Добірка наукової літератури з теми "Data fusion techniques"
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Статті в журналах з теми "Data fusion techniques"
P., Saranya. "Comparative Study on Different Data Fusion Techniques." International Journal of Psychosocial Rehabilitation 24, no. 5 (March 31, 2020): 1650–66. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v24i5/pr201837.
Повний текст джерелаCastanedo, Federico. "A Review of Data Fusion Techniques." Scientific World Journal 2013 (2013): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2013/704504.
Повний текст джерелаYu, Hui Ming, Jian Zhong Guo, Yi Cheng, and Qian Lou. "Techniques and Methods of Spatial Data Fusion." Applied Mechanics and Materials 263-266 (December 2012): 3274–78. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.263-266.3274.
Повний текст джерелаAlofi, Afnan, Anwaar Alghamdi, Razan Alahmadi, Najla Aljuaid, and Hemalatha M. "A Review of Data Fusion Techniques." International Journal of Computer Applications 167, no. 7 (June 15, 2017): 37–41. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2017914318.
Повний текст джерелаWong, Pak Chung, Harlan Foote, David L. Kao, Ruby Leung, and Jim Thomas. "Multivariate Visualization with Data Fusion." Information Visualization 1, no. 3-4 (December 2002): 182–93. http://dx.doi.org/10.1057/palgrave.ivs.9500024.
Повний текст джерелаJayanthi Kumari, T. R., and H. S. Jayanna. "i-Vector-Based Speaker Verification on Limited Data Using Fusion Techniques." Journal of Intelligent Systems 29, no. 1 (May 3, 2018): 565–82. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2017-0047.
Повний текст джерелаRajan, Deepu, and Subhasis Chaudhuri. "Data fusion techniques for super-resolution imaging." Information Fusion 3, no. 1 (March 2002): 25–38. http://dx.doi.org/10.1016/s1566-2535(01)00044-6.
Повний текст джерелаCrowley, James L., and Yves Demazeau. "Principles and techniques for sensor data fusion." Signal Processing 32, no. 1-2 (May 1993): 5–27. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(93)90034-8.
Повний текст джерелаYin, Hu, Yun Fei Lv, and Wei Wei Wang. "Reacher in Users Recommended of Social Data." Applied Mechanics and Materials 303-306 (February 2013): 2416–24. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.303-306.2416.
Повний текст джерелаJing, Ren, and Zhao Xu. "Visualization of Traffic Data Using View Fusion Techniques." British Journal of Applied Science & Technology 17, no. 1 (January 10, 2016): 1–6. http://dx.doi.org/10.9734/bjast/2016/27685.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Data fusion techniques"
Carter, Duane B. "Analysis of Multiresolution Data fusion Techniques." Thesis, Virginia Tech, 1998. http://hdl.handle.net/10919/36609.
Повний текст джерелаMaster of Science
Glaab, Enrico. "Analysing functional genomics data using novel ensemble, consensus and data fusion techniques." Thesis, University of Nottingham, 2011. http://eprints.nottingham.ac.uk/12727/.
Повний текст джерелаAnsari, Abdul Wahab. "The control simulation of tactile sensors using constraint modelling techniques." Thesis, Brunel University, 1993. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.357684.
Повний текст джерелаDelgado, Prieto Miguel. "Contributions to electromechanical systems diagnosis by means data fusion techniques." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2012. http://hdl.handle.net/10803/97043.
