prikaz prve stranice dokumenta Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning
Pristup korisnicima matične ustanove
disertacija
Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:767064

Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektrostrojarstvo i automatizaciju

Citirajte ovaj rad

Šarlija, M. (2021). Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning (Disertacija). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

Šarlija, Marko. "Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

Šarlija, Marko. "Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

Šarlija, M. (2021). 'Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.03.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

Šarlija M. Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 28.03.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

M. Šarlija, "Prediction of human performance based on psychophysiological features of resilience and machine learning", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:767064

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.