108495 research outputs found
Sort by
Image Vectorization Tool for Godot Game Engine
No full textThis thesis presents the development of a prototype vectorization tool for the Godot game engine. The tool enables game developers to convert raster images into resolution independent vector images. The thesis outlines the functionality of the plugin and the details of the vectorization process. It describes three distinct generation modes used for transforming raster images into vector images, each of which was evaluated in terms of usability and performance. Usability was rated using the UMUX scale, with overall results being positive. Some issues were identified during testing, and potential solutions were proposed.Käesolevas töös luuakse prototüüptööriist pildi vektoriseerimiseks Godot mängumootoris. Selle eesmärk on võimaldada mänguarendajatel oma rasterpilte mugavalt vektorkujule viia, selleks, et need oleksid resolutsioonist sõltumatud. Töös kirjeldatakse vektoriseerimise protsessi ja tööriista kasutusvoogu. Loodud pistikprogramm sisaldab kolme erinevat generatsiooni režiimi, mille kasutatavust ja jõudlust testitakse. Kasutatavuse testimise käigus hinnatakse rakendust UMUX mõõdiku alusel positiivselt. Tuuakse ka välja mõned probleemid ning pakutakse neile lahendusi
Unlocking Swedish historical material through OCR and HTR
No full textThis chapter presents some of the efforts made by three national institutions and the challenges each institution encountered while advancing Optical Character Recognition (OCR) and Handwritten Text Recognition (HTR) technologies for Swedish historical material. It introduces the resources, models, and tools that can be used to refine computational approaches for improving OCR and HTR processing, which, in turn, could enhance text- and data-driven research
Development of Learning Materials for the “Object-Oriented Programming” Course in English
No full textThe aim of this bachelor’s thesis was to create two English-language modules for the course “Object-Oriented Programming” taught at the University of Tartu during week 5 and week 6. The materials include concise theoretical overviews of classes, objects, inheritance, polymorphism, and interfaces; practical assignments; automated assessments based on JUnit tests in Moodle’s Virtual Programming Lab; and H5P interactive self-assessment quizzes. Developing the materials, the author relied on the flipped classroom method and best practises.Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk oli luua ingliskeelsed õppematerjalid Tartu Ülikooli kursusele „Objektorienteeritud programmeerimine“ 5. ja 6. nädala jaoks. Materjalid sisaldavad lühikesi teoreetilisi ülevaateid klasside, objektide, päriluse, polümorfismi ja liideste kohta; praktilisi ülesandeid; JUnit-testidel põhinevat automaatkontrolli Moodle-i Virtual Programming Labis; ning H5P interaktiivseid enesekontrolliteste. Materjalide väljatöötamisel tugines autor ümberpööratud klassiruumi meetodile ja ning järgis õppematerjalide koostamise häid praktikaid
Development of the PostgreSQL Log File Analyzer and Analysis of Errors Made in SQL Statements
No full textThe log files of PostgreSQL contain a lot of information that instructors can use to analyze how students reached a given goal. Since manual log file analysis is time-consuming, a web application was built in 2024 to automate the process. The goal of this thesis was to further develop the application to make log file analysis more convenient and effective. The application was used with log files from the Databases course (spring 2025) to identify the types of errors students made while learning SQL. The results showed that 41% of the SQL statements contained at least one error, with the most common mistakse related to constraint violations or issues with SQL syntax.Andmebaasihalduri PostgreSQL logifailid sisaldavad palju informatsiooni, mille põhjal õppejõud saavad analüüsida protsessi, kuidas õppija jõudis korrektse tulemuseni. Kuna logifailide käsitsi analüüsimine on ajamahukas, töötati aastal 2024 kursuse „Andmebaasid“ tarbeks välja veebirakendus logifailide automaatseks analüüsimiseks. Bakalaureusetöö eesmärk oli arendada eelnevalt mainitud rakendust edasi, et muuta üliõpilaste esitatud logifailide analüüsimine mugavamaks ja efektiivsemaks. Lisaks analüüsiti 2025. aasta kevadel kursusele „Andmebaasid“ esitatud logifailide põhjal struktuurpäringukeele SQL õppimisel tehtavaid vigu. Analüüsi tulemustest selgus, et 41% SQL-lausetest sisaldasid vähemalt üht viga ning enim tehti kitsenduste rikkumise või SQL-keele süntaksiga seotud vigu
