Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Na voljo sta dva načina iskanja: enostavno in napredno. Enostavno iskanje lahko zajema niz več besed iz naslova, povzetka, ključnih besed, celotnega besedila in avtorja, zaenkrat pa ne omogoča uporabe operatorjev iskanja. Napredno iskanje omogoča omejevanje števila rezultatov iskanja z vnosom iskalnih pojmov različnih kategorij v iskalna okna in uporabo logičnih operatorjev (IN, ALI ter IN NE). V rezultatih iskanja se izpišejo krajši zapisi podatkov o gradivu, ki vsebujejo različne povezave, ki omogočajo vpogled v podroben opis gradiva (povezava iz naslova) ali sprožijo novo iskanje (po avtorjih ali ključnih besedah).

Pomoč
Išči po:
Možnosti:
 


491 - 500 / 2000
Na začetekNa prejšnjo stran46474849505152535455Na naslednjo stranNa konec
491.
492.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-145 : vzorec št. 2024/00764
Tine Hauptman, Zina Devetak, Špela Hočevar, Patricija Podkrajšek, Barbara Piškur, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 122; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

493.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-146 : vzorec št. 2024/00771
Tine Hauptman, Zina Devetak, Špela Hočevar, Patricija Podkrajšek, Barbara Piškur, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 116; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

494.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-157 : vzorec št. 2024/00650
Nikica Ogris, Patricija Podkrajšek, Zina Devetak, Špela Hočevar, Barbara Piškur, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize, Pseudocercospora pini-densiflorae, rdeči bor, bolezen iglic
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 139; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

495.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-156 : vzorec št. 2024/00627
Barbara Piškur, Patricija Podkrajšek, Zina Devetak, Nikica Ogris, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize, Pseudocercospora pini-densiflorae, rdeči bor, bolezen iglic
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 129; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

496.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-154 : vzorec št. 2024/00830
Nikica Ogris, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 116; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

497.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-153 : vzorec št. 2024/00608
Barbara Piškur, Zina Devetak, Patricija Podkrajšek, Špela Hočevar, Nikica Ogris, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize, Pseudocercospora pini-densiflorae, rdeči bor, bolezen iglic
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 143; Prenosov: 0
Gradivo ima več datotek! Več...

498.
Knots and $\theta$-curves identification in polymeric chains and native proteins using neural networks
Fernando Bruno da Silva, Boštjan Gabrovšek, Marta Korpacz, Kamil Luczkiewicz, Szymon Niewieczerzal, Maciej Sikora, Joanna I. Sulkowska, 2024, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Entanglement in proteins is a fascinating structural motif that is neither easy to detect via traditional methods nor fully understood. Recent advancements in AI-driven models have predicted that millions of proteins could potentially have a nontrivial topology. Herein, we have shown that long short-term memory (LSTM)-based neural networks (NN) architecture can be applied to detect, classify, and predict entanglement not only in closed polymeric chains but also in polymers and protein-like structures with open knots, actual protein configurations, and also $\theta$-curves motifs. The analysis revealed that the LSTM model can predict classes (up to the $6_1$ knot) accurately for closed knots and open polymeric chains, resembling real proteins. In the case of open knots formed by protein-like structures, the model displays robust prediction capabilities with an accuracy of 99%. Moreover, the LSTM model with proper features, tested on hundreds of thousands of knotted and unknotted protein structures with different architectures predicted by AlphaFold 2, can distinguish between the trivial and nontrivial topology of the native state of the protein with an accuracy of 93%.
Ključne besede: machine learning, topology, protein databases, entanglements, open knots, closed knots
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 139; Prenosov: 401
.pdf Celotno besedilo (3,61 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

499.
Kakovost peletov na slovenskem trgu v letu 2024
Darja Stare, Peter Prislan, Matjaž Dremelj, Amina Gačo Jež, 2023, elaborat, predštudija, študija

Ključne besede: gozdarstvo, lesna biomasa, trg lesnih goriv, peleti, kakovost
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 135; Prenosov: 67
.pdf Celotno besedilo (1,50 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

500.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2024-152 : vzorec št. 2024/00809
Nikica Ogris, Patricija Podkrajšek, Špela Hočevar, Barbara Piškur, 2024, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize, program preiskav, Fusarium circinatum, borov smolasti rak, PCR v realnem času
Objavljeno v DiRROS: 23.10.2024; Ogledov: 143; Prenosov: 2
Gradivo ima več datotek! Več...

Iskanje izvedeno v 0.62 sek.
Na vrh