Podrobno

Gospodarski vidiki izrabe geotermalne energije : diplomsko delo
ID Oblak, Domen (Avtor), ID Vukelič, Željko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,19 MB)
MD5: 66A0A280BEC3C055ABE9F65ACDC300AB
PID: 20.500.12556/rul/a5164e76-0cdc-4c69-b6e0-34b51d7556db

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:obnovljivi viri energije, geotermalna energija, strošek, projekt, toplotna črpalka
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:NTF - Naravoslovnotehniška fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[D. Oblak]
Leto izida:2016
Št. strani:VIII, 9-[36] f.
PID:20.500.12556/RUL-89065 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:620.92/.98
COBISS.SI-ID:1655903 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:10.02.2017
Število ogledov:8996
Število prenosov:490
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
OBLAK, Domen, 2016, Gospodarski vidiki izrabe geotermalne energije : diplomsko delo [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : D. Oblak. [Dostopano 31 marec 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=89065
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:renewable energy sources, geothermal energy, expense, project, heat pump

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Dolgoročno sledenje objektov z uporabo predlaganja regij
  2. Določanje osvetlitve scene v obogateni resničnosti
  3. Sledenje objektov s segmentacijo in napovedovanjem globinskih barvnih slik
  4. Rekonstrukcija elipsoidov iz ene same slike z uporabo konvolucijske nevronske mreže
  5. Ear detection with convolutional neural networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma
  2. Prepoznavanje jedi iz digitalnih slik s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež
  3. Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež
  4. Vodenje robota s pomočjo računalniškega vida in nevronske mreže
  5. Prenos stila slike s pomočjo prenosnega učenja in nevronskih mrež

Nazaj