Повний текст джерелаEls accionaments electromecànics han tingut tradicionalment el seu camp d'aplicació en el sector industrial. No obstant això l'ús d'aquest tipus de sistemes s'està estenent cap a altres sectors dins l'àmbit dels transports, com el sector de l'automòbil, o el sector de l'aeronàutica, amb el desenvolupament del concepte de l'Avió Més Elèctric (MEA). Una de les millores més importants del concepte MEA està relacionada amb els actuadors dels controls primaris de vol, on fins ara només s'han considerat actuadors electrohidràulics, encara que la tendència actual és reemplaçar-los per actuadors electromecànics (EMA). L'ús generalitzat, en el futur, d'accionaments EMA en sistemes de transport, passa per la investigació i els avenços en els algorismes de detecció i diagnòstic de fallides que es puguin produir, tant en la part elèctrica com en la mecànica, per tal de garantir la fiabilitat de l'accionament i la seguretat dels usuaris. Durant els últims anys, l'estudi de sistemes electromecànics i el diagnòstic de fallides en diverses condicions de parell i de règim de funcionament, han estat estudiats profundament per diferents autors, encara que la majoria dels treballs es centren en la detecció d'una única fallida. Per tant, hi ha una manca de mètodes de diagnòstic capaços de detectar diferents tipus de defectes en un actuador electromecànic. Hi ha molt pocs estudis relacionats amb els sistemes de diagnòstic, capaços d'identificar diverses fallides sota diferents condicions d'operació, i molt menys analitzar profundament tota la cadena de diagnòstic per afrontar el problema des de totes les perspectives possibles. En aquesta tesi, es proposa la investigació sobre tècniques per a la monitorització de condició de sistemes electromecànics, basada en el reconeixement de patrons. Per tal d'identificar diferents fallides sota diferents condicions d'operació, les tècniques propostes s'elaboren sota el prisma de la fusió de dades. El tractament de grans quantitats d'informació, millora els resultats dels algoritmes de reconeixement de patrons, però al seu torn, requereixen de l'aplicació de tècniques i metodologies avançades. Per tant, inicialment es realitza una revisió de la cadena de diagnòstic complerta, incloent les metodologies i tècniques per a les diferents etapes (càlcul d'indicadors, reducció de dimensionalitat i classificació). La revisió finalitza amb la presentació de les estratègies proposades com aportació en cada etapa de diagnòstic. Els resultats obtinguts permeten avenços significatius cap als sistemes de diagnòstic integrals. En aquest sentit, es presenta la investigació sobre metodologies de càlcul d'indicadors en condicions no estacionàries. A continuació, en l'etapa de reducció de dimensionalitat, es proposen metodologies col•laboratives aplicant diferents tècniques que permeten millorar la discriminació de classes, concretament es proposa un enfocament basant-se en tècniques no lineals, que no s'usen habitualment. Finalment, s'analitzen les diferents estructures de classificació i es proposa una arquitectura nova de classificació per ser aplicada en problemes de diagnòstic de múltiples fallides. Es presenten resultats experimentals de les diferents metodologies propostes, per a diferents configuracions electromecàniques. Els resultats obtinguts mostren un alt nivell de rendiment, i les metodologies proposades es poden adaptar als requisits de diagnòstic necessàries en diferents aplicacions. Es conclou que la informació resultant permet una millor comprensió del comportament del sistema sota test, i això té un efecte directe sobre la seva fiabilitat d'operació.
