Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 5
Endovascular treatment of an axillary artery pseudoaneurysm after anterior shoulder dislocation
Mladen Gasparini, Tomaž Jakomin
Strokovni članek
Oznake:
Traumatic injury of the axillary artery after shoulder dislocation is a rare event. Till recently, surgical repair was the only viable option in this type of pathology, with high morbidity and even mortality rates reported. In recentyears, endovascular interventions became an effective method to tre ...
Leto: 2011 Vir: dLib.si Digitalna knjižnica Slovenije
Datotečni sistem Hadoop
Tomaž Jakomin, Iztok Savnik
Diplomsko delo
Oznake: Hadoop;HDFS;masovni podatki;gruča;MapReduce;
Datotečni sistem Hadoop
Leto: 2014 Vir: Univerza na Primorskem (UP)
Obravnava bolnika za presaditev ledvice v neposrednem predoperativnem in zgodnjem pooperativnem obdobju
Miranda Salihovič, Tomaž Jakomin, Igor Karnjuš
Diplomsko delo
Oznake: diplomske naloge;bolniki;pacienti;zdravstvena vzgoja;transplantacija;zdravstvena nega;ledvice;
Obravnava bolnika za presaditev ledvice v neposrednem predoperativnem in zgodnjem pooperativnem obdobju
Leto: 2016 Vir: Fakulteta za vede o zdravju (UP FVZ)
Sistem za avtomatsko ocenjevanje algoritmov
Martin Jakomin, Tomaž Dobravec
Diplomsko delo
Oznake: algoritmi;ocenjevanje kakovosti algoritmov;avtomatsko ocenjevanje kakovosti algoritmov;spletni sistem;spletni vmesnik;računalništvo;računalništvo in informatika;računalništvo in matematika;univerzitetni študij;interdisciplinarni študij;diplomske naloge;
Sistem za avtomatsko ocenjevanje algoritmov
Leto: 2012 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Incremental matrix factorization for simultaneous learning from parallel data streams
Martin Jakomin, Zoran Bosnić, Tomaž Curk
Doktorska disertacija
Oznake: machine learning;matrix factorization;data streams;data fusion;incremental learning;recommender systems;synthetic data generator;computer and information science;doctoral dissertations;
Matrix factorization techniques have proven to be useful and reliable for solving largescale machine learning problems. The data sparsity and cold-start problems found in real-world applications, such as recommender systems, can be indirectly alleviated by considering multiple heterogeneous data ...
Leto: 2019 Vir: Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI)
Št. zadetkov: 5
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: