JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Listar por autor 
    •   RIUMA Principal
    • Listar por autor
    •   RIUMA Principal
    • Listar por autor

    Listar por autor "Antequera-Gómez, María Luisa"

    • 0-9
    • A
    • B
    • C
    • D
    • E
    • F
    • G
    • H
    • I
    • J
    • K
    • L
    • M
    • N
    • O
    • P
    • Q
    • R
    • S
    • T
    • U
    • V
    • W
    • X
    • Y
    • Z

    Ordenar por:

    Orden:

    Resultados:

    Mostrando ítems 1-4 de 4

    • título
    • fecha de publicación
    • fecha de envío
    • ascendente
    • descendente
    • 5
    • 10
    • 20
    • 40
    • 60
    • 80
    • 100
      • A deep learning LSTM-based approach for forecasting annual pollen curves: Olea and Urticaceae pollen types as a case study 

        Picornell Rodríguez, Antonio; Hurtado-Requena, Sandro JoséAutoridad Universidad de Málaga; Antequera-Gómez, María Luisa; Barba-González, CristóbalAutoridad Universidad de Málaga; Ruiz-Mata, Rocío; De Gálvez-Montañez, Enrique; Recio-Criado, María MartaAutoridad Universidad de Málaga; Trigo-Pérez, María del MarAutoridad Universidad de Málaga; Aldana-Montes, José FranciscoAutoridad Universidad de Málaga; Navas-Delgado, IsmaelAutoridad Universidad de Málaga[et al.] (Elsevier, 2023-11-16)
        Airborne pollen can trigger allergic rhinitis and other respiratory diseases in the synthesised population, which makes it one of the most relevant biological contaminants. Therefore, implementing accurate forecast systems ...
      • Addressing significant challenges for animal detection in camera trap images: a novel deep learning-based approach. 

        Mulero-Pázmány, Margarita Cristina; Hurtado-Requena, Sandro JoséAutoridad Universidad de Málaga; Barba-González, CristóbalAutoridad Universidad de Málaga; Antequera-Gómez, María Luisa; Díaz-Ruiz, Francisco; Real-Giménez, RaimundoAutoridad Universidad de Málaga; Navas-Delgado, IsmaelAutoridad Universidad de Málaga; Aldana-Montes, José FranciscoAutoridad Universidad de Málaga[et al.] (Springer-Nature, 2025-05-09)
        Wildlife biologists increasingly use camera traps for monitoring animal populations. However, manually sifting through the collected images is expensive and time-consuming. Current deep learning studies for camera trap ...
      • Artificial intelligence for automatically detecting animals in camera trap images: a combination of MegaDetector and YOLOv5 

        Mulero-Pázmány, Margarita Cristina; Hurtado, Sandro; Cardas Ezeiza, Cristian; Antequera-Gómez, María Luisa; Barba-González, CristóbalAutoridad Universidad de Málaga; Romero-Pacheco, DavidAutoridad Universidad de Málaga; Díaz-Ruiz, Francisco; Navas-Delgado, IsmaelAutoridad Universidad de Málaga; Real-Giménez, RaimundoAutoridad Universidad de Málaga[et al.] (2023)
        Camera traps have gained high popularity for collecting animal images in a cost-effective and non-invasive manner, but manually examining these large volumes of images to extract valuable data is a laborious and costly ...
      • E-Science workflow: A semantic approach for airborne pollen prediction 

        Hurtado-Requena, Sandro JoséAutoridad Universidad de Málaga; Antequera-Gómez, María Luisa; Barba-González, CristóbalAutoridad Universidad de Málaga; Picornell Rodríguez, Antonio; Navas-Delgado, IsmaelAutoridad Universidad de Málaga (Elsevier, 2024-01)
        Allergic rhinitis has become a global health problem in recent decades because airborne pollen is a primary trigger of this respiratory disorder. Moreover, pollinosis can exacerbate the symptoms of asthma and favour ...
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
         

         

        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
        REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA