Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 4
Krajinski park Ljubljansko barje
Katarina Ponikvar, Anže Mulec, Miha Ilešič, Danijel Kavčič, Luka Fabjan, Katarina Kejžar, Mateja Mele, Aleš Golja, Aleš Golja
Strokovna monografija
Oznake: elektronske knjige;raba prostora;prostorsko načrtovanje;Ljubljansko barje;prostor za rekreacijo;
Delavnica Prostor in rekreacija 2012/2013.
Leto: 2014 Vir: Fakulteta za arhitekturo (UL FA)
Uspešnost vodenja pacienta s sladkorno boleznijo tipa 2 v referenčni ambulanti družinske medicine
Urška Mele, Mateja Bulc, Melita Peršolja Černe
Magistrsko delo
Oznake: primarno zdravstveno varstvo;ambulanta družinske medicine;referenčne ambulante;sladkorna bolezen tipa 2;urejenost sladkorne bolezni tipa 2;
Leto: 2017 Vir: Fakulteta za vede o zdravju (UP FVZ)
Large testing of AI-based camera traps on a forest defoliating pest in Europe
Asma Bourougaaoui, Maarten De Groot, Tiago Deveza, Tine Hauptman, Katarina Mele, Jérôme Rousselet, Mateja Štefančič, Andrea Battisti, Manuela Branco
Strokovni članek
Oznake: artificial intelligence;camera trap;deep-learning;early detection;Europe;forest pest surveillance;pine processionary moth;Thaumetopoea pityocampa;
Background Recent advances in AI-based surveillance technologies have shifted agricultural pest monitoring from reactive to proactive, yet their application to forest pests remains limited despite the need for efficient monitoring across large, remote and difficult-to-access forest landscapes. The p ...
Leto: 2026 Vir: Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije
Large testing of AI-based camera traps on a forest defoliating pest in Europe
Asma Bourougaaoui, Maarten De Groot, Tiago Deveza, Tine Hauptman, Katarina Mele, Jérôme Rousselet, Mateja Štefančič, Andrea Battisti, Manuela Branco
Raziskovalni podatki
Oznake: umetna inteligenca;kamera-past;globoko učenje;zgodnje odkrivanje;Evropa;spremljanje gozdnih škodljivcev;borov sprevodec;Thaumetopoea pityocampa;artificial intelligence;camera trap;deep-learning;early detection;Europe;forest pest surveillance;pine processionary moth;
Large testing of AI-based camera traps on a forest defoliating pest in Europe
Leto: 2026 Vir: Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije
Št. zadetkov: 4
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: