Assessment of Advanced Machine and Deep Learning Approaches for Predicting CO2 Emissions from Agricultural Lands: Insights Across Diverse Agroclimatic Zones

A tétel rövid nézete
dc.contributor.authorHarsányi, Endre
dc.contributor.authorMirzaei, Morad
dc.contributor.authorArshad, Sana
dc.contributor.authorAlsilibe, Firas
dc.contributor.authorVad, Attila
dc.contributor.authorNagy, Adrián Szilárd
dc.contributor.authorRátonyi, Tamás
dc.contributor.authorGorkom, Gwendolyn Van
dc.contributor.authorAl-Dalahmeh, Main
dc.contributor.authorMohammed, Safwan
dc.date.accessioned2024-07-09T13:56:15Z
dc.date.available2024-07-09T13:56:15Z
dc.date.issued2024
dc.date.oa2024-07-11
dc.date.pasync2024-07-10T23:06:37Z
dc.date.updated2024-07-09T13:56:14Z
dc.description.correctorSZKM
dc.identifier.citationEarth Systems and Environment. -[Epub ahead of print] (2024), p.1-17. -Earth Syst. Environ. - 2509-9426. - 2509-9434
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1007/s41748-024-00424-x
dc.identifier.issn2509-9426
dc.identifier.issn2509-9434
dc.identifier.opachttps://ebib.lib.unideb.hu/ebib/CorvinaWeb?action=cclfind&resultview=long&ccltext=idno+BIBFORM122612
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/375441
dc.identifier.urlhttps://link.springer.com/10.1007/s41748-024-00424-x
dc.languageeng
dc.rights.accessopen access article
dc.rights.ownerSzerző
dc.subject.mabAgrártudományok
dc.subject.mabNövénytermesztési és kertészeti tudományok
dc.tenderNKFIH TKP2021-NKTA-32
dc.titleAssessment of Advanced Machine and Deep Learning Approaches for Predicting CO2 Emissions from Agricultural Lands: Insights Across Diverse Agroclimatic Zones
dc.typefolyóiratcikk
dc.typeidegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nem elérhető
Név:
FILE_UP_0_s41748-024-00424-x.pdf
Méret:
2.4 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Kiadói változat
Letöltés
Gyűjtemények
Publikációs Adatbázis