Volumen 6 - 2014
Ekstrakcija gramatičkih podataka na primeru Wiktionary projekta
Wiktionary je bogat izvor lingvističkog znanja i primer uspešne primene crowdsourcing modela. Znanje u Wiktionary-ju je slabo strukturirano, i da bi se omogućila dalja upotreba tog znanja potrebno je da se predstavi u strukturiranom obliku koji će moći automatski da se procesuira i pretražuje. Strukture semantičkog weba su posebno pogodne zbog razvijenih standarda namenjenih za povezivanje sa drugim semantičkim bazama znanja. Osnovna ekstrakcija Wiktionary-ja je već urađena u okviru DBpedia projekta. U ovom radu biće predstavljena ekstrakcija detaljnih gramatičkih podataka koji se dobijaju spajanjem nestrukturiranog sadržaja koji je smešten unutar različitih MediaWiki stranica u XML dump fajlu. Za primer će se uzeti konjugacije francuskih glagola, što je ujedno za sada jedan od malobrojnih gramatičkih sistema sa dovoljnom složenošću koji je obrađen na Wiktionary-ju. Glavni problem koji će biti rešen je analiza i obrada podskupa MediaWiki sistema šablona. Na osnovu tog rešenja biće generisane RDF trojke koje će u potpunosti pokrivati sve podatke iz domena koji se trenutno nalaze na Wiktionary-ju.
Inženjering saobraćaja u MPLS VPN mrežama
Sa porastom broja uređaja na Internetu koji imaju svoje IP adrese, klasični protokoli rutiranja, koji usmeravaju pakete na bazi njegove IP adrese, postali su neefikasni, tj. nisu bili u stanju da odgovore sve većim zahtevima u pogledu brzine obrade i prosleđivanja paketa. Postali su uočljivi nedostaci da klasičan IP ne može da pruži neke servise koji su vremenom postali značajni za ozbiljne primene u oblasti pružanja telekomunikacionih servisa (QoS, traffic engineering, VPN,...), kao protokol bez uspostavljanja konekcije IP nema garancija za QoS, problem sa rutiranjem saobraćaja. Rad je baziran na MP-BGP protokolu kao osnovom za implementaciju MPLS VPN mreže. Zahvaljujući TE (traffic engineering) resursi mreže se mogu koristiti mnogo efikasnije i optimalnije.
Neuralna mreža za klasifikaciju metastatskih tumora kostiju po primarnom karcinomu
Multifraktalna analiza se pokazala kao precizno sredstvo za klasifikaciju karcinoma, s tim što sam proces još uvek nije dovoljno automatizovan za primenu u medicinskoj dijagnostici. Po izvršenoj multifraktalnoj analizi, potrebno je obraditi rezultate i pravilno ih klasifikovati, gde ulogu dobijaju neuralne mreže. Neuralne mreže su se pokazale kao uspešan metod klasifikacije podataka, kada podaci nisu linearno razdvojivi. U ovom radu je prikazana njihova primena radi utvrđivanja primarnog karcinoma u slučajevima intraosealnih metastatskih karcinoma, kao i automatizacija procesa klasifikacije. Cilj je uspešno primeniti multifraktalnu analizu kao pomoćno dijagnostičko sredstvo.
Primena ZeroMQ i Protocol Buffers za komunikaciju između aplikacija u SCADA sistemu
Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) je računarski ntrolisan sistem za nadgledanje i upravljanje industrijskim procesima. Sastoji se od različitih komponenata za prikupljanje i prenos podataka i od softvera koji obezbeđuje praćenje i kontrolu postrojenja sa jedne lokacije. Da bi sistem ispravno funkcionisao neophodna je brza i pouzdana komunikacija između svih SCADA aplikacija i kontrolnih uređaja. U radu je ukratko opisana arhitektura SCADA sistema i postojeći problemi sa komunikacijom između SCADA aplikacija. Detaljno je opisano unapređenje već postojećeg mehanizma komunikacije bazirano na RPC (Remote Procedure Call) tehnologiji korišćenjem ZeroMQ i Google Protocol Buffers biblioteka. Novo rešenje znatno smanjuje kompleksnost i obezbeđuje proširivost celog sistema upravljanja.
Autonomna vozila: početak i primena robotizovanih vozila u saobraćaju
Kroz ovaj rad na temu autonomnih vozila istraživane su tehničke karakteristike samih vozila, njihovih komponenti, tehnologije koje su primenjene, kao i ključni sistemi. Pomenuta je i sama arhitektura autonomnih vozila. Takođe, da bi se videla trenutna primena čitaocima je približen i objašnjen projekat ovakvog tipa vozila, u pitanju je Google vozilo – eng.: „Google driverless car“, kao i primena i legalizacija njihovih vozila.
Vizuelno anotiranje veb sadržaja semantičkim podacima
Iako su tehnologije semantičkog veba odavno na zrelom nivou, prohvatanje semantičkog veba je do sada bilo vrlo sporo. Da bi bilo povoda za razvoj semantičkih servisa, moraju postojati semantički podaci koje će servisi koristiti. Stvaranje semantičkih podataka automatskim ekstaktovanjem i procesiranjem postojećih podataka sa veba je prvi korak koji je u određenoj meri ispunjen. Drugi korak je da se običnim korisnicima veba koji stvaraju veliki deo sadržaja, obezbede alati za lako stvaranje semantičkog sadržaja. U ovom radu je razvijen i prikazan alat za anotiranje veb stranica semantičkim podacima u microdata formatu. Alat je dodatak za TinyMCE editor tako da se može koristiti u raznim sistemima za upravljanje sadržajem.