Podrobno

Vetrne elektrarne : diplomsko delo
ID Parovel, Sara (Avtor), ID Mohorič, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,42 MB)
MD5: 2D2BF25A1ABA39F4142BEC726D5D8D31
PID: 20.500.12556/rul/f3263642-3532-4919-ae08-966a352d73e4

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:obnovljivi viri energije, vetrna energija, vetrne turbine, Weibullova porazdelitev
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[S. Parovel]
Leto izida:2016
Št. strani:VI, 40 str.
PID:20.500.12556/RUL-97504 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:551.556.3:621.311.245
COBISS.SI-ID:3008868 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:26.10.2017
Število ogledov:19283
Število prenosov:1174
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
PAROVEL, Sara, 2016, Vetrne elektrarne : diplomsko delo [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : S. Parovel. [Dostopano 28 marec 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=97504
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:renewable energy sources, wind energy, wind turbines, Weibull distribution

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Long-term object tracking using region proposals
  2. Segmentacija rok za obogateno resničnost
  3. Improving quality of scanned visual content using convolutional neural networks
  4. Recovery of superquadric parameters from depth images using deep learning
  5. Discriminative correlation filter with segmentation and context for robust tracking
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Recognition of tree features from photography using convolutional neural networks

Nazaj