standards, political and regulatory approaches, and industry practices, it discusses
the reality of cyber armament and the related role of vulnerability exploitation, analyses
industry practices for vulnerability management, and identifies gaps in existing assessment
methods for their real-world impact. In response, it proposes a novel and reusable methodology
for evaluating the effectiveness of security-by-design practices, based on a randomised
matched case-control design.
Applying this methodology to publicly available data demonstrates that the presence of a
PSIRT within a supplier is associated with a statistically significant absolute risk reduction of
17% in exploitation likelihood. Through a broader interpretation of results, the study concludes
that PSIRT constitutes a meaningful security-by-design practice that measurably reduces the
likelihood of active vulnerability exploitation and, when embedded within a broader ecosystem
of secure development, regulatory and political measures, increases the cost, uncertainty, and
operational risk of exploit-based attacks. It thereby supports – but does not alone determine –
the potential of industry practices to constrain sophisticated offensive cyber operations. The
proposed methodology enables future empirical research on security practices and evidencebased evaluation of their security and geopolitical impact
Integration of security technologies into cryptografic protocols for effective and secure authetification
No full textU savremenom digitalnom dobu integracija biometrijskih tehnologija u kriptografske
protokole predstavlja važan korak ka efikasnoj i sigurnoj autentifikaciji. Ovaj spoj
omogućava viši nivo zaštite i eliminiše nedostatke tradicionalnih lozinki, nudeći korisnicima
brži i jednostavniji pristup osjetljivim podacima. Ipak, implementacija zahtijeva pažljivo
planiranje, uz razmatranje mogućih ranjivosti i edukaciju korisnika.
Poseban doprinos ovog istraživanja ogleda se u primjeni rešivosti i nilpotentnosti Lieovih
algebri u kriptografiji i steganografiji. Lieove algebre, kao matematičke strukture koje
opisuju simetrije i transformacije, omogućavaju stvaranje kompleksnih algoritama teško
ranjivih na tradicionalne napade. Rešive algebre pojednostavljuju rešavanje sistema
jednakosti u kriptografskim modelima, dok nilpotentne pružaju osnovu za sigurne enkripcije i
razvoj novih metoda šifrovanja. Njihova primena u steganografiji otvara mogućnost
skrivenog prenosa podataka unutar slika ili medija, uz dodatnu zaštitu skrivanja ključeva.
Glavni izazov ovakvog pristupa jeste složenost implementacije i računska zahtevnost, ali
potencijal za unapređenje sigurnosti i razvoj naprednih tehnika čini ih značajnim predmetom
istraživanja. Ovakve metode mogle bi postati osnova sledeće generacije sigurnih
komunikacionih sistema.
Rad takođe donosi doprinos u oblasti optimizacije savremenih arhitektura kroz unapređenje
mehanizama auto-skaliranja. Identifikovani napadi poput brute-force, DoS i YOYO
predstavljaju ozbiljnu pretnju, pa predložena metodologija nudi efikasno rešenje uz nulto
vreme zastoja. Integracijom alata kao što su Helm, Prometheus i Grafana omogućeno je
praćenje performansi u realnom vremenu i unapređeno upravljanje resursima.
Razvijena on-premises arhitektura zasnovana na Kubernetes i Docker kontejnerima
unapređuje skalabilnost, bezbednost i efikasnost SaaS sistema. Ovaj pristup obezbeđuje
kontinuiran rad, smanjuje rizik od napada i optimizuje resurse, predstavljajući važan korak ka
stvaranju sigurnih i otpornijih digitalnih okruženja
The impact of the implementation of innovative it tools on prescribimg and minimisation the risk of serious cardiovascular adverse reactions of systemic diclofenac formulations in outpatient settings.
No full textПримена квалитетних, безбедних и ефикасних лекова је значајан сегмент пружања здравствене заштите у циљу превенције, дијагностиковања, лечења и рехабилитације оболелих (1).Откриће, развој, ефикасна и безбедна примена лекова су продужили људски век, побољшали квалитет живота,смањили временски период проведен у болници и коначно спасили многе људске животе. Међутим, лекови могу изазвати и нежељена дејства. Нежељена дејства лекова представљају велики јавноздравствени проблем широм света. Према подацима из земаља Европске уније (ЕУ), процењује се да је 5% свих болничких пријема узроковано нежељеним дејствима лекова, да 5% болесника на болничком лечењу испољи нежељено дејство и да су нежељена дејства, по учесталости, пети узрок смрти у болничким условима. Такође, процењено је да је 197 000 смртних исхода годишњеуземљама ЕУ, изазвано нежељеним дејствима лекова и да су укупни трошкови њиховог лечења 79 милијарди € (2). Ови подаци су указали на потребу доношења нове ЕУ регулативе о фармаковигиланци, науци о праћењу безбедности лекова, у циљу смањењаздравственог и економског оптерећења нежељеним дејствима лекова.Један од циљева те нове регулативе је био увођење проактивног, уместо дотадашњег реактивног приступа у фармаковигиланци.Проактивни приступ је подразумевао рано препознавање и превенцију нежељених дејстава лекова увођењем обавезе подношење плана управљања ризиком, као обавезног дела документације за добијање дозволе за стављање лека у промет, и прикупљањем података о безбедности лекова спровођењем постауторизацијских студија безбедности, поред пријављивања индивидуалних ипревенцију нежељених дејстава лекова увођењем обавезе подношење плана управљања ризиком, као обавезног дела документације за добијање дозволе за стављање лека у промет, и прикупљањем података о безбедности лекова спровођењем постауторизацијских студија безбедности, поред пријављивања индивидуални
Biološka aktivnost svežeg sira proizvedenog primenom inokuluma kombuhe i dodatkom majčine dušice (Thymus serpyllum L.)
No full textResearch within this doctoral dissertation includes the analysis of fresh cheese samples with the application of kombucha inoculum, as an unconventional starter culture and with the addition of wild thyme ground, supercritical and dry extract. The milk fermentation course was monitored until the isoelectric point of casein reached at a pH value of 4.6 and a temperature of 35 °C. Physico-chemical characteristics, acidity, lactic acid content, the content of total phenolic compounds and antioxidant potential, microbiological profile, composition of fatty acids, content of free and total amino acids, textural characteristics, microstructure and sensory characteristics of the produced fresh cheese were analyzed. Changes in the analyzed parameters were monitored in several intervals - after 10, 20 and 30 days of storage. Since it has already been established that the total number of Escherichia coli decreases during storage in fresh cheese produced with kombucha inoculum as a starter culture, with the help of bioinformatical, in silico, methods, the potential antimicrobial action of milk-derived peptides was examined.Istraživanja u okviru ove doktorske disertacije obuhvataju analizu uzoraka svežeg sira uz primenu inokuluma kombuhe kao nekonvencionalne starter kulture i sa dodatkom droge, superkritičnog i suvog ekstrakta majčine dušice. Ispraćen je tok fermentacije mleka do postizanja izoelektrične tačke kazeina pri pH vrednosti od 4,6 i temperaturi od 35 °C. Analizirane su fizičko-hemijske karakteristike, kiselost, sadržaj mlečne kiseline, sadržaj ukupnih fenolnih jedinjenja i antioksidativni potencijal, mikrobiološki profil, sastav masnih kiselina, sadržaj slobodnih i ukupnih aminokiselina, teksturalne karakteristike, mikrostruktura i senzorske karakteristike proizvedenog svežeg sira. Promene analiziranih parametara praćene su u nekoliko vremenskih intervala – nakon, 10, 20 i 30 dana skladištenja. Budući da je već utvrđeno da se u svežem siru proizvedenom uz inokulum kombuhe u ulozi starter kulture ukupan broj Escherichia coli smanjuje</p
A HYBRID MODEL FOR MULTU-CRITERIA EVALUATION OF ALGORITHMS FOR REAL-TIME INFRARED SIGNAL DETECTION
