CERES

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:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

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

Konferencija „Open Data Science Europe workshop 2022“

Istraživači sa projekta CERES su učestvovali na konferenciji  Open Data Science Europe workshop 2022 https://opendatascience.eu/workshop-2022/ . U okviru konrerencije Milan Kilibarda je održao predavanje na temu „Introduction to Web

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

Pošaljite nam poruku