Podrobno

Vrednotenje kakovosti spletnih predstavitev izbranih državnih institucij : diplomsko delo
ID Vodopivec, Sašo (Avtor), ID Lindič, Jaka (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.cek.ef.uni-lj.si/u_diplome/vodopivec1538.pdf Povezava se odpre v novem oknu

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:informacijska družba, informacijska tehnologija, Internet, državna uprava, institucije, ocene, metode, komoparacija, mednarodne primerjave
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:EF - Ekonomska fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[S. Vodopivec]
Leto izida:2004
Št. strani:II, 57 str., 21 str. pril.
PID:20.500.12556/RUL-4876 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.738.5
COBISS.SI-ID:15120102 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:11.07.2014
Število ogledov:1587
Število prenosov:321
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
VODOPIVEC, Sašo, 2004, Vrednotenje kakovosti spletnih predstavitev izbranih državnih institucij : diplomsko delo [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : S. Vodopivec. [Dostopano 11 april 2025]. Pridobljeno s: http://www.cek.ef.uni-lj.si/u_diplome/vodopivec1538.pdf
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Neznan jezik
Ključne besede:information society, information technology, Internet, public administration, institutions, evaluation, methods, international comparisons

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
  2. Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
  3. Automatic classification of buildings with deep learning
  4. Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
  5. Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Time series classification based on convolutional neural networks
  2. The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
  3. Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
  4. Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
  5. Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving

Nazaj