Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 3
Analiza in izboljšava 20-urne metodike učenja plavanja
Anže Pretnar, Dmitrij Evgenjevič Mancevič
Diplomsko delo
Oznake: plavanje;plavalni tečaji;učne metode;didaktični pripomočki;osnovne šole;diplomska dela;
Učni načrt za športno vzgojo za osnovno šolo opredeljuje 20-urni plavalni tečaj v drugem ali tretjem razredu kot del rednega šolskega pouka športne vzgoje, zato ga morajo izpeljati vse šole, tečaj pa je za učence obvezen. Problem raziskave je bila analiza 20-urne metodike učenja plavanja z vsebinske ...
Leto: 2013 Vir: Pedagoška fakulteta (UM PEF)
Analiza in vizualizacija nepremičninskih podatkov v Sloveniji
Anže Nunar, Matija Pretnar
Magistrsko delo
Oznake: parcela;stavba;nepremičnina;register nepremičnin;
V magistrskem delu bomo najprej predstavili nepremičninske evidence v Sloveniji. Na kratko bomo predstavili razloge za vzpostavitev, njihov zgodovinski razvoj in povezanost med njimi. Na koncu bomo pojasnili, kje pri trenutni ureditvi lahko pride do napačnih podatkov. V nadaljevanju bomo predstav ...
Leto: 2019 Vir: Fakulteta za matematiko in fiziko (UL FMF)
Democratized image analytics by visual programming through integration of deep models and small-scale machine learning
Primož Godec, Matjaž Pančur, Nejc Ilenič, Andrej Čopar, Martin Stražar, Aleš Erjavec, Ajda Pretnar, Janez Demšar, Anže Starič, Marko Toplak, Lan Žagar, Jan Hartman, Wang Hamilton, Riccardo Bellazzi, Uroš Petrovič, Silvia Garagna, Maurizio Zuccotti, Dongsu Park, Gad Shaulsky, Blaž Zupan
Izvirni znanstveni članek
Oznake: algorithm;biochemical composition;data assimilation;data mining;image analysis;machine learning;numerical model;protein;visualization;
Analysis of biomedical images requires computational expertize that are uncommon among biomedical scientists. Deep learning approaches for image analysis provide an opportunity to develop user-friendly tools for exploratory data analysis. Here, we use the visual programming toolbox Orange (http://or ...
Leto: 2019 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Št. zadetkov: 3
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: