Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"multiple linear regression modeling"'
Autor:
Antonio Baccante, Pasquale Petruccelli, Giovanni Saudino, Elena Ragnoni, Erik Johansson, Vito Di Cioccio, Kleanthis Mazarakis
Publikováno v:
Fermentation, Vol 9, Iss 12, p 1002 (2023)
In the evolving landscape of sustainable biopharmaceutical process development, the utilization of bacteria in the production of various compounds via fermentation has attracted extensive attention from scientists. A successful fermentation process a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/172921db003248b3a84fdedc9c5a2294
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Dimitris Stavrakoudis, Dimitrios Katsantonis, Kalliopi Kadoglidou, Argyris Kalaitzidis, Ioannis Z. Gitas
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 11, Iss 5, p 545 (2019)
The knowledge of rice nitrogen (N) requirements and uptake capacity are fundamental for the development of improved N management. This paper presents empirical models for predicting agronomic traits that are relevant to yield and N requirements of ri
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b22c021f0c774f71839ba3b870567669
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ioannis Z. Gitas, Dimitris G. Stavrakoudis, Dimitrios Katsantonis, Argyris Kalaitzidis, Kalliopi Kadoglidou
Publikováno v:
Remote Sensing
Volume 11
Issue 5
Pages: 545
Remote Sensing, Vol 11, Iss 5, p 545 (2019)
Volume 11
Issue 5
Pages: 545
Remote Sensing, Vol 11, Iss 5, p 545 (2019)
The knowledge of rice nitrogen (N) requirements and uptake capacity are fundamental for the development of improved N management. This paper presents empirical models for predicting agronomic traits that are relevant to yield and N requirements of ri
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6a70e9dd4ab855a290c4a3c2939427ac
https://doi.org/10.3390/rs11050545
https://doi.org/10.3390/rs11050545