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A review of the modern principles and applications of solid-phase extraction techniques in chromatographic analysis
A review of the modern principles and applications of solid-phase extraction techniques in chromatographic analysis
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A review of the modern principles and applications of solid-phase extraction techniques in chromatographic analysis

Badawy, Mohamed E. I. ; El-Nouby, Mahmoud A. M. ; Kimani, Paul K. ; Lim, Lee W. ; Rabea, Entsar I.

Analytical sciences, 2022-12, Vol.38 (12), p.1457-1487 [Periódico revisado por pares]

Singapore: Springer Nature Singapore

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12
A Review of Emotion Recognition Using Physiological Signals
A Review of Emotion Recognition Using Physiological Signals
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A Review of Emotion Recognition Using Physiological Signals

Shu, Lin ; Xie, Jinyan ; Yang, Mingyue ; Li, Ziyi ; Li, Zhenqi ; Liao, Dan ; Xu, Xiangmin ; Yang, Xinyi

Sensors (Basel, Switzerland), 2018-06, Vol.18 (7), p.2074 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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13
Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery
Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery
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Comparison of Random Forest, k-Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery

Thanh Noi, Phan ; Kappas, Martin

Sensors (Basel, Switzerland), 2017-12, Vol.18 (1), p.18 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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14
Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction
Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction
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Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation Network Speed Prediction

Ma, Xiaolei ; Dai, Zhuang ; He, Zhengbing ; Ma, Jihui ; Wang, Yong ; Wang, Yunpeng

Sensors (Basel, Switzerland), 2017-04, Vol.17 (4), p.818 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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15
A Robust Deep-Learning-Based Detector for Real-Time Tomato Plant Diseases and Pests Recognition
A Robust Deep-Learning-Based Detector for Real-Time Tomato Plant Diseases and Pests Recognition
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A Robust Deep-Learning-Based Detector for Real-Time Tomato Plant Diseases and Pests Recognition

Fuentes, Alvaro ; Yoon, Sook ; Kim, Sang Cheol ; Park, Dong Sun

Sensors (Basel, Switzerland), 2017-09, Vol.17 (9), p.2022 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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16
Data-Driven Structural Health Monitoring and Damage Detection through Deep Learning: State-of-the-Art Review
Data-Driven Structural Health Monitoring and Damage Detection through Deep Learning: State-of-the-Art Review
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Data-Driven Structural Health Monitoring and Damage Detection through Deep Learning: State-of-the-Art Review

Azimi, Mohsen ; Eslamlou, Armin Dadras ; Pekcan, Gokhan

Sensors (Basel, Switzerland), 2020-05, Vol.20 (10), p.2778 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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17
A Study of LoRa: Long Range & Low Power Networks for the Internet of Things
A Study of LoRa: Long Range & Low Power Networks for the Internet of Things
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A Study of LoRa: Long Range & Low Power Networks for the Internet of Things

Augustin, Aloÿs ; Yi, Jiazi ; Clausen, Thomas ; Townsley, William Mark

Sensors (Basel, Switzerland), 2016-09, Vol.16 (9), p.1466-1466 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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18
Piezoelectric Energy Harvesting Solutions: A Review
Piezoelectric Energy Harvesting Solutions: A Review
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Piezoelectric Energy Harvesting Solutions: A Review

Covaci, Corina ; Gontean, Aurel

Sensors (Basel, Switzerland), 2020-06, Vol.20 (12), p.3512 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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19
Matrix Metalloproteinase-9 (MMP-9) as a Cancer Biomarker and MMP-9 Biosensors: Recent Advances
Matrix Metalloproteinase-9 (MMP-9) as a Cancer Biomarker and MMP-9 Biosensors: Recent Advances
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Matrix Metalloproteinase-9 (MMP-9) as a Cancer Biomarker and MMP-9 Biosensors: Recent Advances

Huang, Hao

Sensors (Basel, Switzerland), 2018-09, Vol.18 (10), p.3249 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI

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20
Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition
Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition
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Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition

Ordóñez, Francisco Javier ; Roggen, Daniel

Sensors (Basel, Switzerland), 2016-01, Vol.16 (1), p.115 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI

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