Los accionamientos electromecánicos han tenido tradicionalmente su campo de aplicación en el sector industrial. Sin embargo el uso de este tipo de sistemas se está extendiendo hacia otros sectores dentro del ámbito de los transportes, como el sector del automóvil, o el sector de la aeronáutica con el desarrollo del concepto del Avión Más Eléctrico (MEA). Una de las mejoras más importantes del concepto MEA está relacionada con los actuadores de los controles primarios de vuelo, donde hasta el momento sólo se han considerado actuadores electrohidráulicos, aunque la tendencia actual es remplazarlos por actuadores electromecánicos (EMA). El uso generalizado, en el futuro, de accionamientos EMA en sistemas de transporte, pasa por la investigación y los avances en los algoritmos de detección y diagnóstico de fallos que se puedan producir, tanto en la parte eléctrica como en la mecánica, con el fin de garantizar la fiabilidad del accionamiento y la seguridad de los usuarios. Durante los últimos años, el estudio de sistemas electromecánicos y el diagnóstico de fallos en diversas condiciones de par y de régimen de funcionamiento, han sido estudiados profundamente por diferentes autores, aunque la mayoría de los trabajos se centran en la detección de un único fallo. Por lo tanto, existe una falta de métodos de diagnóstico capaces de detectar diferentes tipos de defectos en un actuador electro-mecánico. Hay muy pocos estudios relacionados con los sistemas de diagnóstico, capaces de identificar diversos fallos bajo diferentes condiciones de operación, y mucho menos analizar profundamente toda la cadena de diagnóstico para afrontar el problema desde todas las perspectivas posibles. En esta tesis, se propone la investigación sobre técnicas para la monitorización de condición de sistemas electromecánicos, basados en el reconocimiento de patrones. Con el fin de identificar diferentes fallos bajo diferentes condiciones de operación, las técnicas propuestas se elaboran bajo el prisma de la fusión de datos. El tratamiento de grandes cantidades de información, mejora los resultados de los algoritmos de reconocimiento de patrones, pero a su vez, requieren de la aplicación de técnicas y metodologías avanzadas. Por lo tanto, inicialmente se realiza una revisión de la cadena de diagnóstico completa, incluyendo las metodologías y técnicas para las diferentes etapas (cálculo de indicadores, reducción de dimensionalidad y clasificación). La revisión finaliza con la presentación de las estrategias propuestas como aportación en cada etapa de diagnóstico. Los resultados obtenidos permiten avances significativos hacia los sistemas de diagnóstico integrales. En este sentido, se presenta la investigación sobre metodologías de cálculo de indicadores en condiciones no estacionarias. A continuación, en la etapa de reducción de dimensionalidad, se proponen metodologías colaborativas aplicando diferentes técnicas que permiten mejorar la discriminación de clases; concretamente se propone un enfoque basándose en técnicas no lineales, que no se usan habitualmente. Finalmente, se analizan las diferentes estructuras de clasificación y se propone una arquitectura novedosa de clasificación para ser aplicada en problemas de diagnóstico de múltiples fallos. Se presentan resultados experimentales de las diferentes metodologías propuestas, para diferentes configuraciones electro-mecánicas. Los resultados obtenidos muestran un alto nivel de rendimiento, y las metodologías propuestas se pueden adaptar a los requisitos de diagnóstico necesarias en diferentes aplicaciones. Se concluye que la información resultante permite una mejor comprensión del comportamiento del sistema bajo test, y esto tiene un efecto directo sobre su fiabilidad de operación.
MacEwen, Clare. "Can data fusion techniques predict adverse physiological events during haemodialysis?" Thesis, University of Oxford, 2016. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:1ef92d5d-920d-4ff4-b368-5e892527e675.
Повний текст джерелаSKEPPE, LOVISA. "Classify Swedish bank transactions withearly and late fusion techniques." Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-156312.
Повний текст джерелаAtt sköta sin privatekonomi med hjälp av kategorisering gör nog många människor omedvetet, en försöker helt enkelt få en känsla pa vad en lägger sina pengar på. För att kunna ge full översikt på hur ens privatekonomi ser ut, har Tink skapat en mobilapplikation for att automatiskt kategorisera banktransaktioner. Detta görs just nu med klustering och längsta prex matchning på forsäljningsställe. Kategoriseringen av banktransaktioner ger användaren en direkt återkoppling på hur pengaflödet ser ut samt till vad och när dessa köp görs. Den har uppsatsen kommer att undersoka om en maskininlärningsmodell kan lära sig att klassicera banktransaktioner baserat pa köp istället för försäljningsställe. Genom att undersöka två olika fusioneringsscheman på tre typer av modaliteter funna i banktransaktioner (text, pris och datum), ska vi forsoka uttröna dessa modaliteters påverkan på klassicering. De olika scheman är jamförda med ingen fusionering, dvs inlärning på endast en modalitet, och travad klassicering,dvs inlärning med era efterföljande modeller.Experimenten ar gjorda med supervised-learning och inlärningsmodellerna är Naive Bayes, Support Vector Machines samt Beslutstrad. Experimenten visar på att klassicering på text, alltså försäljningsställe ger bäst resultat i jämförelse med alla de andra experimenten. I de tidiga fusionsexperimenten visar alla modalitet-sammanslagningar sämre resultat än ingen fusion på bara text. De sena fusion experimenten visar å andra sidan ingen skillnad alls efter fusionering med modaliteternas pris och datum. Förslag på förbättrad klassicering på köp antas öka, alltså modaliteternas pris och datum bör vara mer betydande, om mer var datamärkt av användare.
