Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Ukraiński (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wyszukujesz frazę ""Dimitrios Stefas"" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Laser-induced breakdown spectroscopy coupled with machine learning as a tool for olive oil authenticity and geographic discrimination
    Autorzy:
    Nikolaos Gyftokostas
    Dimitrios Stefas
    Vasileios Kokkinos
    Christos Bouras
    Stelios Couris
    Pokaż więcej
    Temat:
    Medicine
    Science
    Źródło:
    Scientific Reports, Vol 11, Iss 1, Pp 1-11 (2021)
    Opis pliku:
    electronic resource
    Relacje:
    https://doaj.org/toc/2045-2322
    Dostęp URL:
    https://doaj.org/article/6b5813d124a34393a78fc6086f0144dc  Link otwiera się w nowym oknie
    Czasopismo naukowe
    Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknieSzczegóły
    Tytuł:
    Laser-Induced Breakdown Spectroscopy: An Efficient Tool for Food Science and Technology (from the Analysis of Martian Rocks to the Analysis of Olive Oil, Honey, Milk, and Other Natural Earth Products)
    Autorzy:
    Dimitrios Stefas
    Nikolaos Gyftokostas
    Eleni Nanou
    Panagiotis Kourelias
    Stelios Couris
    Pokaż więcej
    Temat:
    Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
    LIBS
    food analysis
    machine learning
    olive oil
    honey
    Organic chemistry
    QD241-441
    Źródło:
    Molecules, Vol 26, Iss 16, p 4981 (2021)
    Opis pliku:
    electronic resource
    Relacje:
    https://www.mdpi.com/1420-3049/26/16/4981; https://doaj.org/toc/1420-3049
    Dostęp URL:
    https://doaj.org/article/2402634b0ed5456597dcf79b7d238779  Link otwiera się w nowym oknie
    Czasopismo naukowe
    Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknieSzczegóły
    Tytuł:
    Classification of Greek Olive Oils from Different Regions by Machine Learning-Aided Laser-Induced Breakdown Spectroscopy and Absorption Spectroscopy
    Autorzy:
    Nikolaos Gyftokostas
    Eleni Nanou
    Dimitrios Stefas
    Vasileios Kokkinos
    Christos Bouras
    Stelios Couris
    Pokaż więcej
    Temat:
    LIBS
    laser-induced breakdown spectroscopy
    visible absorption
    machine learning
    olive oil
    classification
    Organic chemistry
    QD241-441
    Źródło:
    Molecules, Vol 26, Iss 5, p 1241 (2021)
    Opis pliku:
    electronic resource
    Relacje:
    https://www.mdpi.com/1420-3049/26/5/1241; https://doaj.org/toc/1420-3049
    Dostęp URL:
    https://doaj.org/article/9e35a84bb57a49779669c8c50718a633  Link otwiera się w nowym oknie
    Czasopismo naukowe
    Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknieSzczegóły
    Tytuł:
    Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Assisted by Machine Learning for Plastics/Polymers Identification
    Autorzy:
    Dimitrios Stefas
    Nikolaos Gyftokostas
    Elli Bellou
    Stelios Couris
    Pokaż więcej
    Temat:
    laser produced plasmas
    laser-induced breakdown
    LIBS
    polymers
    machine learning
    identification of polymers
    Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity
    QC770-798
    Źródło:
    Atoms, Vol 7, Iss 3, p 79 (2019)
    Opis pliku:
    electronic resource
    Relacje:
    https://www.mdpi.com/2218-2004/7/3/79; https://doaj.org/toc/2218-2004
    Dostęp URL:
    https://doaj.org/article/6f7393ab480c44f1b7542732107fbd20  Link otwiera się w nowym oknie
    Czasopismo naukowe
    Szczegóły
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies