COBISS Kooperativni online bibliografski sistem in servisi COBISS
David Nabergoj
Osebna bibliografija za obdobje 2019-2026
2019
1.
NABERGOJ, David. Avtomatsko merjenje dolžin smučarskih skokov z globokimi nevronskimi mrežami : delo
je pripravljeno v skladu s Pravilnikom o podeljevanju Prešernovih nagrad študentom,
pod mentorstvom izr. prof. dr. Matjaža Kukarja. Ljubljana: [D. Nabergoj], 2019. 58 str., ilustr. https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=109332&lang=slv. [COBISS.SI-ID 1538475971]
nagrada: Fakultetna Prešernova nagrada
nagrada: Fakultetna Prešernova nagrada
2.
NABERGOJ, David. Avtomatsko merjenje dolžin smučarskih skokov z globokimi nevronskimi mrežami : diplomsko
delo : univerzitetni študijski program prve stopnje Računalništvo in informatika. Ljubljana: [D. Nabergoj], 2019. 58 str., ilustr. https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=109332&lang=slv, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL. [COBISS.SI-ID 1538309315]
2020
3.
KUKAR, Matjaž, NABERGOJ, David. Automatic ski-jump distance measurement with convolutional
neural networks and computer vision. V: ŽEMVA, Andrej (ur.), TROST, Andrej (ur.).
Zbornik devetindvajsete mednarodne Elektrotehniške in računalniške konference ERK
2020 = Proceedings of the Twenty-ninth International Electrotechnical and Computer
Science Conference ERK 2020. ERK 2020, Portorož, Slovenija, 21.-22. september 2020. Ljubljana: Slovenska sekcija
IEEE: = Slovenian Section IEEE, 2020. Str. 248-251, ilustr. Zbornik ... Elektrotehniške
in računalniške konference (Online), 29. ISSN 2591-0442. https://erk.fe.uni-lj.si/2020/papers/kukar(automatic_ski_jump).pdf, http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-Q4IPI5JZ. [COBISS.SI-ID 30096387]
2021
4.
DE LUISA, Andraž, HARTMAN, Jan, NABERGOJ, David, PAHOR, Samo, RUS, Marko, STEVANOSKI,
Bozhidar, DEMŠAR, Jure, ŠTRUMBELJ, Erik. Predicting the popularity of games on Steam.
Elektrotehniški vestnik. [Slovenska tiskana izd.]. 2021, letn. 88, št. 4, str. 151-162, ilustr. ISSN 0013-5852.
https://ev.fe.uni-lj.si/4-2021/Luisa.pdf, http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-7L8KC6OK. [COBISS.SI-ID 87850243]
5.
NABERGOJ, David. Predictive maintenance with Bayesian deep learning : master's thesis : the 2nd cycle
master's study programme Computer and Information Science. Ljubljana: [D. Nabergoj], 2021. XII, 82 str., ilustr. Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL. [COBISS.SI-ID 84824579]
2022
6.
KARAMANIS, Minas, BEUTLER, Florian, PEACOCK, John A., NABERGOJ, David, SELJAK, Uroš.
Accelerating astronomical and cosmological inference with preconditioned Monte Carlo.
Monthly notices of the royal astronomical society. Oct. 2022, vol. 516, iss. 2, str. 1644-1653, ilustr. ISSN 0035-8711. https://academic.oup.com/mnras/article/516/2/1644/6670808, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.1093/mnras/stac2272. [COBISS.SI-ID 243782403]
7.
NABERGOJ, David, D'ALCONZO, Alessandro, VALERIO, Danilo, ŠTRUMBELJ, Erik. Topic extraction
by clustering word embeddings on short online texts. Elektrotehniški vestnik. [Slovenska tiskana izd.]. 2022, letn. 89, št. 1/2, str. 64-72, ilustr. ISSN 0013-5852.
https://ev.fe.uni-lj.si/1-2-2022/Nabergoj.pdf, http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-NZDSFA9I. [COBISS.SI-ID 107771651]
projekt: Partially supported by the Slovenian Research Agency (ARRS) research core funding P5- 0410
projekt: Partially supported by the Slovenian Research Agency (ARRS) research core funding P5- 0410
2025
8.
NABERGOJ, David, ŠTRUMBELJ, Erik. Empirical evaluation of normalizing flows in Markov
chain Monte Carlo. Machine learning. [Print ed.]. Dec. 2025, vol. 114, iss. 12, article no. 282, str. 1-50, graf. prikazi.
ISSN 0885-6125. https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-025-06900-3, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.1007/s10994-025-06900-3. [COBISS.SI-ID 258064387]
2026
9.
PETEK, Bernarda, NABERGOJ, David, ŠTRUMBELJ, Erik. A general approach to visualizing
uncertainty in statistical graphics. IEEE transactions on visualization and computer graphics. 2026, vol. , no. , str. 1-15, ilustr. ISSN 1077-2626. https://ieeexplore.ieee.org/document/11568720, DOI: 10.1109/TVCG.2026.3704459. [COBISS.SI-ID 283491843]