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Artificial Intelligence for Air Quality

Leistungen

Data Management Plan (DMP)

A document describing the data management strategy with respect to Open data provision

Veröffentlichungen

Near-surface temperature forecasting by deep learning

Autoren: Gong, Bing; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Ji, Yianing ; Stadtler, Scarlet; Mache, Karim; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop 2021, online, Germany,, 2021
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

Performance analysis and optimization of a TByte-scale atmospheric observation database

Autoren: Clara Betancourt; Sabine Schröder; Björn Hagemeier; Martin Schultz
Veröffentlicht in: EGU2020: Sharing Geoscience Online, EGU2020, online, online conference, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-13637

A Statistical Model for Automated Quality Assessment of the TOAR-II

Autoren: Najmeh Kaffashzadeh; Kai-Lan Chang; Sabine Schröder; Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: "EGU2020: Sharing Geoscience Online, #shareEGU20, Vienna, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08", 2020
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-13357

TOAR-II data portal for global measurements of ozone and its precursors

Autoren: Schröder, Sabine; Mozaffari, Amirpasha; Romberg, Mathilde; Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Ahring, Jessica; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: CEOS Atmospheric Composition Virtual Constellation AC-VC-18, virtual, Belgium, 2022
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

Global fine resolution mapping of ozone metrics through explainable machine learning

Autoren: Clara Betancourt; Scarlet Stadtler; Timo Stomberg; Ann-Kathrin Edrich; Ankit Patnala; Ribana Roscher; Julia Kowalski; Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2021, vEGU21, Online, Online, 2021-04-19 - 2021-04-30, 2021
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.13140/rg.2.2.17134.13123

FAIRness in the multi-service data infrastructure of the Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) and Artificial Intelligence for Air Quality (IntelliAQ) project

Autoren: Amirpasha Mozaffari; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Rajveer Saini; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin G.
Veröffentlicht in: RDA Deutschland Tagung 2020, Berlin, Germany, 2020-02-25 - 2020-02-27, Issue 1, 2020
Herausgeber: Research Data Alliance
DOI: 10.13140/rg.2.2.24046.13123

Enhancing FAIRness of global air quality data: The Tropospheric Ozone Assessment Report database

Autoren: Schröder, Sabine. Apweiler, Sander. Saini, Rajveer. Hagemeier, Björn. Schultz, Martin. G.
Veröffentlicht in: Enhancing FAIRness of global air quality data: The Tropospheric Ozone Assessment Report database, 2019
Herausgeber: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3549626

Automatic quality control and quality control schema in the Observation to Archive

Autoren: Silva, Brenner; Kaffashzadeh, Najmeh; Nixdorf, Erik; Immoor, Sebastian; Fischer, Philipp; Anselm, Norbert; Gerchow, Peter; Schäfer, Angela; Koppe, Roland
Veröffentlicht in: "EGU2020: Sharing Geoscience Online, #shareEGU20, Vienna, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08", Issue 1, 2021
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-15961

FAIRness in Air Quality and Weather Forecast

Autoren: Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Saini, Rajveer; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: Research Data Alliance 15th Plenary Meeting, RDA 15, Melbourne, Australia, 2020-03-18 - 2020-03-20, 2020
Herausgeber: Research Data Alliance

The TOAR database: metadata harmonization and data quality assurance on global air quality data

Autoren: Selke, N. Schröder, S. Romberg, M. Ahring, J. Leufen, L. H. Apweiler, S. Schultz, M.
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: FZJ

TOAR-II Data Workshop

Autoren: Schultz, Martin. Schröder, Sabine. Selke, Niklas. Epp, Eleonora. Romberg, Mathilde. Sun, Janing. Ahring, Jessica. Mozaffari, Amirphasha. Lensing, Max. Betancourt, Clara. Leufen, Lukas. Hubert. Hagemeier, Björn. Saini, Rajvee.
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

Deep learning for short-term temperature forecasts with video prediction methods

Autoren: Gong, Bing; Stadtler, Scarlet; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Vogelsang, Jan; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: European Geosciences Union 2020, EGU2020, Virtual, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Herausgeber: Copernicus

Geodata enrichment for air quality

Autoren: Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, LPS2022, Bonn, Germany, 2022
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

Prediction of Daily Maximum Ozone Threshold Exceedances by Artificial Intelligence Techniques in Germany

Autoren: Gong, Bing; Kleinert, Felix; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Herausgeber: Copernicus

Near Surface Ozone Predictions Based on Multiple ANN Architectures

Autoren: Kleinert, Felix; Gong, Bing; Götz, Markus; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Wien, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Herausgeber: Copernicus

A Web Service Architecture for Objective Station Classification Purposes

Autoren: Martin G. Schultz, Sander Apweiler, Jan Vogelsang, Bjorn Hagemeier, Felix Kleinert, Daniel Mallmann
Veröffentlicht in: 2018 IEEE 14th International Conference on e-Science (e-Science), 2018, Page(s) 283-284, ISBN 978-1-5386-9156-4
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/escience.2018.00051

On the use of containers for machine learning and visualization workflows on JUWELS

Autoren: Gong, Bing; Vogelsang, Jan; Amirpasha Mozaffari; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: NIC Symposium 2020, Jülich, Germany, 2020-02-27 - 2020-02-28, 2020
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich
DOI: 10.13140/rg.2.2.27401.57442

A Novel Concept for Automated Quality Control of Atmospheric Time Series

Autoren: Kaffashzadeh, Najmeh; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: European Geoscience Union (EGU), Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Herausgeber: Copernicus

TOAR-II Overview and Database

Autoren: Cooper, Owen; Schröder, Sabine; Romberg, Mathilde; Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Ahring, Jessics; Mozaffari, Amirpasha; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) Data Infrastructure

Autoren: Schröder, Sabine; Epp, Eleonora; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Romberg, Mathilde; Schultz, Martin; Sun, Jianing
Veröffentlicht in: WMO Data Conference, Virtual, Virtual, 2020-11-16 - 2020-11-19, 2020
Herausgeber: World Meteorological Organisation

Deep Learning for Weather Forecasting and Climate Prediction

Autoren: Martin Schultz
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: aiforgood.itu.int

Advancing FAIRness for global air quality data analyses

Autoren: Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine ; Romberg, Mathilde ; Epp, Eleonora ; Ahring, Jessica Betancourt, Clara ; Leufen, Lukas Hubert; Kleinert, Felix ; Schultz, Martin
Veröffentlicht in: International Data Week 2022, IDW2022, Seoul, South Korea, 2022
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich

JUWELS Booster – A Supercomputer for Large-Scale AI Research

Autoren: Kesselheim, Stefan; Herten, Andreas; Cavallaro, Gabriele; Sedona, Rocco; Schug, Alexander; Strube, Alexandre; Kamath, Roshni; Schultz, Martin G.; Riedel, Morris; Lippert, Thomas; Krajsek, Kai; Ebert, Jan; Jitsev, Jenia; Cherti, Mehdi; Langguth, Michael; Gong, Bing; Stadtler, Scarlet; Mozaffari, Amirpasha
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030905385, Issue 1, 2022
Herausgeber: Arxiv-Preprints
DOI: 10.1007/978-3-030-90539-2_31

O3ResNet: A Deep Learning–Based Forecast System to Predict Local Ground-Level Daily Maximum 8-Hour Average Ozone in Rural and Suburban Environments

Autoren: Lukas Hubert Leufen; Felix Kleinert; Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Issue Volume 2, Issue 3, 2023
Herausgeber: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/aies-d-22-0085.1

AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning

Autoren: Christian Lessig, Ilaria Luise, Bing Gong, Michael Langguth, Scarlet Stadtler, Martin Schultz
Veröffentlicht in: Arxiv, 2023
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2308.13280

Mapping Yearly Fine Resolution Global Surface Ozone through the Bayesian Maximum Entropy Data Fusion of Observations and Model Output for 1990–2017

Autoren: Marissa N. DeLang, Jacob S. Becker, Kai-Lan Chang, Marc L. Serre, Owen R. Cooper, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Xiao Lu, Lin Zhang, Makoto Deushi, Beatrice Josse, Christoph A. Keller, Jean-François Lamarque, Meiyun Lin, Junhua Liu, Virginie Marécal, Sarah A. Strode, Kengo Sudo, Simone Tilmes, Li Zhang, Stephanie E. Cleland, Elyssa L. Collins, Michael Brauer, and J. Jason West*
Veröffentlicht in: Environmental Science & Technology, Issue 2021,55,8, 2021, Page(s) 4389-4398
Herausgeber: ACS Publications
DOI: 10.1021/acs.est.0c07742

Multi-decadal surface ozone trends at globally distributed remote locations

Autoren: Owen R. Cooper, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Kai-Lan Chang, Audrey Gaudel, Gerardo Carbajal Benítez, Emilio Cuevas, Marina Fröhlich, Ian E. Galbally, Suzie Molloy, Dagmar Kubistin, Xiao Lu, Audra McClure-Begley, Philippe Nédélec, Jason O’Brien, Samuel J. Oltmans, Irina Petropavlovskikh, Ludwig Ries, Irina Senik, Karin Sjöberg, Sverre Solberg, Gerard T. Spain, Wolfgang Spangl, Martin
Veröffentlicht in: Knowledge Domain: Atmospheric Science, Issue Elementa: Science of the Anthropocene (2020) 8: 23., 2020
Herausgeber: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.420

Trend detection of atmospheric time series: Incorporating appropriate uncertainty estimates and handling extreme events

Autoren: Kai-Lan Chang, Martin G. Schultz, Xin Lan, Audra McClure-Begley, Irina Petropavlovskikh, Xiaobin Xu, Jerald R. Ziemke
Veröffentlicht in: Elementa Science of the Anthropocene, Issue (2021) 9 (1): 00035, 2021
Herausgeber: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.2021.00035

Advancing caching and automation with FDO

Autoren: Amirpasha Mozaffari, Niklas Selke, Martin Schultz
Veröffentlicht in: Research Ideas and Outcomes, Issue 8, e94856, 2022
Herausgeber: Pensoft
DOI: 10.3897/rio.8.e94856

AQ-Bench: A Benchmark Dataset for Machine Learning on GlobalAir Quality Metrics

Autoren: Clara Betancourt; Timo Stomberg; Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Earth System Science Data, 2021, ISSN 1866-3516
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/essd-2020-380

MLAir (v1.0) – a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series

Autoren: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Issue 14/3, 2021, Page(s) 1553-1574, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-14-1553-2021

Can deep learning beat numerical weather prediction?

Autoren: M. G. Schultz, C. Betancourt, B. Gong, F. Kleinert, M. Langguth, L. H. Leufen, A. Mozaffari, S. Stadtler
Veröffentlicht in: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Issue 379/2194, 2021, Page(s) 20200097, ISSN 1364-503X
Herausgeber: Royal Society of London
DOI: 10.1098/rsta.2020.0097

Explainable Machine Learning Reveals Capabilities, Redundancy, and Limitations of a Geospatial Air Quality Benchmark Dataset

Autoren: Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Clara Betancourt
Veröffentlicht in: Machine Learning and Knowledge Extraction; Volume 4; Issue 1; Pages: 150-171, Issue 1, 2022, ISSN 2504-4990
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.3390/make4010008

Artificial Intelligence for Air Quality

Autoren: Martin Schultz
Veröffentlicht in: The Project Repository Journal (PRj), Issue Volume 6, June 2020, 2020, Page(s) 30-32, ISSN 2632-4067
Herausgeber: http://www.europeandissemination.eu/

IntelliO3-ts v1.0: A neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany

Autoren: Lukas Hubert Leufen; Martin Schultz; Felix Kleinert
Veröffentlicht in: Geoscientific model development 14(1), 1 - 25 (2021). doi:10.5194/gmd-14-1-2021, 2021, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-2020-169

IntelliO3-ts v1.0: a neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany

Autoren: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Issue 14/1, 2021, Page(s) 1-25, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/gmd-14-1-2021

Context aware benchmarking and tuning of a TByte-scale air quality database and web service

Autoren: Clara Betancourt, Björn Hagemeier, Sabine Schröder, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Earth Science Informatics, Issue 14/3, 2021, Page(s) 1597-1607, ISSN 1865-0473
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s12145-021-00631-4

Enabling Canonical Analysis Workflows Documented Data Harmonization on Global Air Quality Data

Autoren: Sabine Schröder, Eleonora Epp, Amirpasha Mozaffari, Mathilde Romberg, Niklas Selke, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Data Intelligence, Issue Volume 4, Issue 2, 2022, Page(s) 259 - 270, ISSN 2641-435X
Herausgeber: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00130

Canonical Workflows to Make Data FAIR

Autoren: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Yann Le Franc, Amirpasha Mozaffari, Limor Peer, Nikolay A. Skvortsov, Zhiming Zhao, Alessandro Spinuso
Veröffentlicht in: Data Intelligence, Issue Volume 4, Issue 2, 2022, Page(s) 286–305, ISSN 2641-435X
Herausgeber: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00132

Exploring decomposition of temporal patterns to facilitate learning of neural networks for ground-level daily maximum 8-hour average ozone prediction

Autoren: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, 2022, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.9

Using Regionalized Air Quality Model Performance and Bayesian Maximum Entropy data fusion to map global surface ozone concentration

Autoren: Jacob S. Becker, Marissa N. DeLang, Kai-Lan Chang, Marc L. Serre, Owen R. Cooper, Hantao Wang, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Xiao Lu, Lin Zhang, Makoto Deushi, Beatrice Josse, Christoph A. Keller, Jean-François Lamarque, Meiyun Lin, Junhua Liu, Virginie Marécal, Sarah A. Strode, Kengo Sudo, Simone Tilmes, Li Zhang, Michael Brauer, J. Jason West
Veröffentlicht in: Elementa: Science of the Anthropocene, Issue (2023) 11 (1): 00025, 2023, ISSN 2325-1026
Herausgeber: University of California Press
DOI: 10.1525/elementa.2022.00025

Editors’ Note: Special Issue on Canonical Workflow Frameworks for Research

Autoren: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Amirpasha Mozzafari, Limor Peer, Nikolay Skvortsov, Alessandro Spinuso, Zhiming Zhao
Veröffentlicht in: Data Intelligence, Issue Volume 4, Issue 2, 2022, Page(s) 149–154, ISSN 2641-435X
Herausgeber: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_e_00122

Global, high-resolution mapping of tropospheric ozone – explainable machine learning and impact of uncertainties

Autoren: Clara Betancourt, Timo T. Stomberg, Ann-Kathrin Edrich, Ankit Patnala, Martin G. Schultz, Ribana Roscher, Julia Kowalski, and Scarlet Stadtler
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Issue Volume 15, Issue 11, 2022, Page(s) 4331-4354, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-4331-2022

Tropospheric Ozone Assessment Report: Database and metrics data of global surface ozone observations

Autoren: Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Olga Lyapina, Owen R. Cooper, Ian Galbally, Irina Petropavlovskikh, Erika von Schneidemesser, Hiroshi Tanimoto, Yasin Elshorbany, Manish Naja, Rodrigo J. Seguel, Ute Dauert, Paul Eckhardt, Stefan Feigenspan, Markus Fiebig, Anne-Gunn Hjellbrekke, You-Deog Hong, Peter Christian Kjeld, Hiroshi Koide, Gary Lear, David Tarasick, Mikio Ueno, Markus Wallasch, Darrel B
Veröffentlicht in: Elementa Science of the Anthropocene, Issue 5, 2017, Page(s) 58, ISSN 2325-1026
Herausgeber: BioOne
DOI: 10.1525/elementa.244

Generating Views Using Atmospheric Correction for Contrastive Self-Supervised Learning of Multispectral Images

Autoren: Ankit Patnala; Scarlet Stadtler; Martin G. Schultz; Juergen Gall
Veröffentlicht in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Issue Volume 20, 2023, ISSN 1558-0571
Herausgeber: IEEE journal
DOI: 10.1109/lgrs.2023.3274493

Temperature forecasting by deep learning methods

Autoren: Bing Gong, Michael Langguth, Yan Ji, Amirpasha Mozaffari, Scarlet Stadtler, Karim Mache, and Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Issue Volume 15, Issue 23, 2022, Page(s) 8931–8956, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-15-8931-2022

HPC-oriented Canonical Workflows for Machine Learning Applications in Climate and Weather Prediction

Autoren: Amirpasha Mozaffari, Michael Langguth, Bing Gong, Jessica Ahring, Adrian Rojas Campos, Pascal Nieters, Otoniel José Campos Escobar, Martin Wittenbrink, Peter Baumann, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Data Intelligence, Issue Volume 4, Issue 2, 2022, Page(s) 271-285, ISSN 2641-435X
Herausgeber: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00131

Representing chemical history in ozone time-series predictions – a model experiment study building on the MLAir (v1.5) deep learning framework

Autoren: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Aurelia Lupascu, Tim Butler, and Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Issue Volume 15, Issue 23, 2022, Page(s) 8913–8930, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-8913-2022

A New Tool for Automated Quality Control of Environmental Time Series (AutoQC4Env) in Open Web Services

Autoren: Najmeh Kaffashzadeh, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Veröffentlicht in: Business Information Systems Workshops - BIS 2019 International Workshops, Seville, Spain, June 26–28, 2019, Revised Papers, Issue 373, 2019, Page(s) 513-518, ISBN 978-3-030-36690-2
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-36691-9_43

Rechte des geistigen Eigentums

IntelliO3-ts (v1.0): Source code and data

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.5042cda41a4c49769c B2SHARE
Datum: 2020-11-13
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

IntelliO3-ts (v1.0): Source code and data

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.5042cda41a4c49769c B2SHARE
Datum: 2020-11-13
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

MLAir (v1.0.0) - a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series - Source Code

Antrags-/Publikationsnummer: https://doi.org/10.34730/5a6c3533512541a79c5c41061 B2SHARE
Datum: 2021-02-11
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

MLAir (v1.0.0) - a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series - Source Code

Antrags-/Publikationsnummer: https://doi.org/10.34730/5a6c3533512541a79c5c41061 B2SHARE
Datum: 2021-02-11
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

MLAir (v1.0.0) - a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series - Source Code

Antrags-/Publikationsnummer: https://doi.org/10.34730/5a6c3533512541a79c5c41061 B2SHARE
Datum: 2021-02-11
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

AQ-Bench

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.30d42b5a87344e8285 B2SHARE
Datum: 2020-11-05
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

AQ-Bench

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.30d42b5a87344e8285 B2SHARE
Datum: 2020-11-05
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

IntelliO3-ts (v1.0): Source code and data

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.5042cda41a4c49769c B2SHARE
Datum: 2020-11-13
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

AQ-Bench

Antrags-/Publikationsnummer: http://doi.org/10.23728/b2share.30d42b5a87344e8285 B2SHARE
Datum: 2020-11-05
Antragsteller: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

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