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  ANIMAL-SPOT enables animal-independent signal detection and classification using deep learning

Bergler, C., Smeele, S. Q., Tyndel, S. A., Barnhill, A., Ortiz, S. T., Kalan, A. K., et al. (2022). ANIMAL-SPOT enables animal-independent signal detection and classification using deep learning. Scientific Reports, 12(1): 21966. doi:10.1038/s41598-022-26429-y.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-24B0-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-24B1-0
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Bergler, C., Autor
Smeele, Simeon Quirinus1, Autor                 
Tyndel, Stephen A.1, Autor           
Barnhill, A., Autor
Ortiz, S. T., Autor
Kalan, A. K., Autor
Cheng, R. X., Autor
Brinklov, S., Autor
Osiecka, A. N., Autor
Tougaard, J., Autor
Jakobsen, F., Autor
Wahlberg, M., Autor
Nöth, E., Autor
Maier, A., Autor
Klump, Barbara C.1, Autor           
Affiliations:
1Research Group of Cognitive and Cultural Ecology, Max Planck Institute of Animal Behavior, Max Planck Society, ou_3054977              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2022
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1038/s41598-022-26429-y
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Scientific Reports
  Kurztitel : Sci. Rep.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: London, UK : Nature Publishing Group
Seiten: - Band / Heft: 12 (1) Artikelnummer: 21966 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2045-2322
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2045-2322