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Titel:

Transferability of machine-learning-based global calibration models for NO2 and NO low-cost sensors

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Abu-Hani, Ayah; Chen, Jia; Balamurugan, Vigneshkumar; Wenzel, Adrian; Bigi, Alessandro
Zeitschriftentitel:
Atmospheric Measurement Techniques
Jahr:
2024
Band / Volume:
17
Heft / Issue:
13
Seitenangaben Beitrag:
3917-3931
Volltext / DOI:
doi:10.5194/amt-17-3917-2024
Verlag / Institution:
Copernicus GmbH
E-ISSN:
1867-8548
Publikationsdatum:
03.07.2024
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