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Predicting Predawn Leaf Water Potential up to Seven Days Using Machine Learning
AuthID
P-00V-CMQ
4
Author(s)
Fares, AA
·
Vasconcelos, F
·
Mendes-Moreira, J
·
Ferreira, C
5
Editor(es)
Marreiros,G;Melo,FS;Lau,N;Cardoso,HL;Reis,LP
Tipo de Documento
Proceedings Paper
Year published
2021
Publicado
in
PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (EPIA 2021)
in
Lecture Notes in Artificial Intelligence,
ISSN: 0302-9743
Volume: 12981, Páginas: 39-50 (12)
Conference
20Th Epia Conference on Artificial Intelligence (Epia),
Date:
SEP 07-09, 2021,
Location:
ELECTR NETWORK,
Patrocinadores:
EPIA
Indexing
Wos
®
Scopus
®
Dblp
®
/pt/publications/view/897687
Crossref
®
Google Scholar
®
Metadata
Fontes
Publication Identifiers
DOI
:
10.1007/978-3-030-86230-5_4
DBLP
: conf/epia/FaresVMF21
SCOPUS
: 2-s2.0-85115445367
Wos
: WOS:000773030600004
Source Identifiers
ISSN
: 0302-9743
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