|
|
273. Ocena učinkovitosti segmentacije in detekcije pri računalniško vodenem poteku diagnoze na mamografskih slikahPetja Cvar, Jaro Milič, 2019, diplomsko delo/naloga Ključne besede: računalniško voden potek diagnoze, mamografija, segmentacija, upragovljanje, rast področij, rojenje, strojno učenje, mamografska baza DDSM Celotno besedilo (datoteka, 971,36 KB) |
274. Optimizacija proizvodnje z uporabo avtomatsko vodenih vozilRok Šolar, 2019, magistrsko delo/naloga Ključne besede: optimizacija procesa proizvodnje, tovarna 4.0, simulacija proizvodnje, avtomatsko vodena vozila, strojno učenje, genetski algoritem, digitalni dvojček Celotno besedilo (datoteka, 2,15 MB) |
|
|
|
|
279. ADAPTIVNI MODEL AGENTA ODJEMALCA NA TRGU Z ELEKTRIČNO ENERGIJOTomi Medved, 2019, doktorsko delo/naloga Ključne besede: pametna omrežja, prilagajanje odjema, prožnost, sistem semaforja, strojno učenje, agentno učenje, posplošeno Q-učenje, dvostopenjsko posplošeno Q-učenje Celotno besedilo (datoteka, 2,86 MB) |
280. Klepetalnik za govorni vnos zaužite hraneTOM ALEKSANDER GORNIK, 2019, diplomsko delo/naloga Ključne besede: klepetalnik, obdelava naravnega jezika, računalnik, strojno učenje, umetna inteligenca, lematizacija, hrana Celotno besedilo (datoteka, 1,18 MB) |