Repository of the University of Rijeka
Not a member yet
40085 research outputs found
Sort by
Detection and tracking of objects from videos using artificial intelligence
No full textOvaj rad opisuje neuronske i konvolucijske neuronske mreže koje se koriste kod detekcijskih algoritama. Navedeni su i opisani neki od najboljih detekcijskih algoritama te su testirani YOLOv5 i YOLOv8 modeli. Modeli su uspoređeni primjenom evaluacijskih metrika te je ustanovljeno da YOLOv8 bolje detektira nogometnu loptu. Za praćenje su korišteni ByteTrack i BoT-SORT algoritmi te je odabran ByteTrack algoritam jer daje malo bolje rezultate praćenja lopte uz puno veću brzinu obrade. Algoritam za praćenje se kombinira s prethodno treniranim YOLOv8 modelom. Detekcijski algoritam daje vrlo dobre rezultate, a najveći problem mu predstavlja okluzija lopte od strane igrača; dok je praćenje dosta ovisno o brzini kretanja lopte i daje nešto lošije rezultate.This paper describes neural and convolutional neural networks used in detection algorithms. Some of the best detection algorithms are listed and described while YOLOv5 and YOLOv8 models were tested. The models were compared using evaluation metrics and it was found that YOLOv8 detects a soccer ball more accurately. ByteTrack and BoT-SORT algorithms were used for tracking and the ByteTrack algorithm was chosen because it gives slightly better ball tracking results with a much higher processing speed. The tracking algorithm is combined with the pretrained YOLOv8 model. The detection algorithm delivers very good results, with its biggest challenge being the occlusion of the ball by players while tracking is highly dependent on the ball speed and produces slightly less accurate results
Mean phase voltages and duty cycles estimation of a three-phase inverter in a drive system using machine learning algorithms
No full textU kaskadnom vektorskom upravljanju trofaznih elektromotora s unutarnjim regulacijskim krugom po struji armature, napon je ulazna varijabla sustava. Odstupanja između zadanog i mjerenog napona načelno se smatraju smetnjama jer smanjuju preciznost upravljanja pogonom. Kako bi se postigla visoka učinkovitost i dinamička upravljivost elektromotornog pogona potrebna je precizna informacija o iznosima faznih napona. Ideja ovog rada je nadovezati se na postojeća istraživanja i dodatno evaluirati uspješnost različitih algoritama strojnog učenja na primjeru estimacije srednjih faznih napona i radnih ciklusa trofaznog IGBT pretvarača. Na preporuku autora skupa podataka korištena su dva inverterska modela, black-box inverter model za estimaciju srednjih faznih napona i black-box inverter compensation scheme za estimaciju radnih ciklusa pretvarača. Za evaluaciju kvalitete estimacija korišteni su koeficijent determinacije (R2), srednja apsolutna pogreška (MAE) i korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE). Odvojeno su evaluirani rezultati iz skupa podataka za treniranje i skupa podataka za testiranje a za završnu evaluaciju su uzete njihove srednje vrijednosti i standardne devijacije.In cascaded field-oriented control (FOC) of three-phase electric motors with a subordinate current control loop, voltage serves as the system's control variable. Deviations between the reference voltage and its actual value are generally considered disturbances, which can degrade the overall control performance of the drive. To achieve an efficient and high dynamic control performance of electrical motor drives, precise phase voltage information is mandatory. The aim of the thesis was to build upon existing research and further evaluate the performance of various machine learning algorithms in estimating the mean phase voltages and duty cycles of a three-phase IGBT inverter. Based on the dataset author's recommendation, two inverter models were used: the black-box inverter model for estimating the mean phase voltages and the black-box inverter compensation scheme for estimating the duty cycles of the inverter. The quality of the estimates was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). The results from the training and testing datasets were evaluated separately, and their mean values and standard deviations were used for the final evaluation
Procjena karakteristika i oporavka igrača u nogometu zasnovana na podatcima : doktorski rad
No full textData collection in soccer encompasses a variety of methods, ranging from simple daily ques
tionnaires that monitor subjective well-being to more sophisticated approaches such as wearable
sensors that track external load during training and matches. While subjective measures like
wellness questionnaires and Rate of Perceived Exertion (RPE) offer insights into players’ inter
nal states, they fall short of providing comprehensive assessments of players’ physical fitness
and performance. Consequently, the use of wearable sensors has become prevalent, offering
detailed metrics such as distance covered, sprints, accelerations, and energy expenditure. These
metrics enable coaches to better manage training loads, plan sessions and monitor the return-to
play (RTP) process after injuries.
However, traditional methods that aggregate data across entire matches often hide the vari
ations in players’ performance throughout the game. This dissertation addresses this issue by
implementing a minute-by-minute analysis of player physical intensity using wearable data, re
vealing more details about players’ fitness levels. By examining how physical performance
fluctuates within different game contexts, the study provides a more accurate reflection of a
player’s condition and readiness.
The relationship between cognitive load (CL) and physical performance is another critical
aspect explored in this work. WhileCL’simpactontacticalandtechnicalaspects is well-studied,
its effects on physical performance, particularly in real-world settings, remain unexplored. Us
ing data fromtheNASA-TLXquestionnaire, thisresearchinvestigates how varying levels of CL
influence physical metrics such as total distance, high-speed running, and deceleration. More
over, the study applies machine learning (ML) algorithms to classify players into motivation
clusters, offering insights into how different motivational factors might affect performance un
der cognitive stress.
Injury recovery is a crucial area in sports, and the RTP process is crucial in ensuring players
return to competition safely. This dissertation advances the understanding of injury manage
ment by developing ML models to predict recovery duration, using data collected by medical
staff. These models are compared with traditional expert-based predictions, demonstrating that
the integration of expert input with ML techniques enhances the accuracy of recovery time es
timates.
In addition to injury recovery, the research focuses on developing individualized fatigue
and recovery profiles. These profiles are essential for conditioning coaches to tailor training regimens and ensure that players return to their pre-injury fitness levels. By providing a de
tailed, data-driven approach to monitoring physical recovery, this dissertation contributes valu
able tools for optimizing player performance and reducing the risk of re-injury.
This work provides a comprehensive framework for soccer performance and recovery anal
ysis, integrating wearable sensor data, cognitive load assessments, and ML techniques. The
findings offer practical applications for coaches and sports scientists, helping them to better un
derstand and manage the complex dynamics of player fitness and performance throughout the
season.Prikupljanje podataka u nogometu obuhvaća različite metode, od jednostavnih dnevnih upit
nika koji prate subjektivan dojam opterećenja pojedinca, do skupljih tehnoloških pristupa poput
nosivih senzora koji prate vanjsko opterećenje sportaša tijekom treninga i utakmica. Dok sub
jektivne mjere poput upitnika za praćenje dobrobiti i ocjene doživljenog napora (RPE) pružaju
uvid u unutarnje stanje igrača, one nisu dovoljne za sveobuhvatnu sliku karakteristika igrača.
Iz tog razloga je upotreba nosivih senzora postala raširena, pružajući podatke o prijeđenoj udal
jenosti, broju sprintova, ubrzanjima i potrošnji energije. Ove informacije omogućavaju trener
ima bolju kontrolu opterećenja tijekom treninga, planiranje istih i praćenje procesa povratka na
teren nakon ozljeda.
Međutim,tradicionalnemetodeprikupljajupodatkenarazinicijeleutakmicečimeseonemogućava
pregled izvedbe igrača tijekom samog trajanja utakmice. Ova disertacija nastoji riješiti taj prob
lem primjenom podatkovne analize intenziteta igrača minutu-kroz-minutu koristeći podatke no
sivih senzora. Pregledom promjena u fizičkim izvedbama tijekom različnih trenutaka u igri,
pristup pruža precizniji odraz stanja i spremnosti igrača.
Odnos između kognitivnog opterećenja i fizičkog opterećenja igrača također je jedan od
fokusa ovog rada. Dok je utjecaj kognitivnog opterećenja na taktičke i tehničke izvedbe igrača
dobro istražen, njegov utjecaj na njihovo fizičko opterećenje, osobito tijekom utakmica, ostaje
neistražen. Koristeći podatke iz NASA-TLX upitnika, ispituje se kako različite razine kogni
tivnog opterećenja utječu na fizičke mjere poput ukupne prijeđene udaljenosti, sprinta, ubrza
vanja i usporavanja. Nadalje, primjenjuju se algoritmi strojnog učenja za klasifikaciju igrača u
motivacijske grupe, pružajući uvid u to kako različiti motivacijski čimbenici mogu utjecati na
izvedbe pod mentalnim opterećenjem.
Oporavak od ozljeda je jedan od ključnih čimbenika u sportu, a dobro planiranje procesa
oporavka je presudno za siguran povratak igrača na teren. Razvijanjem modela strojnog učenja
koji predviđaju trajanje oporavka nakon mišićnih ozljeda, poboljšava se točnost u samom plani
ranju. Modeli strojnog učenja uspoređeni su s procjenama stručnjaka, gdje se pokazalo kako je
upravo kombinacija modela i znanja stručnjaka najbolja za procjenu vremena oporavka.
Kondicijski treneri moraju dobro poznavati igrače kako bi iz svakog izvukli maksimum i
pripremili ih za sezonu. Iz tog razloga, vrlo je korisno imati uvid u individualni profil fizičke
spreme igrača kako bi treneri mogli prilagoditi program treninga. Podatkovni pristup doprinosi
lakšem praćenju opterećenja i smanjivanju rizika igrača od ozljede. Korištenjem podataka iz različitih izvora, kreirane su metode koje treneri, analitičari, i sve
osobekojeradeunogometumogukoristitikakobidobilidetaljnijeinformacijeosvojimigračima.
Podatci su dobiveni korištenjem nosivih senzora i upitnika za procjenu kognitivnog opterećenja
te su isti iskorišteni na različiti načine uz primjenu tehnika strojnog učenja i optimizacije. Cilj
ovakvog pristupa je razvijanje objektivnih metoda koje se mogu automatizirati i olakšati posao
ljudima koji rade u nogometu
Ekološka poljoprivreda - novi trendovi
No full textEkološka poljoprivreda, odnosno organski uzgoj hrane i životinja, sve je značajniji dio suvremene poljoprivrede, trgovine, ali i prehrane te svakodnevnog života – kako globalno, tako i u okvirima Europske unije. S obzirom na specifični kontekst i uvjete takva uzgoja, nameće se potreba jasnog i transparentnog, ali ujedno i učinkovitoga pravnog i financijskog
okvira koji nastoji olakšati i potaknuti farmere na odustajanje od konvencionalne prakse, što ponekad rezultira manjim prinosima i radno intenzivnijom proizvodnjom. Postavljaju se brojna pitanja - od motivacije i koristi pokretanja ekološke poljoprivrede, pa do njenih učinaka i potrebnih mjera za stvaranje poželjnog pravnog i financijskog okvira. Stoga ovaj
članak nastoji pojasniti ključne pojmove vezane uz ekološku poljoprivredu, prikazati specifičnosti ekološkog uzgoja u Europskoj uniji (i položaj EU-a na globalnoj sceni) te utvrditi pravne i financijske okvire koji utječu na europske farmere i potrošače. Istraživanje pokazuje da cijeli niz država članica EU-a provodi procese prenamjene konvencionalne u ekološku
poljoprivredu (ponajprije Austrija i sjeverne članice), pri čemu je značajan i napredak Hrvatske. Analiza je pokazala da se europsko tržište ekološke hrane nadograđuje prikladnim zakonodavnim i financijskim okvirima, usklađenima na razini EU-a, ali i šire. Premda EU svojim financijskim i strateškim odrednicama nastoji svima pomagati u 'zelenoj tranziciji', naprednije države prednjače visokim ulaganjima izravno iz nacionalnih izvora. Naposljetku, istraživanje potvrđuje da u određenim uvjetima i okruženjima ekološka poljoprivreda smanjuje troškove te rezultira većim dohocima radnika (u odnosu na konvencionalnu proizvodnju)
Opstojnost i perspektiva pčelarstva u Hrvatskoj
No full textPčelarstvo je tisućljetna praksa održavanja pčelinjih zajednica te proizvodnje meda i drugih pčelinjih proizvoda. Pčele su jedan od ključnih dionika ekosustava jer omogućuju bioraznolikost, oprašivanje, rast prinosa usjeva te proizvode med i ostale pčelinje proizvode. Europska unija drugi je po veličini proizvođač meda na svijetu. Pčelarstvo u Hrvatskoj dobro je razvijeno, no pčelari se suočavaju s nizom poteškoća koje se reflektiraju u smanjenju ukupne proizvodnje. Promjene klimatskih uvjeta znatno otežavaju položaj pčelara, donose nove i teško premostive izazove te ugrožavaju budućnost pčelarenja. Nelojalnu konkurenciju hrvatskim i europskim pčelarima čini jeftini i nekvalitetni med iz Azije, ponajprije Kine, koji je ujedno često i patvoren. Pčelari se trebaju prilagoditi postojećim okolnostima te unaprjeđivati razinu vlastitog znanja i vještina radi suočavanja s postojećim izazovima. Prilagodba između ostaloga podrazumijeva povećanje broja košnica i zajednica pčela, usredotočivanje na ostale pčelinje proizvode poput propolisa, matične mliječi, pčelinjeg otrova, voska i peludnih zrnaca, kao i integraciju pčelinjih proizvoda u turističku ponudu
Amfifilni konjugati masnih kiselina i piridilporfirina u fotodinamičkoj terapiji na staničnim linijama melanoma
No full textAmphiphilic porphyrins are widely used photosensitisers (PSs) in photodynamic therapy
(PDT), an antitumor treatment in which the PS is combined with light irradiation of
appropriate wavelength and oxygen in the vicinity within the treated lesions to induce the
cytotoxic effect and consequently tumour destruction. In addition to their beneficial
properties as antitumour agents, they are also used to treat viral, bacterial or fungal infections.
The hydrophobic parts of the molecule facilitate the passage through the membrane bilayer,
while the hydrophilic parts enable water solubility and thus the possibility of easier
administration of the PS. Although the amphiphilic porphyrins have shown great efficacy as
PSs, the hydrophilic-lipophilic balance, which utilises all the advantageous properties of this
type of PSs and avoids the disadvantages such as aggregation or low cellular uptake, is
somewhat less studied.
The main goal of this doctoral thesis was to study the hydrophilic-lipophilic balance on
different groups of asymmetric A3B pyridylporphyrins and its content is divided into four
parts. In the first part, N-methylated (pyridinium-3-yl) porphyrins and Zn(II) analogues with
alkyl chains of different lengths (7-17 C-atoms) were compared. The Zn(II)-porphyrin with
a 13 C-atom alkyl chain showed the highest cytotoxicity and selectivity towards the
melanoma cell line when irradiated with orange light. The second part involved the synthesis
of amphiphilic N-oxidised pyrid-3-ylporphyrins, where porphyrins with a 13 and 17 C-atom
chain showed to be promising against melanoma cell line, diminishing the melanin
obstruction. In the last part, amphiphilic (pyridinium-3-yl)porphyrins were chelated with
68Ga(III) and natGa(III) to obtain the PET/PDT agents, and their distribution was analysed in
PET-CT scan. It was found that the hydrophilic-lipophilic balance not only affects
cytotoxicity and selectivity in vitro, but also exhibits differential biodistribution in vivo.
