Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Nastanek in razvoj upravnega prava : diplomsko delo
ID
Sikošek, Valerija
(
Avtor
),
ID
Pečarič, Mirko
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(543,33 KB)
MD5: 9D97DF0D8EC4A13D71D0B837DF79F4AA
PID:
20.500.12556/rul/f56c528e-e496-4d48-8cb2-575cd90bc0a0
Galerija slik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
upravno pravo
,
razvoj
,
nastanek
,
diplomske naloge
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
FU - Fakulteta za upravo
Kraj izida:
Ljubljana
Založnik:
[V. Sikošek]
Leto izida:
2011
Št. strani:
IX, 37 str.
PID:
20.500.12556/RUL-21996
UDK:
342.9(043.2)
COBISS.SI-ID:
3778478
Datum objave v RUL:
11.07.2014
Število ogledov:
6213
Število prenosov:
1028
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
SIKOŠEK, Valerija, 2011,
Nastanek in razvoj upravnega prava : diplomsko delo
[na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : V. Sikošek. [Dostopano 11 julij 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=21996
Kopiraj citat
Objavi na:
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
Automatic classification of buildings with deep learning
Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Time series classification based on convolutional neural networks
The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving
Nazaj