COBISS Kooperativni online bibliografski sistem in servisi COBISS
Maša Kljun
Osebna bibliografija za obdobje 2020-2022
2020
1.
KLJUN, Maša. Measuring similarity of univariate time series : undergraduate thesis : academic study
programme of Computer Science and Mathematics first cycle. Ljubljana: [M. Kljun], 2020. 42 str., ilustr. https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=119310&lang=slv, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL. [COBISS.SI-ID 28472067]
2.
KLJUN, Maša, TERŠEK, Matija, ŠTRUMBELJ, Erik. A review and comparison of time series
similarity measures. 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. 367-370, ilustr. Zbornik ... Elektrotehniške
in računalniške konference (Online), 29. ISSN 2591-0442. https://erk.fe.uni-lj.si/2020/papers/kljun(a_review).pdf, http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-WRBTMJM4. [COBISS.SI-ID 29369091]
2022
3.
KLJUN, Maša, TERŠEK, Matija, ŽITNIK, Slavko. Pomenska analiza kategorij sovražnega
govora v obstoječih označenih korpusih. Uporabna informatika. [Tiskana izd.]. 2022, letn. 30, št. 1, str. 3-18, ilustr. ISSN 1318-1882. https://uporabna-informatika.si/index.php/ui/article/view/151/129, http://www.dlib.si/details/URN:NBN:SI:doc-T9NNTHHO, DOI: 10.31449/upinf.151. [COBISS.SI-ID 106609155]
4.
KLJUN, Maša. Predictive maintenance based on event log analysis : master's thesis : the 2nd cycle
master's study programme Computer and Information Science. Ljubljana: [M. Kljun], 2022. VIII, 57 str., ilustr. Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL. [COBISS.SI-ID 120316675]
5.
KLJUN, Maša, TERŠEK, Matija, VREŠ, Domen. [Re] learning to count everything. The Rescience journal. May 2022, vol. 8, iss. 2, [article no.] 39, str. 1-15, ilustr. ISSN 2430-3658. http://rescience.github.io/bibliography/Kljun_2022.html, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.5281/zenodo.6574703. [COBISS.SI-ID 211347459]
6.
TERŠEK, Matija, KLJUN, Maša, PEER, Peter, EMERŠIČ, Žiga. Re-evaluation of the CNN-based
state-of-the-art crowd-counting methods with enhancements. Computer science and information systems. [Print ed.]. 2022, vol. 19, iss. 3, str. 1177-1198, fotogr. ISSN 1820-0214. http://www.doiserbia.nb.rs/Article.aspx?ID=1820-02142200023T#.YvTK8vjP1PY, DOI: 10.2298/CSIS210925023T. [COBISS.SI-ID 118041347]