These findings on A3B pyridylporphyrins will give us a deeper insight into the importance
of the amphiphilicity of the molecule and lead us to the further development of an “ideal PS”
for use in PDT.Amfifilni porfirini su široko korišteni fotosenzibilizatori (PS-ovi) u fotodinamičkoj terapiji
(PDT), antitumorskom tretmanu u kojem se PS kombinira sa svjetlošću odgovarajuće valne
duljine i kisikom u blizini liječenih lezija kako bi se izazvao citotoksični učinak i posljedično
uništenje tumora. Osim što se koriste kao antitumorski ljekovi, također je poznata njihova
upotreba protiv virusnih, bakterijskih i fungalnih infekcija. Hidrofobni dijelovi u molekuli
olakšavaju prolazak kroz membranski dvosloj, dok hidrofilni dijelovi omogućuju topljivost
u vodi, a time i mogućnost lakše administracije PS-a. Iako su amfifilni porfirini pokazali
veliku učinkovitost kao PS-ovi, ravnoteža hidrofilnih i lipofilnih dijelova, koja omogućava
sva povoljna svojstva i izbjegava nedostatke kao što su agregacija ili niska stanična
internalizacija, manje je izučavana.
Glavni cilj ovog doktorskog rada bio je proučavanje ravnoteže hidrofilnih i lipofilnih dijelova
različitih skupina asimetričnih A3B piridilporfirina, podijeljenih u četiri dijela. U prvom
dijelu uspoređeni su N-metilirani (piridin-3-ij)porfirini i njihovi Zn(II) analozi s alkilnim
lancima različitih duljina (7-17 ugljikovih atoma). Zn(II)-porfirin s alkilnim lancem od 13 Catoma pokazao je najveću citotoksičnost i selektivnost prema staničnoj liniji melanoma
nakon osvjetljavanja narančastom svjetlošću. Drugi dio uključivao je sintezu amfifilnih Noksidiranih pirid-3-ilporfirina, gdje su se porfirini s lancem od 13 i 17 C atoma pokazali
obećavajućima protiv stanične linije melanoma, smanjujući utjecaj pigmenta melanina. U
posljednjem dijelu amfifilni (piridinij-3-il)porfirini kelirani su s 68Ga(III) i natGa(III) kako bi
se dobili PET/PDT agensi, a njihova distribucija analizirana je PET-CT skeniranjem.
Utvrđeno je da ravnoteža hidrofilnih i lipofilnih dijelova ne samo da utječe na citotoksičnost
i selektivnost in vitro, već pokazuje i različitu biodistribuciju in vivo. Ovaj rad i saznanja
dobivena na temelju rezultata o A3B piridilporfirinima dat će nam dublji uvid o utjecaju
amfifilnosti molekule i dovesti nas do daljnjeg razvoja "idealnog fotosenzibilizatora" za
upotrebu u PDT-u
The takeover of Twitter by Elon Musk
No full textPreuzimanje Twittera od strane Elona Muska, zaključeno u listopadu 2022., predstavljalo je jedan od najkontroverznijih poslovnih poteza u povijesti društvenih mreža. Akvizicija, vrijedna 44 milijarde dolara, započela je početkom te godine kada je Musk postao najveći pojedinačni dioničar tvrtke, dok je u listopadu zaključio preuzimanje te time preuzeo i poziciju glavnog izvršnog direktora.
S Muskovim dolaskom, Twitter je prošao kroz korjenite promjene, počevši s masovnim otpuštanjima – gotovo polovica zaposlenika, uključujući ključne menadžere i timove za moderaciju, napustila je tvrtku. Musk je također implementirao nove poslovne strategije usmjerene na smanjenje troškova i ubrzanje inovacija, dok su mnogi radnici, nezadovoljni promjenama u radnoj kulturi, dobrovoljno napustili tvrtku.
U smislu moderacije sadržaja, Musk je proveo liberalizaciju pravila o slobodi govora, dopuštajući povratak nekih prethodno suspendiranih korisnika, no istodobno se suočio s povećanjem dezinformacija i govora mržnje. Ovaj pristup izazvao je zabrinutost među velikim oglašivačima, koji su počeli povlačiti svoje kampanje s Twittera, rezultirajući značajnim padom prihoda.
Uz promjene u moderaciji i prihodima, Twitter se također suočio s padom korisničkog povjerenja. Iako je Musk najavljivao Twitter kao platformu koja podržava slobodu izražavanja i otvorenost, u praksi su mnogi korisnici izrazili zabrinutost zbog manjka sigurnosnih politika i nepouzdanog okruženja. U konačnici, preuzimanje Twittera od strane Elona Muska otvorilo je put dramatičnim promjenama u upravljanju i politici platforme, no izazovi povezani s održavanjem stabilnosti, prihoda i korisničkog povjerenja ostaju ključna pitanja u budućem razvoju platforme.
U ovom radu analizirano je kako je akvizicija Twittera od strane Elona Muska utjecala na poslovne i operativne aspekte kompanije. Posebna pažnja posvećena je procesu preuzimanja, promjenama u organizacijskoj strukturi, implementiranim strateškim smjernicama te posljednjim učincima na platformu, uključujući korisničko iskustvo
Financiranje europske poljoprivrede: stanje i izazovi
No full textPoljoprivreda predstavlja jedan od najznačajnijih sektora koji je obilježio dosadašnji razvoj
europske integracije. Pritom je razvoj ovoga sektora EU-a uvelike bio obilježen prijelazom s
tradicionalnih načina proizvodnje na suvremene, sofisticirane metode, karakterizirane
nužnošću implementacije inovativnih i na znanju temeljenih rješenja. S obzirom na svoje
karakteristike, ograničenja te osjetljivost na globalna kretanja, europska se poljoprivreda
kontinuirano prilagođava novim izazovima u globalnom poslovnom okruženju. Sve navedeno
povećava troškove te rezultira rastom sredstava potrebnih za osiguranje opstanka i napretka
europske poljoprivrede. Stoga se kao nužnost nameće pomoć EU-a kroz fondove i ostale
raspoložive financijske instrumente. U radu su analizirani trendovi financiranja europske
poljoprivrede te prezentirani najvažniji fondovi i financijski instrumenti, s posebnim
naglaskom na Europski fond za jamstva u poljoprivredi te Europski poljoprivredni fond za
ruralni razvoj. Iako postoje značajna sredstva, još uvijek se javljaju ograničenja u njihovu
iskorištavanju, a što će uz prioritete nove kohezijske politike te nužnost ostvarenja održiva
razvoja predstavljati najvažnije izazove europske poljoprivrede u tekućoj europskoj
financijskoj perspektivi
Post-Marketing Safety of Spinal Muscular Atrophy Therapies: Analysis of Spontaneous Adverse Drug Reactions from EudraVigilance
No full textBackground/Objectives: Spinal muscular atrophy (SMA) treatment has evolved with the approval of nusinersen, onasemnogene abeparvovec, and risdiplam. This study aims to assess the post-marketing safety profile of these therapies through the spontaneous adverse drug reaction (ADR) reports available in EudraVigilance (EV). Methods: Data from EV were retrieved via adrreports.eu for the suspected ADRs associated with nusinersen, onasemnogene abeparvovec, and risdiplam from their approval in the European Economic Area (EEA) to 31 December 2024. The ADR reports were exported and analysed using descriptive statistics in Microsoft Excel. Reporting odds ratios (RORs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated for suspected ADRs, focusing on reactions with a lower limit of the 95% CI exceeding 1. Results: A total of 3196, 806, and 956 individual case safety reports (ICSRs) were identified for nusinersen, onasemnogene abeparvovec, and risdiplam, respectively. The most frequently reported ADRs with significantly increased RORs included post-lumbar puncture syndrome (nusinersen: 11%), pyrexia (onasemnogene abeparvovec: 23%), and pneumonia (risdiplam: 9%). While some ADRs were therapy-specific, others were consistent with SMA disease progression and complications. Onasemnogene abeparvovec showed a notable prevalence of hepatotoxicity, while risdiplam was associated with gastrointestinal and respiratory events. Conclusions: To conclude, the analysis reinforces the known safety profiles of these SMA treatments while highlighting potential areas for further investigation. ADRs related to SMA complications require careful differentiation from true drug-related effects. Future pharmacovigilance efforts should focus on long-term safety assessments and real-world evidence to optimize treatment strategies