Academic literature on the topic 'Predikcija'

Ovaj rad bavi se problemom predikcije cene Bitkoina na osnovu istorijskih cena i blokčejn infor­macija. Cenu kriptovaluta velikim delom diktiraju špeku­lacije pa je ispitano u kojoj meri sentiment analiza tvitova doprinosi padu ili rastu cena. Pored podataka o ceni i sentimentu, korišćeni su blokčejn podaci i istorijski podaci za još tri popularne kriptovalute: Lajtkoin, Etereum i Ripl. Za sentiment analizu ispitane su tri tehnike: konvolucione neuronske mreže, ansambli leksikona i metoda zasnovana na jezičkim pravilima. Rezultati sentiment analize upotreb­ljeni su u daljem procesu predviđanja kriptovaluta. Izab­rani model za predikciju je rekurentna neuronska mreža sa GRU ćelijama. U fazi evaluacije posmatrala se tačnost predviđanja kretanja cene, odnosno da li će ona da raste ili opada. Takođe, upotrebljena je i relativna tačnost u kojoj se posmatra odnos stvarne cene i prediktovane. Najbolji rezultat dostigao je 57,3% tačnosti u predikciji kretanja cene, odnosno 99,39% relativne tačnosti.

Ovaj rad se bavi predikcijom broja indeksnih poena koje igrač ostvari na košarkaškoj utakmici. Fokus rada je na prikupljanju i eksplorativnoj analizi podataka. Prikupljanje podataka je vršeno sa sajta eurobasket.com pomoću tehnika web-scrapinga. Nakon sređivanja skupa podataka, ekstrakcije obeležja i eksplorativne analize podataka vršena je predikcija pomoću tri različita regresora: Lasso, Random Forest i LightGBM. Optimizacijom hiperparametara implementa­cija ovih algoritama došlo se do modela pomoću kojih je vršena predikcija broja indeksnih poena. Najbolje rezultate među njima pokazao je model LASSO regresije sa srednjom apsolutnom greškom MAE = 5.617. Izneti su predlozi za poboljšanje skupa podataka, a samim tim i za dalji razvoj ovog rešenja.

Problem kojim se bavi ovaj rad jeste predikcija indeksa korisnosti igrača u euroligi. Ovaj rad nastoji da iskoristi veliku količinu podataka, koji se nalaze na oficijalnom sajtu evrolige, obradi ih i pripremi za upotrebu algoritama mašinskog učenja. Algoritmi koji su razmatrani u ovom radu su Naive Bayes, SVM (Support Vector Machine) i KNN (K nearest neighbours). Za svaki algoritam izvšena je optimizacija parametara koji najviše utiču na samu klasifikaciju. Osim navedenih algoritama mašinskog učenja, razmatrana su još dva jednostvna algoritma za predikciju indeksa korisnosti koje je implementirao autor. Najbolju tačnost od 92% postigao je algoritam SVM, dok su algoritmi Naive Bayes i KNN imali manju tačnost od 87%, odnosno 72%. Namenski razvijeni algoritmi imali su značajnije manju tačnost od algoritama mašinskog učenja.

U ovom radu je vršena predikcija cijene Airbnb smještaja upotrebom algoritama mašinskog učenja. Podaci su preuzeti sa veb-stranice insideairbnb.com. Predikcija cijene smještaja je vršena na osnovu vrijednosti 62 atributa, koji opisuju smještaj, i na osnovu sentimenta korisničkih recenzija. Svaka korisnička recenzija je sentimentalno analizirana, a zatim je određena prosječna vrijednost sentimenta recenzija za svaki smještaj. Primijenjeno je više tehnika eksplorativne analize podataka i više algoritama za selekciju konačnog skupa atributa. Predikcija cijene smještaja je vršena i regresionim i klasifikacionim algoritmima. Korišteni su sledeći algoritmi: linearna regresija, LASSO regresija, ridge regresija, regresija potpornih vektora, Naive Bayes klasifikacija, Random Forest klasifikacija i SVM klasifikacija.

U radu je predstavljeno istraživanje o predviđanju zarade filmova tokom vikenda. Podaci su prikupljeni sa najrelevantijih sajtova koji se bave ocenji­vanjem i analitikom zarade filmova i iz jednog naučnog rada. Zarada filma je predviđana na osnovu više atributa, jedan od njih je i koeficijent zainteresovanosti publike po polu za film na osnovu opisa zapleta filma. Za pred­viđanje koeficijenta zainteresovanosti publike korišćene su NLP tehnike, logistička regresija, SVM i k-NN. Prob­lemu predikcije zarade filma se prišlo pomoću regresio­nih i klasifikacionih modela.

Uvod: Primarna perkutana koronarna intervencija (pPKI) predstavlja terapiju izbora kod pacijenata sa akutnim infarktom miokarda. U cilju predikcije prognoze bolesnika sa infarktom miokarda sa elevacijom ST segmenta (STEMI) razvijeni su skorovi rizika koji imaju mogućnost procene individualnog rizika pojedinca. Cilj rada: Poređenje prediktivne tačnosti tri validirana skora rizika u pogledu intrahospitalnog, kratkoročnog (30-dnevnog) i dugoročnog (jednogodišnjeg) mortaliteta kod bolesnika sa dijagnozom STEMI lečenih pPKI u Sali za kateterizaciju srca Kliničkog centra Srbije. Materijal i metode: Retrospektivna studija obuhvatila je 311 konsekutivnih bolesnika sa dijagnozom STEMI, lečenih pPKI, tokom 2017. godine. Isključeni su bolesnici sa kardiogenim šokom pri prijemu. Analizirani su podaci iz elektronske baze podataka. Za svakog bolesnika određena je vrednost tri skora (CADILLAC, ZWOLLE i TIMI). Dijagnostička tačnost skorova procenjena je na osnovu površine (AUC) ispod ROC (Receiver Operating Characteristic) krivih. Kratkoročni i dugoročni ishod bolesnika je procenjen na osnovu telefonskog i kliničkog kontakta. Rezultati: Ispitivana populacija iznosila je 311 bolesnika, prosečne starosti 61±11 godina od čega je osoba muškog pola bilo 237 (76,2%). Kumulativni mortalitet intrahospitalno, na 30 dana i godinu dana nakon pPKI iznosio je 1,9%, 3,2%, 6,1%. Sva tri ispitivana skora (CADILLAC, ZWOLLE i TIMI) su pokazala veoma dobru tačnost u pogledu predikcije, kako intrahospitalnog (AUC 0,962; 0,986; 0,964; p=ns) tako i mortaliteta nakon 30 dana (AUC 0,920; 0,956; 0,861, p=ns) dok je nakon 1 godine predikcija sa CADILLAC i ZWOLLE skorom bila bolja u odnosu na TIMIskor (AUC 0,921; 0,905; 0,786; p vs. TIMI 0,009 i 0,056). Nezavisni prediktori jednogodišnjeg mortaliteta u populaciji bili su starost, trosudovna koronarna bolest i niže prijemne vrednosti hemoglobina. Zaključak: CADILLAC i ZWOLLE omogućavaju veoma dobru predikciju intrahospitalne, kratkoročne, a takođe i dugoročne prognoze bolesnika nakon pPKI, za razliku od TIMI skora, koji ima komparabilnu prediktivnu tačnost sa prethodnim, ali samo unutar 30 dana od pPKI. Ključne reči: akutni infarkt miokarda, STEMI, primarna PKI, stratifikacija rizika

Osnovni cilj ovog istraživanja bio je ispitivanje relacija između samoefikasnosti u karijernom odlučivanju sa karijernim fidbekom i osobinama ličnosti. Uzorak u istraživanju je činilo 225 zaposlenih ispitanika (120 žena i 105 muškaraca), starosti od 22 do 53 godine, prosečnog radnog staža od 8.28 godina. Primenjena je skraćena verzija Velikih pet plus dva, skraćena Skala samoefikasnosti u karijernom odlučivanju, prilagođena populaciji zaposlenih, i Upitnik za procenu karijernog fidbeka. Hijerarhijskom regresionom analizom ispitana je predikcija samoefikasnosti u karijernom odlučivanju na osnovu karijernog fidbeka značajnih drugih (roditelja/staralaca, prijatelja, emotivnog partnera i nadređenog) i osobina ličnosti. Rezultati pokazuju da osobine ličnosti značajno učestvuju u objašnjenju samoefikasnosti u karijernom odlučivanju, i nakon kontrole karijernog fidbeka. Preciznije, rezultati ukazuju na značajan doprinos karijernog fidbeka od strane nadređenih i osobina Neuroticizam, Otvorenost i Pozitivna valenca u predikciji ukupne samoefikasnosti u karijernom odlučivanju. U specifičnim domenima karijerne samoefikasnosti se kao značajni prediktori, pored navedenih, javljaju i karijerni fidbek roditelja i prijatelja, kao i osobina Agresivnost, dok ostale osobine ostvaruju marginalno značajan udeo u predikciji. Rezultati govore u prilog integrisanju značaja osobina ličnosti i socijalno-kognitivnog pristupa u objašnjavanju samoefikasnosti. Praktična primena ogleda se u davanju smernica za unapređivanje pristupa karijernom savetovanju u organizacijama.

U ovom radu je predstavljen model za predikciju cene nekretnina na osnovu podataka iz oglasa. Iz oglasa, preuzetih sa veb stranice za oglašavanje, su izdvojene tehničke specifikacije nekretnine, slike nekretnine i, ukoliko su dostupne, geografske koordinate nekretnine. Geografske koordinate su upotrebljene za formiranje ocene kvaliteta lokacije. Slike su upotrebljene za obučavanje neuronske mreže za detekciju značajnih objekata na slikama. Formirana su tri skupa podataka za obučavanje prediktivnih modela. Prvi skup sadrži samo tehničke specifikacije nekretnina, drugi skup ima dodatu ocenu lokacije, a treći skup ima i ocenu lokacije i detektovane objekte na slikama iz oglasa. Za svaki skup je obučeno nekoliko regresionih modela za predikciju cene i njihove performanse su poređene. Performanse ovih prediktivnih modela, izražene kao R2, su poređene. Najbolje performanse je imao GBT (Gradient Boosted Trees) model na skupu sa slikama i ocenom lokacije sa ostvarenom R2 vrednošću od 0.856.

Tema ovog rada je rešavanje problema predikcije cene proizvoda na osnovu opisa njegovih karakteristika. Specificirani su, implementirani i verifikovani modeli, koji rešavaju ovaj problem. Namena ovih modela je pomoć kupcima u proceni da li je cena proizvoda adekvatna, kao i pomoć prodavcima u određivanju prikladne cene za svoj proizvod.

U radu je prikazan model podataka koji omogućavapredviđanje uspješnosti studiranja na visokoškolskimustanovama, kao i analizu više tehnika predikcije.Pored toga, prikazuje i prototipsku implementacijuinformacionog sistema za upravljanje obrazovnimprocesom koji omogućava korišćenje predikcije urealnim informacionim sistemima.
The paper presents a data model that facilitatesprediction of students success in studying, as well asa review of prediction techniques. It also presents aprototype implementation of a learning managementinformation system that enables the use of predictionof success in studying and represents a real-worlduse case.

Ekstremni vidovi ispoljavanja agresije u vidu krivičnih dela nasilja su univerzalnifenomeni, prepoznati u svim društvima i kulturama. Iako se radi o relativno nefrekventnimdogađajima, trend nasilničkog ponašanja raste i predstavlja problem od šireg društvenog značaja.Ishod višedecenijskog izučavanja agresivnosti ogleda se u detektovanju velikog broja prediktoraagresivnog ponašanja, pri čemu su se faktori agresivnosti najčešće izučavali izolovano. Kaoreferentni okvir za ovo istraživanje poslužio nam je Opšti model agresivnosti koji podrazumevameđusobnu interakciju različitih faktora u generisanju agresivnog ponašanja. Osnovni cilj ovogistraživanja se odnosi na rasvetljavanje glavnih i interaktivnih efekta prediktora, a što doprinosiboljem razumevanju uslova pod kojima se povećava ili smanjuje verovatnoća realizacijeagresivnog ponašanja, u kontekstu krivičnih dela.Istraživanjem je obuhvaćeno 200 ispitanika, muškog pola, podeljenih u dve grupe.Kriterijsku grupu činilo je 100 ispitanika koji su bili na izdržavanju kazne u Kazneno popravnomzatvoru u Sremskoj Mitrovici, zbog krivičnog dela nasilja. Kontrolnu grupu činilo je 100ispitnanika koji u svojoj istoriji nisu imali izvršeno ni jedno krivično delo. Ispitanici suujednačeni u odnosu na psihijatrijsku dijagnozu.Organizovan je korelacioni nacrt, a rezultati su obrađeni kroz transferzalnu perspektivu.Ispitivanje interaktivnog uticaja prediktorskih varijabli sprovedeno je putem ispitivanjamoderacije.Rezultati istraživanja pokazuju da je na osnovu personološko-dispozicionih, kognitivnoemocionalnihi socio-emografskih prediktora moguće razlikovati grupu počinilaca krivičnog delanasilja u odnosu na ispitanike koji nikada nisu počinili krivično delo. Konkretnije, grupupočinilaca krivičnih dela nasilja karakteriše viši stepen izraženosti sve tri Eysenck-ovedimenzije, viši stepen sklonosti ka agresivnom ponašanju, viši stepen izraženosti psihopatskedevijacije, dok se po pitanju stepena samopoštovanja ne razlikuju u odnosu na kontrolnu grupu.Počinioci krivičnog dela nasilja imaju specifičan kognitivni stil koji je obeležen većimprisustvom agresivnih fantazija, neefikasnom kontrolom agresivnih i neprijatnih misli, većimprisustvom iracionalnih uverenja, uz češće korišćenje supresije, kao neadekvatne strategijeviemocionalne regulacije. Takođe, počinioci krivičnog dela potiču iz porodica sa većim stepenomalkoholizma (isključivo oca), u većoj meri su bili izloženi nasilju u formativnom periodu, imajuniži stepen obrazovanja i ređe imaju stalno zaposlenje. Međutim, kada se ovi brojni faktoriagresivnosti posmatraju kroz prizmu multivarijatnog modela predikcije, samo mali broj ostvarujeglavni prediktivni doprinos. Izdvojili su se sledeći prediktori: sklonost ka antisocijalnomponašanju, samopoštovanje, netolerancija životnih događaja, supresija, reprocenjivanje iobrazovni status. Ispitujući interaktivan efekat prediktorskih varijabili i psihopatije, kaomoderator varijable, rezultati pokazuju da različit stepen izraženosti subdimenzija psihopatijepredstavlja uslov pod kojim personološko-dispozicione varijable ostvaruju značajan doprinos uprdikciji agresivnog ponašanja.Uzimajući u obzir da su se kognitivno-emocionalni faktori koji su podložni promeniizdvojili kao značajni prediktori, praktičan cilj istraživanja ogleda se u primeni nalazaistraživanja na proces rehabilitacije počinilaca agresivnih krivičnih dela
Extreme forms of aggression manifestations, in terms of violent crimes, are universalphenomena recognized in all societies and cultures. Although these are relatively smallfrequency events, the trend of violent behaviour is growing and represents a problem of widersocial significance. The result of multiple decades researches of human aggression is thedetection of a large number of aggressive behaviour predictors, where the aggression factorswere most commonly studied as isolated ones. As a reference framework for this research, theGeneral Aggression Model was used, as it comprehends different factors mutual interaction ingeneration of aggressive behaviour. The basic aim of this research is to put some more light tothe main and interactive predictor effects, which contributes to better understanding of theconditions under which the probability of realization of the aggressive behaviour is rising orlowering, in terms of criminal acts.The research was performed on 200 male subjects divided into two groups. The criteriagroup was formed out of 100 subjects who are imprisoned in Sremska Mitrovica Penitentiary forviolent crimes. The control group was formed out of 100 subjects who do not have a criminalhistory at all. The subjects are uniform with relation to psychiatric diagnosis.Correlation design was organized and the results were processed through transversalperspective. Examination of the interactive influence of the predictor variables was performedthrough moderation.Research results show that it is possible to distinguish the group of violence offendersfrom the group of subjects with no criminal history at all, on the basis of personologicaldispositional,cognitive-emotional and socio-demographical predictors. Specifically, the group ofviolent offenders is characterized by the higher level of expression of all three Eysenckdimensions, higher level of inclination to aggressive behaviour, higher level of expression ofpsychopathic deviation, while the level of self-esteem is no different to the control group.Violent offenders have a specific cognitive style which is marked by higher presence ofaggressive fantasies, non-efficient control of aggressive and unwanted thoughts, higher presenceof irrational beliefs, with more frequent use of suppression as inadequate strategy for emotionalviiiregulation. Also, violent offenders come from families with higher level of alcoholism (fatheronly), they have been exposed to violence to a bigger extent in their formation period, they havea lower level of education and less frequently have a permanent employment. However, whenthese numerous factors of aggression are observed through the prism of multivariate model ofprediction, only a small number of factors realize the main predictive effect. The followingpredictors are noted as significant: inclination to antisocial behaviour, self-esteem, lowfrustration tolerance beliefs, suppression, reappraisal and educational status. Examination ofinteractive effect of predictor variables and psychopathy, as moderator variable, gives resultswhich show that different degree of expression of psychopathy sub-dimensions represents thecondition under which the personological-dispositional variables give significant contribution toaggressive behaviour prediction.Taking into account that the cognitive-emotional factors which are subject of change areshown to be significant predictors, the practical aim of this research is to apply the researchresults in violent offenders’ rehabilitation process.

The topic of the research in this dissertation is the application of machinelearning in solving problems characteristic to biosystems, with specialemphasis on agriculture. Firstly, an innovative regression algorithm based onbig data was presented, that was used for yield prediction. The predictionswere then used as an input for the improved portfolio optimisation algorithm,so that appropriate soybean varieties could be selected for fields withdistinctive parameters. Lastly, a multi-objective optimisation problem was setup and solved using a novel method for categorical evolutionary algorithmbased on NSGA-III.
Предмет истраживања докторске дисертације је примена машинског учења у решавању проблема карактеристичних за биосистемe са нагласком на пољопривреду. Најпре је представљен иновативни алгоритам за регресију који је примењен на великој количини података како би се са предиковали приноси. На основу предикција одабране су одговарајуће сорте соје за њиве са одређеним карактеристикама унапређеним алгоритмом оптимизације портфолија. Напослетку је постављен оптимизациони проблем одређивања сетвене структуре са вишеструким функцијама циља који је решен иновативном методом, категоричким еволутивним алгоритмом заснованом на NSGA-III алгоритму.
Predmet istraživanja doktorske disertacije je primena mašinskog učenja u rešavanju problema karakterističnih za biosisteme sa naglaskom na poljoprivredu. Najpre je predstavljen inovativni algoritam za regresiju koji je primenjen na velikoj količini podataka kako bi se sa predikovali prinosi. Na osnovu predikcija odabrane su odgovarajuće sorte soje za njive sa određenim karakteristikama unapređenim algoritmom optimizacije portfolija. Naposletku je postavljen optimizacioni problem određivanja setvene strukture sa višestrukim funkcijama cilja koji je rešen inovativnom metodom, kategoričkim evolutivnim algoritmom zasnovanom na NSGA-III algoritmu.

Примарни задатак ове докторске дисертације је развој предиктивногмодела фреквенције саобраћајних незгода на руралним путевима.Секундарни циљ је процјена ефеката саобраћајних и геометријскихваријабли на фреквенцију саобраћајних незгода. Резултатиистраживања су показали да је најбоље перформансе, у погледуслагања са стварним подацима и предвиђања саобраћајних незгода, уодносу на друге конкурентске моделе показао НБ модел. Постављеноограничење брзине има највећи релативни утицај на фреквенцијуукупног броја саобраћајних незгода и саобраћајних незгода санастрадалим лицима. На фреквенцију саобраћајних незгода саматеријалном штетом највећи релативни утицај има дужина сегмента.
Primarni zadatak ove doktorske disertacije je razvoj prediktivnogmodela frekvencije saobraćajnih nezgoda na ruralnim putevima.Sekundarni cilj je procjena efekata saobraćajnih i geometrijskihvarijabli na frekvenciju saobraćajnih nezgoda. Rezultatiistraživanja su pokazali da je najbolje performanse, u pogleduslaganja sa stvarnim podacima i predviđanja saobraćajnih nezgoda, uodnosu na druge konkurentske modele pokazao NB model. Postavljenoograničenje brzine ima najveći relativni uticaj na frekvencijuukupnog broja saobraćajnih nezgoda i saobraćajnih nezgoda sanastradalim licima. Na frekvenciju saobraćajnih nezgoda samaterijalnom štetom najveći relativni uticaj ima dužina segmenta.
The primary objective of this doctoral dissertation is the development of theaccident frequency predictive model on rural roads. The secondary objectiveis to evaluate the effects of traffic and geometric variables on the accidentfrequency. The results of the research showed that the best performance, interms of goodness-of-fit measures and predicting accidents, was shown bythe NB model in comparison with other competing models. Posted speedlimit has the highest relative influence on the accident frequency of the totalnumber of accidents and the fatal and injury accidents. The independentvariable segment lenht has the greatest relative influence on the accidentswith property damage frequency.

The thesis is devoted to the position of rating agencies in the financial markets. The main aim is to predict the position of these companies, which is currently mainly influenced by the European politicians. Politicians criticize them and try to limit their power. The essence of this thesis is to summarize the reasons for their criticism, focusing on reduction of sovereign ratings. Then it's discussed a downgrading the USA and France. For the first time in a history they lost their AAA rating. The last chapter is devoted to the possible position of rating agencies. The first option is the establishment of the European rating agency, the other one is tightening regulation and the last is a situation if the rating agencies were abolished.

Stalno praćenje rada softvera je neophodno da bi se utvrdilo da li softver poštuje zadate nivoe kvaliteta. Na osnovu sakupljenih podataka, moguće je da se predvidi i dalje ponašanje aplikacije i da se izvrši izbor daljih akcija da bi se održao zahtevani nivo. Tema ove disertacije je razvoj sistema za kontinualno praćenje performansi softvera, kao i razvoj modela za predviđanje performansi softvera. Za implementaciju sistema potrebljena je JEE tehnologija, ali je sistem razvijen tako da može da se primeni i za praćenje softvera razvijenog za druge platforme. Sistem je modelovan tako minimalno utiče na performanse sistema softvera koji se prati. Linearna regresija je upotrebljena za modelovanje zavisnosti performansi od okruženja u kom se softver izvršava. Sistem je upotrebljen za praćenje izabrane JEE aplikacije.
Continuous monitoring of software is necessary to determine whether the software performs within required service perfomance levels. Based on collected data, it is possible to predict the future performance of applications and to plan further actions in order to maintain the required service levels. The theme of this dissertation is the development of systems for continuous performance monitoring software, as well as the development of models for predicting the performance of software. To implement the system was used JEE technologies, but the system was developed so that it can be used for tracking software developed for other platforms. The system is modeled as a minimum impact on system performance software that is monitored. Linear regression was used for modeling the dependence of the performance environment in which the software is running. The system was used to monitor selected JEE applications.

