1081. Influence of flux agent composition on the ionization potential in A-TIG welding of the electrolytic tough pitch copper (Cu-ETP) sheetsMatija Bušić, Sanja Šolić, Vlado Tropša, Damjan Klobčar, 2024, izvirni znanstveni članek Ključne besede: A-TIG welding, Cu-ETP, activating flux, silicon dioxide, ionization potential Celotno besedilo (datoteka, 9,96 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |
|
1083. Vpliv pandemije COVID-19 na digitalno preobrazbo zavarovalniške dejavnosti s primerom zavarovalnice GeneraliMatija Kozinc, 2021, magistrsko delo Ključne besede: Slovenija, zavarovalstvo, zavarovalni zavodi, Generali, digitalizacija, informacijska tehnologija, pandemija, raziskave, izboljšave Celotno besedilo (povezava drugam) |
1084. Improving the chemical selectivity of an electronic nose to TNT, DNT and RDX using machine learningAnton Gradišek, Marion van Midden, Matija Koterle, Vid Prezelj, Drago Strle, Bogdan Štefane, Helena Brodnik Žugelj, Mario Trifković, Ivan Kvasić, Erik Zupanič, Igor Muševič, 2019, izvirni znanstveni članek Ključne besede: artificial nose, e-nose, electronic nose, detection of explosives, chemical selectivity of e-nose, arrays of sensors, machine learning and sensor arrays Celotno besedilo (datoteka, 2,30 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |
|
1086. Carbon nanotube network formation and configuration/morphology on reinforcing and conductive performance of polymer-based nanocompositesAlen Oseli, Tanja Tomkovic, Savvas G. Hatzikiriakos, Alenka Vesel, Matija Arzenšek, Tadej Rojac, Mohor Mihelčič, Lidija Slemenik Perše, 2022, izvirni znanstveni članek Ključne besede: nanocomposites, carbon nanotubes, network formation, network configuration, mechanical reinforcement, electrical conductivity Celotno besedilo (povezava drugam) |
|
|
|
1090. Empirical modeling of liquefied nitrogen cooling impact during machining Inconel 718Matija Hriberšek, Lucijano Berus, Franci Pušavec, Simon Klančnik, 2020, izvirni znanstveni članek Ključne besede: cryogenic machining, cooling impact, Inconel 718, machine learning, adaptive neuro-fuzzy inference system, particle swarm optimization Celotno besedilo (datoteka, 2,36 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |