Резултати
eNauka >
Rezultati >
An efficient real-time apple disease classification approach using a novel lightweight neural network on an Arduino edge device
| Naziv: | An efficient real-time apple disease classification approach using a novel lightweight neural network on an Arduino edge device | Autori: | Grujev, Milan   ; Stojanovic, Dragan ; Milosavljevic, Aleksandar ; Ilic, Milos; Prodanovic, Veljko |
Godina: | 2025 | Publikacija: | Internet of Things | ISSN: | 2542-6605 Internet of Things Pretraži identifikator |
Tip rezultata: | Naučni članak | Kolacija: | str. 101833-101833 | DOI: | 10.1016/j.iot.2025.101833 | WoS-ID: | 001631691100001 | Scopus-ID: | 2-s2.0-105024991711 | URI: | https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1010293 | Projekat: | Ministry of Science, Technological Development and Innovation of the Republic of Serbia [451-03-137/2025-03/200102] | Izvor metapodataka: | (Preuzeto iz CrossRef-a) Prodanović, Veljko | M-kategorija: | 21aM21a - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21a |
Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.