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Conservatoire botanique national de Bailleul
| Titre : | A deep-learning framework for enhancing habitat identification based on species composition |
| in : | |
| Auteurs : | LEBLANC, C., Auteur ; BONNET, P., Auteur ; SERVAJEAN, M., Auteur ; CHYTRÝ, M., Auteur ; ACIC, S., Auteur ; ARGAGNON, O., Auteur ; BERGAMINI, A., Auteur ; BIURRUN, I., Auteur ; BONARI, G., Auteur ; CAMPOS, J.A., Auteur ; CARNI, A., Auteur ; CUSTEREVSKA, R., Auteur ; DE SANCTIS, M., Auteur ; DENGLER, J., Auteur ; GARBOLINO, E., Auteur ; GOLUB, V., Auteur ; JANDT, U., Auteur ; JANSEN, F., Auteur ; LEBEDEVA, M., Auteur ; LENOIR, J., Auteur ; ERENSKJOLD MOESLUND, J., Auteur ; PÉREZ-HAASE, A., Auteur ; PIELECH, R., Auteur ; SIBÍK, J., Auteur ; STANCIC, Z., Auteur ; STANISCI, A., Auteur ; SWACHA, G., Auteur ; UOGINTAS, D., Auteur ; VASSILEV, K., Auteur ; WOHLGEMUTH, T., Auteur ; JOLY, A., Auteur |
| Type de document : | document électronique |
| Année de publication : | 2024 |
| Langues: | Anglais |
| Catégories : |
Thesaurus Geographique Europe |
| Mots-clés: | artificial intelligence , biodiversity monitoring , deep learning , European flora , expert system , habitat type identification , phytosociology , species composition , vascular plants , vegetation classification |
| Matricule : | R733.27(3):(12802) |
| Références : | Applied Vegetation Science, 27(3) : 1-17 |
| Type de sous doc : | Carte/Autre/Bibliographie |
| Etat Projet Digitale2 : | Pas d'inventaire à saisir |
| En ligne : | https://doi.org/10.1111/avsc.12802 |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
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