Lecture Translation and Generation of Subtitles
No full textAt the Institute of Computer Science, University of Tartu, a sizable portion of study materials and public lectures are available only in English. This limits their accessibility for the Estonian-speaking audience who may not possess sufficient English language proficiency. The main objective of this bachelor's thesis was to develop a software solution that automates the process of transcribing English-language academic lectures, translating them into Estonian, and generating timed subtitles, thereby reducing the need for time-consuming manual labor. To achieve this goal, an application was developed integrating modern artificial intelligence technologies. The application utilizes the OpenAI Whisper model for automatic speech recognition (transcription) and the OpenAI ChatGPT API for machine translation of the generated transcriptions from English to Estonian. Additionally, the moviepy library was employed for processing video and audio files, and the Streamlit framework was used to create an interactive user interface. The core functionality of the application encompasses three sequential stages: first, transcribing the lecture's audio track into text; second, translating the resulting English transcription into Estonian; and third, generating accurately timed subtitles in the common SubRip (.srt) format based on the translated text. The developed solution offers a practical tool for improving the accessibility of English-language academic content in Estonia.Tartu Ülikooli Arvutiteaduse instituudis on märkimisväärne osa õppematerjalidest ja avalikest loengutest kättesaadavad vaid inglise keeles. See seab piirangud nende materjalide ligipääsetavusele eestikeelsele sihtrühmale, kes ei pruugi inglise keelt piisaval tasemel vallata. Käesoleva bakalaureusetöö peamiseks eesmärgiks oli välja töötada tarkvaraline lahendus, mis automatiseerib ingliskeelsete akadeemiliste loengute transkribeerimise, eesti keelde tõlkimise ning ajastatud subtiitrite genereerimise protsessi, vähendades seeläbi vajadust aeganõudva manuaalse töö järele. Selle eesmärgi saavutamiseks arendati välja rakendus, mis integreerib kaasaegseid tehisintellekti tehnoloogiaid. Rakendus kasutab OpenAI Whisper mudelit automaatseks kõnetuvastuseks (transkribeerimiseks) ning OpenAI ChatGPT API-t genereeritud transkriptsioonide masintõlkeks inglise keelest eesti keelde. Lisaks rakendati moviepy teeki video- ja helifailide töötlemiseks ning Streamlit raamistikku interaktiivse kasutajaliidese loomiseks. Rakenduse põhifunktsionaalsus hõlmab kolme järjestikust etappi: esiteks loengu heliraja transkribeerimine tekstiks, teiseks saadud ingliskeelse transkriptsiooni tõlkimine eesti keelde ning kolmandaks tõlgitud teksti põhjal täpselt ajastatud subtiitrite genereerimine levinud SubRip (.srt) vormingus. Välja töötatud lahendus pakub praktilist tööriista ingliskeelse akadeemilise sisu kättesaadavuse parandamiseks Eestis
Nägemispõhine optimeerimine lumesahkamiseks Eesti teedel
No full textTõhus lumesaha trassi planeerimine on kriitilise tähtsusega liiklusohutuse tagamiseks ja talihoolde tegevuskulude minimeerimiseks sellistes külma kliimaga piirkondades nagu Eesti. Traditsioonilised marsruudi optimeerimise lähenemisviisid, nagu segatäisarvuline lineaarne programmeerimine (MILP), pakuvad kvaliteetseid lahendusi, kuid on arvutusmahukad ja neid on raske skaleerida. See lõputöö uurib alternatiivseid andmepõhiseid meetodeid optimaalsete lumesaha marsruutide lähendamiseks piltide abil. Lumesaha optimeerimine on formuleeritud segatäisarvulise lineaarse programmeerimise ülesandena (MILP). Eesti linnade teedevõrgu andmed võetakse treenimiseks OpenStreetMapist (OSM). MILP-i lahendused teisendatakse märgistatud