No full textУ савременом дигиталном окружењу, у којем преовлађују сложени технички системи и напредни нивои аутоматизације, алгоритми вештачке интелигенције све више добијају на значају у развоју напредних решења за обраду сигнала у реалном времену. Њихова примена у области детекције инфрацрвених (IR) сигнала доприноси унапређење безбедносних, индустријских и научних система, обезбеђујући поуздан рад, високу брзину и способност прилагођавања различитим оперативним условима. С обзиром на разноврсност алгоритама дубоког и машинског учења, јавља се потреба за јасно дефинисаним, проверљивим и методолошки заснованим моделом процене, који омогућава избор најприкладнијих алгоритамских решења у складу са конкретним захтевима примене
The Customs Administration of the Republic of Serbia as a Fiscal and Security Pillar vis-à-vis the International Community, with Reference to Macroeconomic Challenges and Regional Practice
No full textУ условима убрзаних економских токова, савремених макроекономских кретања и процеса дигитализације, царинска служба обликује нове димензије институционалне сложености и функционалне разгранатости. Докторска дисертација истражује положај, капацитете и перспективе развоја царинске службе Републике Србије, са фокусом на њену фискалну и безбедносну улогу. Будући да је Република Србија кандидат за чланство у Европску унију (ЕУ), научни рад указује на досадашње домете у процесу испуњавања приступних обавеза, у оквирима царинског деловања. Истраживање обухвата упоредну анализу царинских система изабраних земаља региона – чланица и кандидата за ЕУ, са нагласком на фискалну дисциплину, институционалне капацитете, међуресорну сарадњу и степен дигитализације
UNAPREĐENJE PRECIZNOSTI PREDVIĐANJA CENA GORIVA PRIMENOM MODELA DUGOROČNOKRATKOROČNE MEMORIJE NEURONSKIH MREŽA SA VIŠE GLAVA OPTIMIZOVANIH METAHEURISTIKOM ROJEVA ČESTICA
No full textPovećana potražnja za energijom uz značajno smanjenje dostupnih zaliha fosilnih goriva
na globalnom nivou, kao i brojni socio-ekonomski faktori, uslovili su intezivan razvoj brojnih
istraživanja usmerenih na predikciju potrošnje energije i kretanje njenih cena. Predikcije ovih
parametara postaju sve značajnije, kako za naučnu zajednicu, tako i za privredu, ekonomiju i
društvo. U cilju dobijanja što preciznijih rezultata, ovakva istraživanja zahtevaju rad sa velikom
količinom podataka. Prikupljanje, kao i obrada istih može biti dosta složen i dugotrajan proces,
koji je vrlo često podložan greškama. S toga se intezivnim razvojem savremenih tehnologija,
posebno Veštačke inteligencije, značajno automatizuje ovaj zadatak i smanjuje faktor ljudske
greške. Zahvaljujući velikoj popularnosti ovih modela, predikcija cena goriva uspešno pronalazi
svoju primenu u brojnim poslovnim domenima. Imajući ovo u vidu, ova disertacija se primarno
bavi rešavanjem problema predikcije vremenskih serija, odnosno cena goriva, kroz primenu i
optimizaciju postojećih modela Veštačke inteligencije, poput neuronskih mreža. Iako relativno
nova oblast, ona pokazuje značajan potencijal za unapređenje energetske analitike, sa brojnim
praktičnim i ekonomskim primenama. Analizom postojeće literature uočava se prostor za dodatno
unapređenje u ovoj oblasti, pa ova disertacija predlaže i istražuje potencijal drugih modela koji
mogu još više poboljšati predikciju vremenskih serija, poput dugoročno-kratkoročnih memorijskih
modela sa više glava (eng. multi-headed LSTM). Imajući u vidu da ove arhitekture imaju relativno
visoke računarske zahteve, istraživanje ove disertacije se dodatno fokusira i na optimizovane
pristupe modelovanja istih. Ovo se ogleda u tome što se arhitekture projektuju tako da imaju manji
broj neurona po sloju, kao i u skraćivanju vremena potrebnom za obuku modela, odnosno manjem
broju epoha. Međutim, treba imati u vidu da ne postoji dovoljno dobro univerzalno rešenje koje
je primenljivo na svim tipovima podataka i koje je superiorno u odnosu na ostale. Ovu činjenicu
potvrđuje i čuvena teorema „nema besplatnog ručka“ (eng. No Free Lunch Theorem, NFLT), koja
naglašava potrebu da se ove arhitekture prilagode specifičnim skupovima podataka. U cilju
rešavanja ovog problema, u ovom radu se predlaže i korišćenje metaheurstičkih tehnika
optimizacije. Konkretno govoreći, predstavljena je modifikovana varijanta algoritma optimizacije
rojem čestica (eng. Particle Swarm Optimizer, PSO), koja je korišćena u cilju što tačnijeg
podešavanja arhitekture mreže, kao i samih parametara koji su korišćeni tokom obučavanja
predloženog modela. Na kraju, ovako modifikovan model je primenjen nad realnim energetskim
podacima koji su prikupljeni iz više javno dostupnih izvora. Tako dobijeni rezultati su tehnikama
IV
objašnjive inteligencije (eng. Explanable Artificial Intelligence) poređeni sa savremenim
optimizatorima u okviru komparativne analize. Detaljnom statističkom validacijom je potvrđena
tačnost i značajnost dobijenih rezultata