Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 5
Doktorska disertacija
Oznake: starši;
Doktorsko delo obravnava vlogo očeta v vzgoji, problematično vedenje otrok in relacijsko družinsko terapijo kot vrsto pomoči družini v stiski. Teoretični uvod podaja pregled strokovne literature na področju družine kot sistema, vloge očeta v družini, razvoja in delovanja uma ter relacijske družinske ...
Leto: 2017 Vir: Teološka fakulteta (UL TEOF)
Diplomsko delo
Oznake: avtomobilska industrija;trženje;strategija trženja;poslovno komuniciranje;proizvodi;življenjski ciklus;trg;segmentacija;blagovne znamke;Mercedes Benz;
Ovrednotenje trženjske strategije in tržnega komuniciranja avtomobila prestižnega razreda
Leto: 2004 Vir: Ekonomska fakulteta (UL EF)
Magistrsko delo
Oznake: globoko spodbujevano učenje;strojno učenje;uravnavanje napetosti;
Na področju distribucijskih elektroenergetskih sistemov prihaja do velikih sprememb. V omrežje se priključuje veliko število sončnih elektrarn, poteka intenzivna elektrifikacija prometa, obenem pa raste poraba uporabnikov omrežja. Vsi ti novi elementi v omrežju povzročajo večjo spremenljivost porabe ...
Leto: 2022 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Diplomsko delo
Oznake: strojno učenje;športni soigralci;iskanje športnih soigralcev;umetna inteligenca;priporočilni sistem;analiza podatkov;vektorsko iskanje;spletne aplikacije;športne aplikacije;tenis;računalništvo;visokošolski študij;diplomske naloge;
Iskanje soigralca za športe, kot sta tenis ali badminton, je pogosto zamudno in neučinkovito, saj je težko najti nekoga, ki je prost v enakem času in ima primerljivo raven znanja, da je igra zanimiva za oba. Trenutne rešitve, kot so Facebook skupine in forumi, temeljijo na ročnem iskanju, kar pogost ...
Leto: 2025 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: globoko spodbujevano učenje;razložljivost;prototipi;deep reinforcement learning;explainability;prototypes;
Deep reinforcement learning policies are hard to deploy in safety-critical settings, because they fail to explain why a sequence of actions is taken. We introduce an intrinsically interpretable framework that learns compact summaries of recurring behavior and uses them for case-based decision making ...
Leto: 2026 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Št. zadetkov: 5
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: