Towards automatic airborne pollen monitoring: from commercial devices to operational by mitigating class-imbalance in a deep learning approach

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Metadaten
Author:Jakob Schaefer, Manuel MillingGND, Björn SchullerORCiDGND, Bernhard Bauer, Jens O. BrunnerORCiDGND, Claudia Traidl-HoffmannORCiDGND, Athanasios Damialis
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-887764
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/88776
ISSN:0048-9697OPAC
Parent Title (English):Science of The Total Environment
Publisher:Elsevier BV
Type:Article
Language:English
Year of first Publication:2021
Embargo Date:2023/07/08
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2021/09/14
Tag:Pollution; Waste Management and Disposal; Environmental Chemistry; Environmental Engineering
Volume:796
First Page:148932
DOI:https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148932
Institutes:Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultät für Angewandte Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre
Medizinische Fakultät
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre / Lehrstuhl für Health Care Operations / Health Information Management
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing
Medizinische Fakultät / Universitätsklinikum
Medizinische Fakultät / Lehrstuhl für Umweltmedizin
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Licence (German):CC-BY-NC-ND 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitung (mit Print on Demand)

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