<p>Disertacija se bavi analizom uticaja raspodela podataka na rezultate algoritama diskretizacije u okviru procesa ma&scaron;inskog učenja. Na osnovu izabranih baza i algoritama diskretizacije teorije grubih skupova i stabala odlučivanja, istražen je uticaj odnosa raspodela podataka i tačaka reza određene diskretizacije.<br />Praćena je promena konzistentnosti diskretizovane tabele u zavisnosti od položaja redukovane tačke reza na histogramu. Definisane su fiksne tačke reza u zavisnosti od segmentacije multimodal raspodele, na osnovu kojih je moguće raditi redukciju preostalih tačaka reza. Za određivanje fiksnih tačaka konstruisan je algoritam FixedPoints koji ih određuje u skladu sa grubom segmentacijom multimodal raspodele.<br />Konstruisan je algoritam aproksimativne diskretizacije APPROX MD za redukciju tačaka reza, koji koristi tačke reza dobijene algoritmom maksimalne razberivosti i parametre vezane za procenat nepreciznih pravila, ukupni procenat klasifikacije i broj tačaka redukcije. Algoritam je kompariran u odnosu na algoritam maksimalne razberivosti i u odnosu na algoritam maksimalne razberivosti sa aproksimativnim re&scaron;enjima za &alpha;=0,95.</p> / <p>This dissertation analyses the influence of data distribution on the results of discretization algorithms within the process of machine learning. Based on the chosen databases and the discretization algorithms within the rough set theory and decision trees, the influence of the data distribution-cuts relation within certain discretization has been researched.<br />Changes in consistency of a discretized table, as dependent on the position of the reduced cut on the histogram, has been monitored. Fixed cuts have been defined, as dependent on the multimodal segmentation, on basis of which it is possible to do the reduction of the remaining cuts. To determine the fixed cuts, an algorithm FixedPoints has been constructed, determining these points in accordance with the rough segmentation of multimodal distribution.<br />An algorithm for approximate discretization, APPROX MD, has been constructed for cuts reduction, using cuts obtained through the maximum discernibility (MD-Heuristic) algorithm and the parametres related to the percent of imprecise rules, the total classification percent and the number of reduction cuts. The algorithm has been compared to the MD algorithm and to the MD algorithm with approximate solutions for &alpha;=0,95.</p>

<p>Идеја рада је да се, релативно новом методом операционих истраживања, односно, методом Анализе обавијања података или ДЕА методом одреди ефикасност државних средњих машинских техничких школа (ДСМТШ). С тим у вези су објашњени основни појмови који се односе на: организацију, структуру организације, менаџмент знања, мерење ефикасности и ефективности организационих система, затим појам непрофитних организацијa, где је акценат стављен на школе и начин њиховог функционисања. Промене у било којој сфери људског деловања носе са собом одређене ризике али и побољшања и унапређења. Промене у образовном систему су посебно осетљиве, јер се евентуалне грешке у образовању рефлектују са извесним закашњењима која могу бити крајње непожељна, пошто је потребно одређено време да образовани кадрови заузму своје место у привреди и друштву једне земље. Општепозната је ствар да се богатство једне нације, између осталог, цени и кроз образовне ресурсе којима та земља располаже. Настојање у раду је било да се употребом ДЕА методе пронађу решења која би унапредила рад и ефикасност средњих школа, како машинских (и осталих стручних школа) тако и гимназија. ДЕА метода за неефикасне јединице (школе) идентификује узорне јединице (школе), које би са улазима/излазима посматране јединице (школе) биле ефикасне. ДЕА метода<br />проналази начине како да неефикасне школе постану ефикасне а ефикасне школе<br />како да постану још ефикасније. Респектујући сазнања која се односе на област<br />операционих истраживања, нарочито у подручју деловања непрофитних организација као што су школе, може се закључити да је у истраживањима 1994/1998. године и 2004/2008. године дошло до значајног напретка у постигнућима ученика у учењу.<br />&nbsp;</p> / <p>Ideja rada je da se, relativno novom metodom operacionih istraživanja, odnosno, metodom Analize obavijanja podataka ili DEA metodom odredi efikasnost državnih srednjih mašinskih tehničkih škola (DSMTŠ). S tim u vezi su objašnjeni osnovni pojmovi koji se odnose na: organizaciju, strukturu organizacije, menadžment znanja, merenje efikasnosti i efektivnosti organizacionih sistema, zatim pojam neprofitnih organizacija, gde je akcenat stavljen na škole i način njihovog funkcionisanja. Promene u bilo kojoj sferi ljudskog delovanja nose sa sobom određene rizike ali i poboljšanja i unapređenja. Promene u obrazovnom sistemu su posebno osetljive, jer se eventualne greške u obrazovanju reflektuju sa izvesnim zakašnjenjima koja mogu biti krajnje nepoželjna, pošto je potrebno određeno vreme da obrazovani kadrovi zauzmu svoje mesto u privredi i društvu jedne zemlje. Opštepoznata je stvar da se bogatstvo jedne nacije, između ostalog, ceni i kroz obrazovne resurse kojima ta zemlja raspolaže. Nastojanje u radu je bilo da se upotrebom DEA metode pronađu rešenja koja bi unapredila rad i efikasnost srednjih škola, kako mašinskih (i ostalih stručnih škola) tako i gimnazija. DEA metoda za neefikasne jedinice (škole) identifikuje uzorne jedinice (škole), koje bi sa ulazima/izlazima posmatrane jedinice (škole) bile efikasne. DEA metoda<br />pronalazi načine kako da neefikasne škole postanu efikasne a efikasne škole<br />kako da postanu još efikasnije. Respektujući saznanja koja se odnose na oblast<br />operacionih istraživanja, naročito u području delovanja neprofitnih organizacija kao što su škole, može se zaključiti da je u istraživanjima 1994/1998. godine i 2004/2008. godine došlo do značajnog napretka u postignućima učenika u učenju.<br />&nbsp;</p> / <p>The idea of the thesis is to determine the effectiveness of state technical schools using a relatively new research method called Data Envelopment Analysis Method or DEA. In relation to that are explained the basic terms connected with: organization, organization structure, management of knowledge, measuring of efficacy and effectiveness of organization systems, then the term of non &ndash; profit organizations, where schools and the way they function are stressed. Changes in any sphere of human activity carry with them certain risks but also improvement and promotion. Changes in the educational systems are specifically delicate because possible mistakes in education are reflected with certain delay which can be extremely undesirable since a certain amount of time is necessary for the trained stuff to occupy their place in the economy and society of a country. It is universally acknowledged that the wealth of a nation is, among other thing, valued trough its educational resources. The purpose of this thesis is to, using the DEA method, find solutions which will improve the work and effectiveness of secondary schools, technical as well as others, and grammar schools. DEA method helps inefficient units (schools) identify exemplary unit (school) which will provide them with the necessary inputs/outputs to make them efficient. DEA method finds ways to make ineffective school effective and effective schools even more effective. Acknowledging the information on operation<br />research, especially in the field of the activities of non &ndash; profit organizations such as<br />schools, it can be concluded that the research conducted from 1994 till 1998 and from 2004 till 2008 show a considerable progress in the student achievement in learning.</p>

<p>Cilj &ndash; Prvi cilj istraživanja je kreiranje modela podataka i implementacija informacionog sistema zasnovanog na modelu za potrebe vrednovanja publikovanih naučno-istraživačkih rezultata. Model bi bio primenjen u CRIS UNS informacionom sistemu, kao podr&scaron;ka sistemu vrednovanja.<br />Drugi cilj istraživanja je utvrđivanje u kojoj meri i na koji način se može automatizovati proces evaluacije koji se zasniva na različitim pravilima i pravilnicima.<br />Metodologija &ndash; Kako bi se definisalo pro&scaron;irenje CERIF modela neophodno je bilo identifikovati različite aspekte podataka koji su prisutni u evaluaciji naučno-istraživačkih publikacija. Stoga, zarad potreba istraživanja, odabrana su i analizirana su dokumenta koja predstavljaju različite nacionalne pravilnike, okvire i smernice za evaluaciju.<br />Za modelovanje specifikacije arhitekture sistema za vrednovanje kori&scaron;ćeni su CASE alati koji su bazirani na objektno-orijentisanoj metodologiji (UML 2.0). Za implementaciju pro&scaron;irenja CERIF modela u CRIS UNS sistemu kori&scaron;ćena je Java platforma i tehnologije koji olak&scaron;avaju kreiranje veb aplikacija kao &scaron;to su AJAX, RichFaces, JSF itd. Pored navedene op&scaron;te metodologije za razvoj softverskih sistema kori&scaron;ćeni su primeri dobre prakse u razvoju informacionih sistema. To se pre svega odnosi na principe kori&scaron;ćene u razvoju institucionalnih repozitorijuma, bibliotečkih informacionih sistema, informacionih sistema naučno-istraživačke delatnosti, CRIS sistema, sistema koji omogućuju evaluaciju podataka itd.<br />Ekspertski sistem koji bi podržao automatizaciju procesa evaluacije po različitim pravilnicima odabran je na osnovu analize postojećih re&scaron;enja za sisteme bazirane na pravilima i pregleda naučne literature.<br />Rezultati &ndash; Analizom nacionalnih pravilnika i smernica dobijen je skup podataka na osnovu kojeg je moguće evaluirati publikovane rezultate po odabranim pravilnicima.<br />Razvijen je model podataka kojim se predstavljaju svi podaci koji učestvuju u procesu evaluacije i koji je kompatibilan sa CERIF modelom podataka.<br />Predloženi model je moguće implementirati u CERIF kompatibilnim CRIS sistemima, &scaron;to je potvrđeno implementacijom informacionog sistema za vrednovanje publikovanih naučno-istraživačkih rezultata u okviru CRIS UNS.<br />Ekspertski sistem baziran na pravilima može biti iskori&scaron;ćen za potrebe automatizacije procesa evaluacije, &scaron;to je potvrđeno predstavom i implementacijom SRB pravilnika u Jess sistemu baziranom na pravilima.<br />Praktična primena &ndash;Zaključci proiza&scaron;li iz analize pravilnika (npr. poređenje sistema i definisanje metapodataka za vrednovanje) se mogu primeniti pri definisanju modela podataka za CERIF sisteme i za sisteme koji nisu CERIF orijentisani.<br />Sistem za podr&scaron;ku vrednovanju publikovanih naučno-istraživačkih rezultata je implementiran kao deo CRIS UNS sistema koji se koristi na Univerzitetu u Novom Sadu čime je obezbeđeno vrednovanje publikovanih naučno-istraživačkih rezultata za različite potrebe (npr. promocije u naučna i istraživačka zvanja, dodele nagrada i materijalnih sredstava, finansiranje projekata, itd.), po različitim pravilnicima i komisijama.<br />Vrednost &ndash; Dati su metapodaci na osnovu kojih se vr&scaron;i vrednovanje publikovanih rezultat istraživanja po raznim nacionalnim pravilnicima i smernicama. Dat je model podataka i pro&scaron;irenje CERIF modela podataka kojim se podržava vrednovanje rezultata istraživanja u CRIS sistemima. Posebna prednost pomenutih modela je nezavisnost istih od implementacije sistema za vrednovanje rezultata istraživanja. Primena predloženog pro&scaron;irenje CERIF modela u CRIS sistemima praktično je pokazana u CRIS sistemu Univerziteta u Novom Sadu. Sistem za vrednovanje koji se bazira na pro&scaron;irenju CERIF modela pruža i potencijalnu interoperabilnost sa sistemima koji CERIF model podržavaju. Implementacijom informacionog sistema za vrednovanje, vrednovanje naučnih publikacija je postalo olak&scaron;ano i transparentnije. Potvrda koncepata da se ekspertski sistemi bazirani na pravilima mogu koristiti za automatizaciju vrednovanja, otvara totalno novi okvir za implementaciju informacionih sistema za podr&scaron;ku vrednovanja postignutih rezultata istraživanja.</p> / <p>Aim &ndash; The first aim of the research was creation of data model and implementation of information system based on the proposed model for the purpose of evaluation of published research outputs. The model is applied in CRIS information system to support the system for evaluation.<br />The second objective was determination of the manner and extent in which the evaluation process that is based on different rules and different rulebooks could be automated.<br />Methodology - In order to define the extension of the CERIF model, it was necessary to identify the various aspects of data which is relevant in evaluation of scientific research publications. Therefore, documents representing different national regulations, frameworks and guidelines for evaluations were selected and analyzed.<br />For the modeling of the system architecture, CASE tools were used, which are based on object-oriented methodology (UML 2.0). To implement the extension of the CERIF model within the CRIS UNS system, JAVA platform and technologies that facilitate creation of web applications such as AXAJ and RichFaces were used. In addition to this general methodology for development of software systems, best practice examples from the information systems development are also used. This primary refers to the principles used in development of institutional repositories, library information systems, information systems of the scientific-research domain, CRIS systems, systems that enable evaluation of data, etc.<br />The expert system that supports automation of the evaluation process by different rulebooks was selected based on analysis of the existing solutions for rule based systems and examination of scientific literature.<br />Results - By analysis of the national rulebooks and guidelines, a pool of data was gathered, which served as a basis for evaluation of published results by any analyzed rulebook.<br />A data model was developed, by which all data involved in the evaluation process can be represented. The proposed model is CERIF compatible.<br />The proposed model can be implemented in CERIF compatible CRIS systems, which was confirmed by the implementation of an information system for evaluation of published scientific research results in CRIS UNS.<br />An expert system based on rules can be used for the needs of automation of the evaluation process, which was confirmed by the presentation and implementation of the Serbian Rulebook by Jess.<br />Practical application - The conclusions raised from the analysis of rulebooks (e.g. Comparison of systems and defining metadata for evaluation) can be applied in defining the data model for CERIF systems and for systems that are not CERIF oriented.<br />The system for support of evaluation of published scientific research results was implemented as part of the CRIS UNS system used at the University of Novi Sad, thus providing evaluation of published scientific research results for different purposes (e.g. promotion in scientific and research titles, assignment of awards and material resources, financing of projects, etc.), according to different rulebooks and commissions.<br />Value &ndash; Metadata is provided on which basis the evaluation of published research results by various national rulebooks and guidelines is conducted. A data model and an expansion of the CERIF data model that supports the evaluation of the research results within CRIS systems are given. A special advantage of these models is their independence of the implementation of the system for evaluation of research results. The application of the proposed extension of the CERIF model into CRIS systems practically is demonstrated in the CRIS system of the University of Novi Sad. The system that implements an expansion of the CERIF model provides a potential interoperability with systems that support CERIF model. After the implementation of the information system for evaluation, the evaluation of scientific publications becomes easier and more transparent. A confirmation of the concept that the expert systems based on rules can be used in automation of the evaluation process opens a whole new framework for implementation of information systems for evaluation.</p>

<p>Ova doktorska disertacija predstavlja istraživački rad sproveden sa ciljem da re&scaron;i problem koji se odnosi na realizaciju povezivanja laboratorijskog, medicinskog mernog uređaja sa personalnim računarom. Rezultat istraživačkog rada je op&scaron;ta metoda koja obezbeđuje efikasnu konverziju podataka I2S protokola u TCP/IP protokol.</p> / <p>This doctoral thesis presents the research work carried out in order to solve a practical problem, the realization of a connection between a medical measuring device and a personal computer. The result of the research is a general method that provides efficient data conversion from the I2S protocol to the TCP/IP protocol.</p>

<p>Akutni pankreatitis predstavlja zbirni pojam dinamičkih, lokalnih i sistemskih patofiziolo&scaron;kih procesa nastalih iznenadnim prodorom aktivnih litičkih pankreasnih enzima u žlezdani parenhim. Cilj istraživanja je da se Utvrditi senzitivnost difuzione sekvence magnetne rezonance (DWI) radi utvrđivanja morfolo&scaron;kih promena parenhima kod akutnog pankreatitisa. Poređenje difuzione mape i difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom i kod pacijenata sa morfolo&scaron;ki urednim parenhimom pankreasa na magnetnoj rezonanci. Utvrditi da li postoje statistički značajne razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom u odnosu na pol. Utvrditi da li postoje statistički značajne razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom u odnosu na godine. Odrediti prelomnu tačku difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom. Studija je bila prospektivnog karaktera i obuhvatilo je 30 ispitanika sa morfolo&scaron;ki urednim parenhimom pankreasa i 30 sa dijagnozom akutnog pankreatitisa unutar 72 sata od početka simptoma. Svi pacijenti su pregledani magnetnom rezonancom u Centru za radiologiju, Kliničkog Centra Vojvodine. Rezultati ukazuju da postoje razlike difuzionog koeficijenta kod pacijenata sa akutnim pankreatitisom i kontrolne grupe. Takođe smo dokazali da difuzioni koeficijent zavisi od pola i starosti i utvrdili smo prelomnu tačku difuzije za rano dijagnostikovanje akutnog pankreatitisa.</p> / <p>Acute pancreatitis is defined as cumulative term of dynamic local and general pathophysiological processes caused by sudden penetration of active lithic pancreatic enzymes in the glandular parenchyma. Goal of this research is to note the changes (sensitivity) in values of diffusion weighted images (DWI) in acute pancreatitis and to determine morphological changes in glandular parenchyma of pancreas. Comparation of DWI between patients with acute pancreatitis and patients with normal pancreatic parenchyma based on magnetic resonance (MRI). We also want to determine whether there were statistically significant differences of DWI in patients with acute pancreatitis in relation to sex and age. One of our goals also was to determine breakpoint of DWI as a sure sign of acute pancreatitis. This was prospective study and included 30 patients with morphologically healthy parenchyma of the pancreas (control group) and 30 with the diagnosis of acute pancreatitis &ndash; in first 72 hours of the onset of symptoms. All patients were examined on MRI in department of Radiology of Clinical Center of Vojvodina. Our results indicate that was a big difference of DWI between patients with acute pancreatitis and control group. We prove that DWI depends on the sex and age. 1,77x10-6mm/s2 was breakpoint which indicates acute pancreatitis.</p>

<p>У раду је предложен нови модел за ретку апроксимацију Гаусових<br />компоненти у моделима за статистичко препознавање облика<br />заснованим на Гаусовим смешама, а са циљем редукције сложености<br />препознавања. Апроксимације инверзних коваријансних матрица<br />конструишу се као ретке линеарне комбинације симетричних матрица из<br />наученог редундантног скупа, коришћењем информационог критеријума<br />који почива на принципу минимума дискриминативне информације.<br />Ретка репрезентација подразумева релативно мали број активних<br />компоненти приликом реконструкције сигнала, а тај циљ постиже тако<br />што истовремено тежи: очувању информационог садржаја и<br />једноставности представе или репрезентације.</p> / <p>U radu je predložen novi model za retku aproksimaciju Gausovih<br />komponenti u modelima za statističko prepoznavanje oblika<br />zasnovanim na Gausovim smešama, a sa ciljem redukcije složenosti<br />prepoznavanja. Aproksimacije inverznih kovarijansnih matrica<br />konstruišu se kao retke linearne kombinacije simetričnih matrica iz<br />naučenog redundantnog skupa, korišćenjem informacionog kriterijuma<br />koji počiva na principu minimuma diskriminativne informacije.<br />Retka reprezentacija podrazumeva relativno mali broj aktivnih<br />komponenti prilikom rekonstrukcije signala, a taj cilj postiže tako<br />što istovremeno teži: očuvanju informacionog sadržaja i<br />jednostavnosti predstave ili reprezentacije.</p> / <p>Paper presents a new model for sparse approximation of Gaussian<br />components in statistical pattern recognition models that are based on<br />Gaussian mixtures, with the aim of reducing computational complexity.<br />Approximations of inverse covariance matrices are designed as sparse linear<br />combinations of symmetric matrices that form redundant set, which is learned<br />through information criterion based on the principle of minimum<br />discrimination information. Sparse representation assumes relatively small<br />number of active components in signal reconstruction, and it achieves that<br />goal by simultaneously striving for: preservation of information content and<br />simplicity of notion or representation.</p>

<p>Within this thesis, we examined the possibilities of using an increasing amount of<br />publicly available metadata about locations and peoples&#39; activities in order to gain<br />new knowledge and develop new models of behavior and movement of people. The<br />purpose of the research conducted for this thesis was to solve practical problems,<br />such as: analyzing attractive tourist sites, defining the most frequent routes people<br />are taking, defining main ways of transportation, and discovering behavioral<br />patterns in terms of defining strategies to suppress expansion of virus infections. In<br />this thesis, a practical study was carried out on the basis of protected (aggregated<br />and anonymous) CDR (Caller Data Records) data and metadata of geo-referenced<br />multimedia content.