piltideks kas piirdekastide või värviliste teemaskide näol, olenevalt sihtmudelist. Oleme implementeerinud kaks sügavõppel põhinevat nägemismudelit: objektide tuvastamine ja segmenteerimine, kasutades YOLO (You Only Look Once) arhitektuuri, ning pildist pildiks teisendamine pix2pix raamistiku abil. Peenhäälestus- ja ülekandeõpet kasutati YOLO-ga kohandatud andmekogumil ning pix2pixi mudelit treeniti väljastama terviklikke teid katvaid marsruute sisendkaartide põhjal. Mõlemat mudelit hinnati nende võimekuse järgi ennustada sahatavaid teid, mis sarnanevad MILP-iga genereeritud marsruutidega. Tulemused näitavad, et masinnägemise närvimudelid on võimelised pakkuma kiireid ja ligikaudseid alternatiive optimeerimisülesannete lahendajatele, kuid nende rakendatavus pärismaailmas on piiratud.Efficient snowplow route planning is critical for ensuring road safety and minimizing operational costs during winter maintenance in cold climate regions like Estonia. Traditional approaches to route optimization, such as mixed integer linear programming (MILP), offer high-quality solutions but are computationally intensive and difficult to scale. This thesis explores alternative, data-driven methods for approximating optimal snowplow routes by using images. The snowplowing optimization is formulated as a mixed integer linear programming task (MILP). The road network data from Estonian cities are extracted from OpenStreetMap (OSM) for training. The MILP solutions are converted into labeled images, either as bounding boxes or colored path masks, depending on the target model. We have implemented two deep learning-based vision models: object detection and segmentation using the You Only Look Once (YOLO) architecture, and image-to-image translation using the pix2pix framework. Fine-tuning and transfer learning were used with YOLO on a custom dataset, and pix2pix was trained to produce full route overlays from input maps. Both models were evaluated on their ability to predict plowable paths that closely approximate MILP-generated routes. The results demonstrate that computer vision neural models can serve as fast and approximate alternatives to optimization solvers but with limited applicability in real world scenarios
Lasteaiaõpetajate arvamused vanasõnade kasutamise olulisusest väärtuste õpetamisel 5–7-aastastele lastele
No full texthttps://www.ester.ee/record=b5759900*es
Etnilisus kui konfliktiallikas iseseisvas Nigeerias 20. sajandil
No full textKäesolev lõputöö analüüsib etniliste konfliktide põhjuseid, päästikuid ja korduvaid mustreid iseseisvas Nigeerias 20. sajandil. Töö keskendub etnilisuse rollile poliitiliste ja sotsiaalsete pingete kujunemisel, käsitledes koloniaalajastu pärandit, institutsionaalset ebastabiilsust ning loodusvarade, eriti nafta ümber kujunenud võimuvõitlust. Töö toetub Stefan Wolffi konfliktimudelile ning kasutab kvalitatiivset juhtumianalüüsi, keskendudes Biafra sõjale ja konfliktidele Nigeri delta piirkonnas. Töö järeldab, et Nigeeria etnilised pinged ei ole üksnes identiteedipõhised, vaid suuresti majanduslikult ja poliitiliselt motiveeritud. Etnilisus toimib pigem instrumendina võimu ja ressursside ümber toimuvates pingetes
Annoteerimis võimekuse lisamine veebipõhisele fraktaal ettevõtte mudelite kuvajale
No full textThe FEM Viewer is a web application for viewing Fractal Enterprise Model diagrams exported from a FEM Toolkit. This thesis aimed to develop the FEM Viewer further by adding the ability to make certain changes to the model for the purposes of annotating the FEM diagrams. It describes the new functionality and how it was added, including how the way the models are displayed was reworked to enable these changes.FEM viewer on veebirakendus FEM toolkit’is loodud fraktaal ettevõtte mudeli diagrammide kuvamiseks. Selle lõputöö eesmärk oli FEM viewer’it edasi arendada, lisades võimaluse teha mudelites teatud muudatusi FEM diagrammide annoteerimiseks. Antud töö kirjeldab rakenduse uut võimekust ja seda, kuidas see lisati, sealhulgas kuidas mudelite kuvamine nende muudatuste võimaldamiseks ümber töötati
Gümnaasiumi eesti keele ülesannete panga kategooriad
No full texthttps://www.ester.ee/record=b5757466*es