Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Data Science and Prediction"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1358317399 |
| Titel | A novel spatiotemporal prediction approach to fill air pollution data gaps using mobile sensors, machine learning and citizen science techniques / by Arunik Baruah, Dimitrios Bousiotis, Seny Damayanti, Alessandro Bigi, Grazia Ghermandi, O. Ghaffarpasand, Roy M. Harrison, Francis D. Pope |
| Person(en) |
Baruah, Arunik (Verfasser) Bousiotis, Dimitrios (Verfasser) Damayanti, Seny (Verfasser) Bigi, Alessandro (Verfasser) Ghermandi, Grazia (Verfasser) Ghaffarpasand, O. (Verfasser) Harrison, Roy M. (Verfasser) Pope, Francis D. (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2503020606319.810695118275 DOI: 10.1038/s41612-024-00859-z |
| URL | https://doi.org/10.1038/s41612-024-00859-z |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| DDC-Notation | 550.285 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: npj climate and atmospheric science (Bd. 7, 19.12.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-12) |
| Sachgruppe(n) | 550 Geowissenschaften |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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