UVOD Prenatalna dijagnostika predstavlja skup metoda i postupaka čiji je cilj da potvrde ili isključe postojanje kongenitalnih anomalija ploda. Prenatalni skrining može biti ne invazivni i invazivni. Ne invazivni skrining treba da ima visku senzitivnost i da omogući adekvatnu selekciju trudnica kojima će se predložiti genetsko ispitivanje ploda iz uzoraka dobijenih invazivnim metodama prenatalne dijagnostike. Prenatalni skrining prvog trimestra trudnoće obuhvata ultrazvučni pregled debljine nuhalne translucencije i laboratorijsku analizu dva biohemijska markera od 11 do 14 nedelje trudnoće, Prenatalni skrining drugog trimestra trudnoće koji se zasniva na biohemijskom skriningu i tripl testu iako je jedini koji se primenjuje zbog niske senzitivnosti od 20% do 40%, ne može se smatrati validnim. Integrativni biohemijski test prvog i drugog trimestra imaj veću senzitivnost (od 40 do 60%) ali ni on nije dao očekivane rezultate u adekvatnoj selekciji trudnica za genetsku analizu ploda zbog visoke stope lažno pozitivnih rezultata. Drugi trimestar trudnoće omogućava sonografskim pregledima i biohemijskim analizama dopunski način a u nekim slučajevima i jedini u proceni postojanja rizika Daunovog sindroma ili nekih drugih hromozomskih aberacija ploda Zato je primena integrativnih prenatalnih ne invazivnih metoda prvog i drugog trimestra trudnoće veoma značaja u poboljšanju dijagnostičkih vrednosti prenatalnih skrining testova i ima za cilj da smanji procenat invazivnih procedura zbog mogućih komplikacija i ne potrebnih finansijskih troškova. Daunov sindrom(trizomija 21 para hromozoma) je najčešća hromozomska numerička aberacija praćena mentalnom retardacijom dece (I.Q<70. ) Deca sa Daunovim sindromom su karakterističnog fenotipskog izgleda i sa čestim kongenitalnim anomailjama koje im onemogućavaju normalan život a često su i uzrok njihove prerane smrtnosti. Kongenitalne anomalije su zastupljene kod 2% do 5% živo rođene dece, predstavljaju 25 % perinatalne smrtnosti, četvrtina su uslovljnene hromozomskim aberacijama ili naslednom osnovom, od čega 0, 2%-0, 4% su sa Daunovim sindromom. CILJEVI Ciljevi četrorogodišnjeg istraživanja su bili da se poboljša dijagnostička vrednost postojećih prenatalnih testova, da se potvrdi značaj ultrazvučnog skrininga drugog trimestra trudnoće analizom debljine vratne brazde i dužine butne kosti ploda te da se poboljša njegova senzitivnost korporativnom sonografskom analizom cefaličnog indexa, intraorbitalnog rastojanja i dužine fronto-talamične distance. MATERIJAL I METODE Ukupan broj trudnica obuhvaćen četvorogodišnjim ispitivanjem koje su ultrazvučno pregledane i kojima je savetovano genetsko ispitivanje ploda blio je 4552. Tokom Retrospektivnog dvogodišnjieg ( 2010.2011)bila je 2169 dok je prospektivnom dvogodišnjom analizom (2012, 2013)je bilo obuhvaćeno 2383 trudnica. Ispitivana grupa su bile trudnice kod kojih je genetskom analizom otkriven patološki kariotip ploda, kontrolna grupa je obuhvatila sve ostale trudnice kod je kariotip ploda bio normalan od kojih su 124 trudnice odabrane metodom slučajnog izbora. Retrospektivnom studijom ultrazvučna je pregledana dužina vratne brazde(>6mm i dužina butne kosti<0, 6 od 14 do 22 nedelje trudnoće. Analizirana je cirkulacija fetalne krvi kroz duktus venosus ploda( a talas) i postojanje nosne kosti ploda(+, -). Prospektivnom analizom je ultrazvučnim pregledom ploda dodatno analiziran cefalični index(>85%), i intraorbitalna distanca i duzina fronto-talamične distance(<80%) ploda. Korišćene su metode deskriptivne statističke analize, aritmetička sredina, standardna devijacija, najmanja i najveća vrednost kod parametrijskih obeležja dok su za ne parametrijska postojanje nosne kosti i alfa talasa duktusu venozusu korišćene druge statističke metode, a komparativnim statističkim metodama kod normalnih, patoloških i kariotipova sa Daunovim sindromom ploda. Statistička značajnost je dokazana t testom a definisana nivoom p<0, 05 i p<0, 001 odnosom kod normalnih, patoloških kariotipova i Daunovog sindroma. Multifaktorskom regresivnom logističkom analizom je urađena procena senzitvnosti prenatalnog ultrazvučnog skrininga sa ispitivanim obeležjima drugog trimestra trudnoće REZULTATI I DISKUSIJA Od ukupnog broja ultrazvučno pregledaninh trudnica 4552 kojima je savetovano genetska analiza ploda citogenetskom analizom je otkriveno 66 patoloških kariotipova 1, 49%, sa Dunovim sindromom 31 0, 68%. Deskriptivnom statističkom obradom ultrazvučno ispitivanih obeležja od 14 do 22 nedelje trudnoće, uočeno je odstupanje i potvrđen značaj starije životne dobi trudnica, debljine vratne brazde i dužine frontotalamične distance u odnosu na normalne nalaze katiotipova ploda u predikciji Daunovog sindroma.Vrednosti dužine butne kosti, cefaličnog indeksa i intraorbitalnog rastojanja nisu imala veća odstupanja u poređenju patoškokih i normalnih nalaza kariotipova.Studentovim t testom je i dokazano p<0, 001 za debljinu vratne brazde i dužinu fronto-talamične distance, dok je za stariju životnu dob trudnice potvrđeno a;0, 001. Senzitivnost prenatalnog skrininga drugog trimestra analizom debljine vratne brazde i dužine butne kosti je veća u odnosu na standardno primenjivan biohemijski skrining drugog trimestra tripl testa (senzitivnost 40%-60) sa velikom stopom lažno pozitivnih rezultata.Dokazan je značaj poboljšanja senzitivnosti prenatalnih skrining testova dopunskom analizom tri ultrazvučna parametra, dužine fronto-talamične distance, cefaličnog indeksa i intraorbitalnog rastojanja u predikciji Daunovog sindroma, ali i kod ostalih hromozomskih aberacija ploda u periodu od 14 do 22 nedelje trudnoće primenomi multifaktorske logističke regresivne analize senzitivnost preko 93% sa 7% lažno pozitivnih rezultata. Postojanje korelacije između debljine vratne brazde i dužine fronto-talamične distance ploda poboljšavai senzitivnost prenatalnih ultrazvučnog skrininga. Integrativnim pristupom ultrazvučnog i biohemijskog skrininga drugog trimesra trudnoće, tripl testa očekuje se poboljšati dijagnostičkih vrednosti prenatalnog skrininga senzitivnost ne invazivnog skrininga u predikciji Daunovog sindroma i ostalih hromozomskih aberacija ploda. ZAKLJUČCI 1Potvrđen je značaj starije životne dobi trudnice u povećanju rizika Daunovog sindoma, i ostalih hromozomskih aberacija ploda ( p<0, 001) Potvrđen je značaj zadebljanja vratne brazde ploda >6mm(p<0, 001) i skraćenja butne kosti kod Daunovog sindroma ploda od 14 do 22 nedelje