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Detalhes Referência

Tipo
Artigos em Revista

Tipo de Documento
Artigo Completo

Título
BivalveNet: A hybrid deep neural network for common cockle (Cerastoderma edule) geographical traceability based on shell image analysis

Participantes na publicação
Ronnie Concepcion (Author)
Marielet Guillermo (Author)
Susanne E. Tanner (Author)
Dep. Biologia Animal
MARE
Vanessa Fonseca (Author)
Dep. Biologia Animal
MARE
Bernardo Duarte (Author)
Dep. Biologia Vegetal
MARE

Data de Publicação
2023-10

Suporte
Ecological Informatics

Identificadores da Publicação
ISSN - 1574-9541

Editora
Elsevier BV

Página Inicial
102344

Identificadores do Documento
DOI - https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102344
URL - http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102344

Identificadores de Qualidade
SCOPUS Q1 (2021) - 5.4 - Ecology


Exportar referência

APA
Ronnie Concepcion, Marielet Guillermo, Susanne E. Tanner, Vanessa Fonseca, Bernardo Duarte, (2023). BivalveNet: A hybrid deep neural network for common cockle (Cerastoderma edule) geographical traceability based on shell image analysis. Ecological Informatics, ISSN 1574-9541. eISSN . http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102344

IEEE
Ronnie Concepcion, Marielet Guillermo, Susanne E. Tanner, Vanessa Fonseca, Bernardo Duarte, "BivalveNet: A hybrid deep neural network for common cockle (Cerastoderma edule) geographical traceability based on shell image analysis" in Ecological Informatics, 2023. 10.1016/j.ecoinf.2023.102344

BIBTEX
@article{59553, author = {Ronnie Concepcion and Marielet Guillermo and Susanne E. Tanner and Vanessa Fonseca and Bernardo Duarte}, title = {BivalveNet: A hybrid deep neural network for common cockle (Cerastoderma edule) geographical traceability based on shell image analysis}, journal = {Ecological Informatics}, year = 2023, }