Podrobno

Delaunayjeve triangulacije in Voronojevi diagrami : delo diplomskega seminarja
ID Šurc, Dominik (Avtor), ID Jaklič, Gašper (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (289,34 KB)
MD5: 7300CF2A96051C9381A83569B3AB6CF8
PID: 20.500.12556/rul/c8568234-384e-4421-8b81-6f2c89d03a51

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:Delaunayjeva triangulacija, triangulacije, Voronojevi diagrami, računska geometrija
Vrsta gradiva:Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[D. Šurc]
Leto izida:2011
Št. strani:33 str.
PID:20.500.12556/RUL-95837 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.9
COBISS.SI-ID:16369753 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:19.10.2017
Število ogledov:2724
Število prenosov:504
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
ŠURC, Dominik, 2011, Delaunayjeve triangulacije in Voronojevi diagrami : delo diplomskega seminarja [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : D. Šurc. [Dostopano 15 avgust 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=95837
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Delaunay Triangulations and Voronoi Diagrams
Ključne besede:Delaunay triangulation, triangulations, Voronoi diagram, computational geometry

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Ear detection with convolutional neural networks
  2. Vizualna detekcija in razpoznavanje uhljev v nenadzorovanih okoljih
  3. Generativni globoki modeli slik uhljev
  4. Poravnava uhljev z uporabo globokega učenja
  5. DETEKCIJA RAZPOK V STEKLU Z METODAMI STROJNEGA VIDA
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Detekcija epileptičnih napadov s pomočjo topografskih preslikav in globokega učenja
  2. Detekcija osebe v globinski sliki s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež
  3. No interface, no problem
  4. Razvoj sistema detekcije objektov za avtonomna vozila z uporabo tehnologije LiDAR
  5. Analiza učinkovitosti učenja s prenosom znanja pri detekciji objektov

Nazaj