Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIScovery podcast 50th episode CORDIScovery podcast 50th episode

Artificial Intelligence for Air Quality

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Open Research Data Pilot (1)
Data Management Plan (DMP) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Publikacje

Conference proceedings (22)
Near-surface temperature forecasting by deep learning

Autorzy: Gong, Bing; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Ji, Yianing ; Stadtler, Scarlet; Mache, Karim; Schultz, Martin
Opublikowane w: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop 2021, online, Germany,, 2021
Wydawca: Forschungszentrum Jülich

Performance analysis and optimization of a TByte-scale atmospheric observation database (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Clara Betancourt; Sabine Schröder; Björn Hagemeier; Martin Schultz
Opublikowane w: EGU2020: Sharing Geoscience Online, EGU2020, online, online conference, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Wydawca: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-13637

A Statistical Model for Automated Quality Assessment of the TOAR-II (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

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

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

Global fine resolution mapping of ozone metrics through explainable machine learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Clara Betancourt; Scarlet Stadtler; Timo Stomberg; Ann-Kathrin Edrich; Ankit Patnala; Ribana Roscher; Julia Kowalski; Martin G. Schultz
Opublikowane w: EGU General Assembly 2021, vEGU21, Online, Online, 2021-04-19 - 2021-04-30, 2021
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Amirpasha Mozaffari; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Rajveer Saini; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin G.
Opublikowane w: RDA Deutschland Tagung 2020, Berlin, Germany, 2020-02-25 - 2020-02-27, Numer 1, 2020
Wydawca: Research Data Alliance
DOI: 10.13140/rg.2.2.24046.13123

Enhancing FAIRness of global air quality data: The Tropospheric Ozone Assessment Report database (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Automatic quality control and quality control schema in the Observation to Archive (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

FAIRness in Air Quality and Weather Forecast

Autorzy: Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Saini, Rajveer; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin
Opublikowane w: Research Data Alliance 15th Plenary Meeting, RDA 15, Melbourne, Australia, 2020-03-18 - 2020-03-20, 2020
Wydawca: Research Data Alliance

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

Autorzy: Selke, N. Schröder, S. Romberg, M. Ahring, J. Leufen, L. H. Apweiler, S. Schultz, M.
Opublikowane w: 2021
Wydawca: FZJ

TOAR-II Data Workshop

Autorzy: 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.
Opublikowane w: 2021
Wydawca: Forschungszentrum Jülich

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

Autorzy: Gong, Bing; Stadtler, Scarlet; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Vogelsang, Jan; Schultz, Martin
Opublikowane w: European Geosciences Union 2020, EGU2020, Virtual, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Wydawca: Copernicus

Geodata enrichment for air quality

Autorzy: Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Opublikowane w: Living Planet Symposium 2022, LPS2022, Bonn, Germany, 2022
Wydawca: Forschungszentrum Jülich

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

Autorzy: Gong, Bing; Kleinert, Felix; Schultz, Martin
Opublikowane w: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Wydawca: Copernicus

Near Surface Ozone Predictions Based on Multiple ANN Architectures

Autorzy: Kleinert, Felix; Gong, Bing; Götz, Markus; Schultz, Martin
Opublikowane w: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Wien, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Wydawca: Copernicus

A Web Service Architecture for Objective Station Classification Purposes (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Martin G. Schultz, Sander Apweiler, Jan Vogelsang, Bjorn Hagemeier, Felix Kleinert, Daniel Mallmann
Opublikowane w: 2018 IEEE 14th International Conference on e-Science (e-Science), 2018, Strona(/y) 283-284, ISBN 978-1-5386-9156-4
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/escience.2018.00051

On the use of containers for machine learning and visualization workflows on JUWELS (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gong, Bing; Vogelsang, Jan; Amirpasha Mozaffari; Schultz, Martin
Opublikowane w: NIC Symposium 2020, Jülich, Germany, 2020-02-27 - 2020-02-28, 2020
Wydawca: Forschungszentrum Jülich
DOI: 10.13140/rg.2.2.27401.57442

A Novel Concept for Automated Quality Control of Atmospheric Time Series

Autorzy: Kaffashzadeh, Najmeh; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Opublikowane w: European Geoscience Union (EGU), Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Wydawca: Copernicus

TOAR-II Overview and Database

Autorzy: Cooper, Owen; Schröder, Sabine; Romberg, Mathilde; Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Ahring, Jessics; Mozaffari, Amirpasha; Schultz, Martin
Opublikowane w: 2022
Wydawca: Forschungszentrum Jülich

Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) Data Infrastructure

Autorzy: Schröder, Sabine; Epp, Eleonora; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Romberg, Mathilde; Schultz, Martin; Sun, Jianing
Opublikowane w: WMO Data Conference, Virtual, Virtual, 2020-11-16 - 2020-11-19, 2020
Wydawca: World Meteorological Organisation

Deep Learning for Weather Forecasting and Climate Prediction

Autorzy: Martin Schultz
Opublikowane w: 2022
Wydawca: aiforgood.itu.int

Advancing FAIRness for global air quality data analyses

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

Other (7)
JUWELS Booster – A Supercomputer for Large-Scale AI Research (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030905385, Numer 1, 2022
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lukas Hubert Leufen; Felix Kleinert; Martin G. Schultz
Opublikowane w: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Numer Volume 2, Numer 3, 2023
Wydawca: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/aies-d-22-0085.1

AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Christian Lessig, Ilaria Luise, Bing Gong, Michael Langguth, Scarlet Stadtler, Martin Schultz
Opublikowane w: Arxiv, 2023
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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*
Opublikowane w: Environmental Science & Technology, Numer 2021,55,8, 2021, Strona(/y) 4389-4398
Wydawca: ACS Publications
DOI: 10.1021/acs.est.0c07742

Multi-decadal surface ozone trends at globally distributed remote locations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Knowledge Domain: Atmospheric Science, Numer Elementa: Science of the Anthropocene (2020) 8: 23., 2020
Wydawca: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.420

Trend detection of atmospheric time series: Incorporating appropriate uncertainty estimates and handling extreme events (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kai-Lan Chang, Martin G. Schultz, Xin Lan, Audra McClure-Begley, Irina Petropavlovskikh, Xiaobin Xu, Jerald R. Ziemke
Opublikowane w: Elementa Science of the Anthropocene, Numer (2021) 9 (1): 00035, 2021
Wydawca: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.2021.00035

Advancing caching and automation with FDO (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Amirpasha Mozaffari, Niklas Selke, Martin Schultz
Opublikowane w: Research Ideas and Outcomes, Numer 8, e94856, 2022
Wydawca: Pensoft
DOI: 10.3897/rio.8.e94856

Peer reviewed articles (8)
AQ-Bench: A Benchmark Dataset for Machine Learning on GlobalAir Quality Metrics (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Clara Betancourt; Timo Stomberg; Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Martin G. Schultz
Opublikowane w: Earth System Science Data, 2021, ISSN 1866-3516
Wydawca: Copernicus
DOI: 10.5194/essd-2020-380

MLAir (v1.0) – a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Geoscientific Model Development, Numer 14/3, 2021, Strona(/y) 1553-1574, ISSN 1991-9603
Wydawca: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-14-1553-2021

Can deep learning beat numerical weather prediction? (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. G. Schultz, C. Betancourt, B. Gong, F. Kleinert, M. Langguth, L. H. Leufen, A. Mozaffari, S. Stadtler
Opublikowane w: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Numer 379/2194, 2021, Strona(/y) 20200097, ISSN 1364-503X
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Clara Betancourt
Opublikowane w: Machine Learning and Knowledge Extraction; Volume 4; Numer 1; Pages: 150-171, Numer 1, 2022, ISSN 2504-4990
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/make4010008

Artificial Intelligence for Air Quality

Autorzy: Martin Schultz
Opublikowane w: The Project Repository Journal (PRj), Numer Volume 6, June 2020, 2020, Strona(/y) 30-32, ISSN 2632-4067
Wydawca: http://www.europeandissemination.eu/

IntelliO3-ts v1.0: A neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

IntelliO3-ts v1.0: a neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Geoscientific Model Development, Numer 14/1, 2021, Strona(/y) 1-25, ISSN 1991-9603
Wydawca: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/gmd-14-1-2021

Context aware benchmarking and tuning of a TByte-scale air quality database and web service (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Clara Betancourt, Björn Hagemeier, Sabine Schröder, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Earth Science Informatics, Numer 14/3, 2021, Strona(/y) 1597-1607, ISSN 1865-0473
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s12145-021-00631-4

Non-peer reviewed articles (11)
Enabling Canonical Analysis Workflows Documented Data Harmonization on Global Air Quality Data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Sabine Schröder, Eleonora Epp, Amirpasha Mozaffari, Mathilde Romberg, Niklas Selke, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Data Intelligence, Numer Volume 4, Numer 2, 2022, Strona(/y) 259 - 270, ISSN 2641-435X
Wydawca: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00130

Canonical Workflows to Make Data FAIR (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Yann Le Franc, Amirpasha Mozaffari, Limor Peer, Nikolay A. Skvortsov, Zhiming Zhao, Alessandro Spinuso
Opublikowane w: Data Intelligence, Numer Volume 4, Numer 2, 2022, Strona(/y) 286–305, ISSN 2641-435X
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Environmental Data Science, 2022, ISSN 2634-4602
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Elementa: Science of the Anthropocene, Numer (2023) 11 (1): 00025, 2023, ISSN 2325-1026
Wydawca: University of California Press
DOI: 10.1525/elementa.2022.00025

Editors’ Note: Special Issue on Canonical Workflow Frameworks for Research (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Amirpasha Mozzafari, Limor Peer, Nikolay Skvortsov, Alessandro Spinuso, Zhiming Zhao
Opublikowane w: Data Intelligence, Numer Volume 4, Numer 2, 2022, Strona(/y) 149–154, ISSN 2641-435X
Wydawca: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_e_00122

Global, high-resolution mapping of tropospheric ozone – explainable machine learning and impact of uncertainties (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Clara Betancourt, Timo T. Stomberg, Ann-Kathrin Edrich, Ankit Patnala, Martin G. Schultz, Ribana Roscher, Julia Kowalski, and Scarlet Stadtler
Opublikowane w: Geoscientific Model Development, Numer Volume 15, Numer 11, 2022, Strona(/y) 4331-4354, ISSN 1991-9603
Wydawca: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-4331-2022

Tropospheric Ozone Assessment Report: Database and metrics data of global surface ozone observations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Elementa Science of the Anthropocene, Numer 5, 2017, Strona(/y) 58, ISSN 2325-1026
Wydawca: BioOne
DOI: 10.1525/elementa.244

Generating Views Using Atmospheric Correction for Contrastive Self-Supervised Learning of Multispectral Images (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ankit Patnala; Scarlet Stadtler; Martin G. Schultz; Juergen Gall
Opublikowane w: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Numer Volume 20, 2023, ISSN 1558-0571
Wydawca: IEEE journal
DOI: 10.1109/lgrs.2023.3274493

Temperature forecasting by deep learning methods (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Bing Gong, Michael Langguth, Yan Ji, Amirpasha Mozaffari, Scarlet Stadtler, Karim Mache, and Martin G. Schultz
Opublikowane w: Geoscientific Model Development, Numer Volume 15, Numer 23, 2022, Strona(/y) 8931–8956, ISSN 1991-9603
Wydawca: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-15-8931-2022

HPC-oriented Canonical Workflows for Machine Learning Applications in Climate and Weather Prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Amirpasha Mozaffari, Michael Langguth, Bing Gong, Jessica Ahring, Adrian Rojas Campos, Pascal Nieters, Otoniel José Campos Escobar, Martin Wittenbrink, Peter Baumann, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Data Intelligence, Numer Volume 4, Numer 2, 2022, Strona(/y) 271-285, ISSN 2641-435X
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Aurelia Lupascu, Tim Butler, and Martin G. Schultz
Opublikowane w: Geoscientific Model Development, Numer Volume 15, Numer 23, 2022, Strona(/y) 8913–8930, ISSN 1991-9603
Wydawca: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-8913-2022

Book chapters (1)
A New Tool for Automated Quality Control of Environmental Time Series (AutoQC4Env) in Open Web Services (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Najmeh Kaffashzadeh, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Opublikowane w: Business Information Systems Workshops - BIS 2019 International Workshops, Seville, Spain, June 26–28, 2019, Revised Papers, Numer 373, 2019, Strona(/y) 513-518, ISBN 978-3-030-36690-2
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-36691-9_43

Prawa własności intelektualnej

Other (3)
IntelliO3-ts (v1.0): Source code and data

Numer wniosku/publikacji: http://doi.org/10.23728/b2share.5042cda41a4c49769c B2SHARE
Data: 2020-11-13
Wnioskodawca/wnioskodawcy: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

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

Numer wniosku/publikacji: https://doi.org/10.34730/5a6c3533512541a79c5c41061 B2SHARE
Data: 2021-02-11
Wnioskodawca/wnioskodawcy: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

AQ-Bench

Numer wniosku/publikacji: http://doi.org/10.23728/b2share.30d42b5a87344e8285 B2SHARE
Data: 2020-11-05
Wnioskodawca/wnioskodawcy: FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Udostępnij tę stronę Udostępnij tę stronę w mediach społecznościowych

Pobierz Pobierz zawartość strony

Ostatnia aktualizacja: 17 Kwietnia 2024

Moja broszura

Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/787576/results/pl

European Union, 2025

Moja broszura 0 0