trudnoće u prenatalnom otkrivanju Dunovog sindroma i ostalih hromozomskih aberacija ploda i selekciji trudnica kojima će se predložiti genetsko ispitivanje ploda.Potvrđena je hipoteza da skraćenje fronto-talamične distance poboljšava senzitivnost ultrasonografskog skrininga, jer češće postoji kod Daunovog sindroma ploda ali i ostalih numeričkih hromozomskih aberacija tipa, nego kod normalnih nalaza kariotipa ploda( p<0, 001).Komparativnom analzom ultrazvučnim pregledom fronto-talamična distance debljine vratne brazde i dužine butne kosti ploda od 14 do 22 nedelje trudnoće može se značajno poboljšati vrednost dijagnostičkih prenatalnih testova u predikciji Daunovog sindroma. Postojanje korelacija između fronto-talamične distance i debljine vratne brazde dopunjuje ultrazvučni skrining i povećava njegovu senzitivnost na preko 90%, što je multifaktorskom regresivnom logaritamskom analizom i potvrđeno. Značaj multidisciplinarnog pristupa pogotovo je izražen u predikciji Daunovog sindroma, obzirom na različite specijalnosti koje u njemu učestvuju. Cost – benefit analiza. Visoka senzitivnost ne invazivnog prenatalnog skrininga u predikciji Daunovog sindroma, smanjuje troškove za pojedince i državu jer je njihova cena i do dest puta manja od cene citogenetskih analiza, a i trudnice se ne izlažu riziku mogućih komplikacija prilikom izvođenja invazivnih metoda
INTRODUCTIONS Prenatal diagnostic procedure represent a set of methods and techniques with the aim to afirmate or eliminate the presence of Down’s syndrome and other congenital anomalies Can be non-invasive and invasive methods. Non-invasive methods (laboratory or ultrasonographic) have the aim to make possible the most valid assessment of the risk of presence of an affected fetus in the pregnancy, selected pregnancy for invasive diagnostics procedures and citogenetics analisseskariotipingfoeti. Down’s syndrome, aneuploidy with trisomy 21 chromosomal, is the most common chromosomal numerical aberration associated with mental retardation of children (IQ< 70). Children with Down’s syndrome have characteristic phenotypic appearance with high frequent congenital anomalies that preclude a normal life and are frequently the cause of their earlier death. AIM The aim of the four year long investigation was to confirm the importance of ultrasound screening by the analyses of the basic ultrasound parameters for the second trimester, the thickness of the nuchal fold and the length of the femur of the fetus in the prediction of Down’s syndrome and other chromosomal aberrations of the fetus, as well as to improve other existing ultrasonic screenings of the first and second trimester of pregnancy by ultrasonic examination and analyses of the cephalic index and intraorbital space and the length of the fronto-thalamic distance. MATERIAL AND METODS Retrospective investigation (2010. 2011) and prospective investigation (2012.2013) includes 4655 pregnant women. For all pregnant women the genetic investigation of the fetus was performed. A total of 68 were found with chromosomal aberrations, 38 with Down’s syndrome. The method of haphazard choice in retrospective study and in prospective study ultrasound markers are examined. In retrospective analyses of the nuchal fold (<6mm and the length of femur <0.6, that represent basic ultrasound screening of the second trimester and are analyzed as parametric signs of the second trimester, and are analyzed as parametric markers, and analyses of the circulation of fetal blood through ductus venosus of the fetus. In the retrospective study the length of the nuchal fold (>6mm in length, that represent a basic ultrasound screening of the second trimester, and are analyzed as parametric markers in the prediction of Down’s syndrome and other chromosomal aberrations. RESULTS AND DISCUSION Cytogenetic analyses revealed 66 (1, 49%) pathologic karyotypes and Down syndrome were present in 31 (0, 68%) cases. All pathologic karyotypes were obtained after ultrasound examinations of 4552 pregnant women. Ultrasound markers for period 14th-22nd GW were analyzed with descriptive statistical methods and importance of pregnancy in older women, thickness of nuchal fold and lengths frontal thalamic distance were proofed in case of Down syndrome. Femoral bone lengths, cephalic index and intraorbital distances were similar for both groups, normal and pathologic karyotypes. Student’s t test revealed statistical significance with p<0, 001 values for nuchal fold thickness, frontal thalamic distance and older ages.Three additional ultrasound markers (frontal thalamic distance, cephalic index, intraorbital distance) improve prediction of Down syndrome and other chromosomal aberrations between 14th and 22nd GW as well. Multifactorial logistic regressive analyses revealed 93% sensitivity with 7% false positive results. Corelation between nuchal fold thickness and frontal thalamic distance improve prenatal ultrasound screening sensitivity. Using both ultrasound and biochemical screening (triple test) is way to improve sensitivity of non invasive screening in prediction of Down syndrome and other chromosomal aberrations. CONCLUSIONS Importance of pregnant women ages and higher risk for Down syndrome and other chromosomal aberrations was proofed (p<0, 001).Importance of nuchal fold thickness above 6mm (p<0, 001) and shorter femoral bone marker in period from 14th to 22nd GW in prediction of Down syndrome and other chromosomal aberrations are proofed (p<0, 001). Hypothesses that frontal thalamic distance improve ultrasound screening sensitivity was proofed was proofed (p<0, 001) since it is significantly shorter in Down syndrome and other chromosomal aberrations in comparison with fetuses with normal karyotypes. Comparative analyses of frontothalamic distance, nuchal fold thickness and femoral bone length in period from 14th to 22nd GW can signifi cantly improve prenatal diagnostic testing in Down syndrome prediction. Correlation between frontothalamic distance and nuchal fold thickness improve ultrasound screening sensitivity on 93% that is proofed with multifactorial logistic regressive analyses. Significance of multidisciplinary approach is high in Down syndrome prediction. Cost-benefit: High sensitivity of non invasive prenatal screening in Down syndrome prediction reduces costs for families and government since it costs ten time less than cytogenetic analyses and risk with invasive procedures is avoided.

