Rad u Časopisu “Peerj”

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. Rad je dostuan kao open access na sledećem linku:  https://doi.org/10.7717/peerj.13573.

Witjes M, Parente L, van Diemen CJ, Hengl T, Landa M, Brodský L, Halounova L, Križan J, Antonić L, Ilie CM, Craciunescu V, Kilibarda M, Antonijević O, Glušica L. 2022. 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. PeerJ 10:e13573 https://doi.org/10.7717/peerj.13573

Podeli:

Ostale novosti

Konferencija “AI in Agriculture”

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)

Rad u Časopisu “Frontiers”

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.

Pošaljite nam poruku