Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
Univerza v Novi Gorici
O Univerzi
Študij
Raziskave
Repozitorij Univerze v Novi Gorici
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Statistika
Prijava
Izpis gradiva
A+
|
A-
|
|
SLO
|
ENG
Naslov:
Preizkuševalnik funkcij strojev
Avtorji:
ID
Gojkovič, Boštjan
(Avtor)
ID
Bračič Lotrič, Maja
(Mentor)
Več o mentorju...
Datoteke:
http://www.ung.si/~library/diplome/PTF/70Gojkovic.pdf
70Gojkovic.pdf
(1,16 MB)
MD5: 00D388437ADA4637D9442CCE091B8251
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
PTF - Poslovno-tehniška fakulteta
Ključne besede:
diplomske naloge
,
programski logični krmilnik
,
stroji
,
nepravilnosti
Kraj izida:
Nova Gorica
Založnik:
B. Gojkovič
Leto izida:
2007
Št. strani:
VIII f., 63 str.
PID:
20.500.12556/RUNG-1208
COBISS.SI-ID:
739067
UDK:
681.5
NUK URN:
URN:SI:UNG:REP:QBV2I9M8
Datum objave v RUNG:
15.10.2013
Število ogledov:
15699
Število prenosov:
451
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
:
GOJKOVIČ, Boštjan, 2007,
Preizkuševalnik funkcij strojev
[na spletu]. Diplomsko delo. Nova Gorica : B. Gojkovič. [Dostopano 31 marec 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.ung.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=1208
Kopiraj citat
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Podobna dela iz repozitorija:
Perioperativna priprava bolnika z okužbo COVID-19
Ozaveščenost medicinskih sester o pravilnem rokovanju z medicinskimi tekstilijami
Preučevanje in ocenjevanje zahtev delovnih mest, kjer je potrebna specifična osebna varovalna oprema
POMEN VARNOSTI IN ZDRAVJA PRI DELU ZA ZAPOSLENE V GRADBENIH IN KROVSKIH PODJETJIH
Proces varstva pri delu kot osnova preprečevanja poškodb pri delu v gradbeništvu
Podobna dela iz ostalih repozitorijev:
Segmentacija rok za obogateno resničnost
Long-term object tracking using region proposals
Klasifikacija možganskih lezij z umetno nevronsko mrežo
Object tracking by segmentation and color depth image prediction
Strengths and weaknesses of deep face recognition models
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Nazaj