U okviru projekta CERES publikovan je rad na temu transfera znanja mašinskog učenja za proračun organskog ugljenika u zemljištu kada su poznati drugi fizički i hemijski parametri.
Rad je dostupan kao open access na sledećem linku https://doi.org/10.
Bajat, B., Bursać, P., & Kovačević, M. Instance-based Transfer Learning for Soil Organic Carbon Estimation. Frontiers in Environmental Science, 1640. https://doi.org/10.3389/
U okviru konferencije za primenjenu veštačku inteligenciju održane u Kragujevcu prezentovan je rad:
M. Kovacevic, P. Burasc, B. Bajat, M. Kilibarda , AI in Agriculture, 11st Serbian International Conference on Applied Artificial Intelligence (SICAAI)
Milan Kilibarda i Ognjen Antonijević su učestvovali u istraživanju publikovanom pod naslovom “A spatiotemporal ensemble Machine Learning framework for generating land use/land cover time-series maps for Europe (2000–2019) based on LUCAS, CORINE and GLAD Landsat” koje je usko vezano za ciljeve CERES projekta.
Istraživači sa projekta CERES su učestvovali na konferenciji Open Data Science Europe workshop 2022. U okviru konrerencije Milan Kilibarda je održao predavanje na temu “Introduction to Web Mapping Services”
Aleksandar je predstavio prvi dnevni rasterski skup meteoroski podataka u rezoluciji od 1 km širom Srbije za period od 2000 – 2020 godine, nazvan MeteoSerbia1km,
Terms of use
Privacy Policy