</p> / <p>Предмет и циљ истраживања докторске дисертације представља евалуација<br />могућности коришћења све веће количине јавно доступних података о<br />локацији и кретању људи, како би се дошло до нових сазнања, развили нови<br />модели понашања и кретања људи који се могу применити за решавање<br />практичних проблема као што су: анализа атрактивних туристичких локација,<br />откривање путања кретања људи и средстава транспорта које најчешће<br />користе, као и откривање важних параметара на основу којих се може<br />развити стратегија за заштиту нације од инфективних болести итд. У раду је у<br />ту сврхе спроведена практична студија на бази заштићених (агрегираних и<br />анонимизираних) ЦДР података и метаподатака гео-референцираног<br />мултимедијалног садржаја. Приступ је заснован на примени техника<br />вештачке интелигенције и истраживања података.</p> / <p>Predmet i cilj istraživanja doktorske disertacije predstavlja evaluacija<br />mogućnosti korišćenja sve veće količine javno dostupnih podataka o<br />lokaciji i kretanju ljudi, kako bi se došlo do novih saznanja, razvili novi<br />modeli ponašanja i kretanja ljudi koji se mogu primeniti za rešavanje<br />praktičnih problema kao što su: analiza atraktivnih turističkih lokacija,<br />otkrivanje putanja kretanja ljudi i sredstava transporta koje najčešće<br />koriste, kao i otkrivanje važnih parametara na osnovu kojih se može<br />razviti strategija za zaštitu nacije od infektivnih bolesti itd. U radu je u<br />tu svrhe sprovedena praktična studija na bazi zaštićenih (agregiranih i<br />anonimiziranih) CDR podataka i metapodataka geo-referenciranog<br />multimedijalnog sadržaja. Pristup je zasnovan na primeni tehnika<br />veštačke inteligencije i istraživanja podataka.</p>

<p>Disertacija se se bavi analizom mogućnosti brze, efikasne<br />i pouzdane klasterizacije masivnog skupa neuralnih<br />snimaka na osnovu probabilističkih parametara procenjenih<br />iz obrazaca generisanja akcionih potencijala, tzv.<br />&quot;spajkova&quot;, na izlazu pojedinih neurona. Neuralna<br />aktivnost se grubo može podeliti na periode intezivne,<br />umerene i niske aktivnosti. Shodno tome, predložena je<br />gruba dekompozicija neuralne aktivnosti na tri moda koja<br />odgovaraju navedenim obrascima neuralne aktivnosti, na<br />osnovu dobro poznatog Gilbert-Eliot modela. Modovi su<br />dodatno ra&scaron;članjeni na sopstvena stanja na osnovu osobina sukcesivnih spajkova, omogućujući finiji, kompozitni<br />opis neuralne aktivnosti. Za svaki neuron empirijski se<br />procenjuju probabilistički parametri grube dekompozicije<br />- na osnovu Gilbert-Eliotovog modela i finije dekompozicije<br />- na osnovu sopstvenih stanja modova, obezbeđujući<br />željeni skup deskriptora. Dobijeni deskriptori<br />koriste se kao obeležja nekoliko algoritama klasterizacije<br />nad simuliranim i eksperimentalnim podacima. Za generisanje<br />simuliranih podataka primenjen je jednostavan<br />model za generisanje akcionih potencijala različitih<br />oscilatornih pona&scaron;anja pobuđujućih i blokirajućih kortikalnih<br />neurona. Validacija primene probabilističkih parametara<br />za klasterizaciju rada neurona izvr&scaron;ena je na<br />osnovu estimacije parametera nad generisanim neuralnim<br />odzivima. Eksperimentalni podaci su dobijeni<br />snimanjem kortikografskih signala iz dorzalnog anteriornog<br />cingularanog korteksa i lateralnog prefrontalnog<br />korteksa korteksa budnih rezus majmuna. U okviru predloženog<br />protokola evaluacije različitih pristupa<br />klasterizacije testirano je nekoliko metoda. Klasterizacija<br />zasnovana na akumulaciji dokaza iz ansambla particija<br />dobijenih k-means klasterovanjem dala je najstabilnije<br />grupisanje neuralnih jedinica uz brzu i efikasnu implementaciju.<br />Predložena empirijska karakterizacija može da<br />posluži za identifikaciju korelacije sa spolja&scaron;njim stimulusima,<br />akcijama i pona&scaron;anjem životinja u okviru<br />eksperimentalne procedure. Prednosti ovog postupka za<br />opis neuralne aktivnosti su brza estimacija i mali skup<br />deskriptora. Računarska efikasnost omogućuje primenu<br />nad obimnim, paralelno snimanim neuralnim podacima u<br />toku snimanja ili u periodima od interesa za identifikaciju<br />aktiviranih i povezanih zona pri određenim aktivnostima.