Master thesis deals with possibilities of predicting traffic situation on the macroscopic level using data, that were recorded using traffic sensors. This sensors could be loop detectors, radar detectors or cameras. The main problem discussed in this thesis is the travel time of cars. A method for travel time prediction was designed and implemented as a part of this thesis. Data from real traffic were used to test the designed method. The first objective of this thesis is to become familiar with the prediction methods that will be used. The main objective is to use the acquired knowledge to design and to implement an aplication that will predict required traffic variables.

This master's thesis addresses the solubility of recombinant proteins and its prediction. It describes the subject of protein synthesis, as well as the process of recombinant protein creation. Recombinant protein synthesis is of great importance for example to pharmacologic industry. This synthesis is not a simple task and it does not always produce viable proteins. Protein solubility is an important factor, determining the viability of the resulting proteins. It is of course favourable for companies, that take part in recombinant protein synthesis, to focus their effort and their resources on proteins, that will be viable in the end. In this regard, bioinformatics is of great help, as it is capable, with the help of machine learning, of predicting the solubility of proteins, for example based on their sequences. This thesis introduces the reader to the basic principles of machine learning and presents several machine learning methods, used in the field of protein solubility prediction. It deals with the definition of a dataset, which is later used to test selected predictors, as well as to train the ensemble predictor, which is the main focus of this thesis. It also focuses on several specific protein solubility predictors and explains the basic principles upon which they are built, as well as the results of their testing. In the end, it presents the ensemble predictor of protein solubility.

The goal of this thesis is test and comparation of the offline tools for prediction of protein structure and creation of metaprediktor, which allows the user to select the appropriate tool, according to given parameters. Testing tool is based on a dataset of proteins, which is based on the SCOP database and it is trying to be as balanced as possible to include proteins from different families and thus could best evaluate individual tools. The results of this thesis are requirements of metaprediktor and also which data and settings can be allowed and processed and how it will be implemented.

A controlling fejlődése az elmúlt években a big data, mesterséges intelligencia, a különböző matematikai statisztikai módszertanok fejlődése és a digitalizáció által olyan modelleket hozott létre a menedzsment számára, amelyek hatékonyabb döntéshozást és tervezési folyamatot tettek lehetővé. A különböző predikciós illetve ok-okozati controlling modellek a döntéshozáshoz szükséges információtartalmat nagymértékben növelték. Számos új, különböző operatív mérési lehetőség és adatszerzési forrás jelent meg a gépészet és az informatika által létrehozott innovációk által. Ezen adatok önmagukban nagyon kevésszer hordoznak információ tartalmat. Összességében egy strukturált rendszerben, illetve modellben viszont olyan információ halmazzá válhatnak ezek az adatok, amelyek akár képesek egy teljes szervezet működési modelljének ok-okozati összefüggéseit elemezni és a különböző menedzsment funkciókat a tervezéstől egészen az ellenőrzésig támogatni.