</p> / <p>The advances in extracellular neural recording techniques<br />result in big data volumes that necessitate fast,<br />reliable, and automatic identification of statistically<br />similar units. This study proposes a single framework<br />yielding a compact set of probabilistic descriptors that<br />characterise the firing patterns of a single unit. Probabilistic<br />features are estimated from an inter-spikeinterval<br />time series, without assumptions about the firing distribution or the stationarity. The first level of proposed<br />firing patterns decomposition divides the inter-spike<br />intervals into bursting, moderate and idle firing modes,<br />yielding a coarse feature set. The second level identifies<br />the successive bursting spikes, or the spiking acceleration/<br />deceleration in the moderate firing mode, yielding<br />a refined feature set. The features are estimated from<br />simulated data and from experimental recordings from<br />the lateral prefrontal cortex in awake, behaving rhesus<br />monkeys. An effcient and stable partitioning of neural<br />units is provided by the ensemble evidence accumulation<br />clustering. The possibility of selecting the number of<br />clusters and choosing among coarse and refined feature<br />sets provides an opportunity to explore and compare<br />different data partitions. The estimation of features, if<br />applied to a single unit, can serve as a tool for the firing<br />analysis, observing either overall spiking activity or the<br />periods of interest in trial-to-trial recordings. If applied to<br />massively parallel recordings, it additionally serves as an<br />input to the clustering procedure, with the potential to<br />compare the functional properties of various brain<br />structures and to link the types of neural cells to the<br />particular behavioural states.</p>

<p>U radu se razmatra model sistema baziranog na Internet tehnologijama za psihometrijsku dijagnostiku.<br />Sistem je baziran na kombinaciji sistema za upravljanje sadržajem (Content Management Systems, CMS) i sistema za podr&scaron;ku grupnom radu (Computer Supported Cooperative Work, CSCW), omogućava dijagnostiku kognitivnih sposobnosti putem multimedijalnih testova, kontrolu nad tokom testiranja, skladi&scaron;tenje i analizu podataka o korisnicima i rezultata testova, kao i platformu za kolaborativni naučno istraživački rad.</p> / <p>In this thesis is analyzed model of system based on Internet technologies for psychometrics diagnostics.<br />System is based on combinations Content Management Systems, (CMS) and Computer Supported&nbsp;Cooperative Work, (CSCW). System enables: diagnostics cognitive capabilities using multimedial tests,&nbsp;control on process of diagnostics, recording data in databases, data analysis. System represent environment&nbsp;for collaborative scientific work.</p>

<p>Predmet istraživanja ove doktorske disertacije je mogućnost uspostavljanja modela Big Data sistema sa pripadajućom softversko &ndash;&nbsp; hardverskom arhitekturom za podr&scaron;ku senzorskim mrežama i IoT uređajima. Razvijeni model počiva na energetsko efikasnim, heterogenim, masovno paralelizovaim SoC hardverskim platformama, uz podr&scaron;ku softverske aplikativne arhitekture (poput OpenCL) za unifikovan rad.<br />Pored aktuelnih hardverskih, softverskih i mrežnih računarskih tehnologija i arhitektura namenjenih za rad podkomponenata modelovanog sistema u radu je predstavljen istorijski osvrt na njihov razvoj. Time je nagla&scaron;ena tendencija cikličnog kretanja koncepcijskih paradigmi računarstva, kroz svojevrstne ere centralizacije &ndash; decentralizacije computinga. U radu su predstavljene tehnologije i metode za ubrzavanje operacija&nbsp; u bazama i skladi&scaron;tima podataka. Istražene su mogućnosti za bolju pripremu Big Data informacionih sistema&nbsp; koji treba da zadovolje potrebe&nbsp; novo najavljene informatičke revolucije op&scaron;te primene računarstva tzv. Ubiquitous computing-a i Interneta stvari (IoT).</p> / <p>The research topic of this doctoral thesis is the possibility of establishing a model for Big Data System with corresponding software-hardware architecture to support sensor networks and IoT devices.&nbsp; The developed model is based on energy efficient, heterogeneous, massively parallelized SoC hardware platforms, with the support of software application architecture. (Such as an open CL) for unified operation.&nbsp; In addition to current hardware, software and network computing technologies, and architecture intended to operate subcomponents of the system modeled in this paper is presented as an historical overview of their development.&nbsp; Which emphasizes the tendency of the cyclic movement of the conceptual paradigm of computing, through the unique era of centralization/decentralization of computing. The thesis presents the technology and methods to accelerate operations in databases and data warehouses. We also investigate the possibilities for a better preparation of Big Data information systems to meet the needs of the newly announced IT revolution in the announced general application of computing called Ubiquitous computing and the Internet of Things (IoT).</p>