Rogowski, Justin. "Investigation into automatic identification of bottlenose dolphins using data fusion techniques." Thesis, University of Derby, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.506682.
Повний текст джерелаMesina, Justin E. "Urban Classification Techniques Using the Fusion of LiDAR and Spectral Data." Thesis, Monterey, California. Naval Postgraduate School, 2012. http://hdl.handle.net/10945/17420.
Повний текст джерелаCombining different types of data from varying sensors has the potential to be more accurate than a single sensor. This research fused airborne LiDAR data and WorldView-2 (WV-2) multispectral imagery (MSI) data to create an improved classification image of urban San Francisco, California. A decision tree scenario was created by extracting features from the LiDAR, as well as NDVI from the multispectral data. Raster masks were created using these features and were processed as decision tree nodes resulting in seven classifications. Twelve regions of interest were created, then categorized and applied to the previous seven classifications via the maximum likelihood classification. The resulting classification images were then combined. A multispectral classification image using the same ROIs was also created for comparison. The fused classification image did a better job of preserving urban geometries than MSI data alone and suffered less from shadow anomalies. The fused results however, were not as accurate in differentiating trees from grasses as using only spectral results. Overall the fused LiDAR and MSI classification performed better than the MSI classification alone but further refinements to the decision tree scheme could probably be made to improve final results.
De, Gregorio Ludovica. "Development of new data fusion techniques for improving snow parameters estimation." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2019. http://hdl.handle.net/11572/245392.
Повний текст джерелаAdusumilli, Srujana. "Development of Statistical Learning Techniques for INS and GPS Data Fusion." University of Toledo / OhioLINK, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=toledo1398772813.
Повний текст джерелаКниги з теми "Data fusion techniques"
Hall, David L. Mathematical techniques in multisensor data fusion. Boston: Artech House, 1992.
Знайти повний текст джерелаL, Hall David. Mathematical techniques in multisensor data fusion. 2nd ed. Boston, MA: Artech House, 2004.
Знайти повний текст джерелаL, Hall David. Mathematical techniques in multisensor data fusion. Boston: Artech House, 1992.
Знайти повний текст джерелаAbackerli, A. J. Application of data fusion techniques to thermometry data. Teddington: National Physical Laboratory, 1999.
Знайти повний текст джерелаL, Hall David. Mathematical techniques in multi-sensor data fusion. 2nd ed. Boston: Artech House, 2004.
Знайти повний текст джерелаMitchell, H. B. Image Fusion: Theories, Techniques and Applications. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.
Знайти повний текст джерелаservice), ScienceDirect (Online, ed. Image fusion: Algorithms and applications. Amsterdam: Academic Press/Elsevier, 2008.
Знайти повний текст джерелаMulti-sensor data fusion with MATLAB. Boca Raton: Taylor & Francis, 2010.
Знайти повний текст джерелаKlein, Lawrence A. Sensor and data fusion concepts and applications. Bellingham, Wash., USA: SPIE Optical Engineering Press, 1993.
Знайти повний текст джерелаKlein, Lawrence A. Sensor and data fusion concepts and applications. 2nd ed. Bellingham, Wash: SPIE, 1999.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Data fusion techniques"
Zhao, Jun, Wei Wang, and Chunyang Sheng. "Data Preprocessing Techniques." In Information Fusion and Data Science, 13–52. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-94051-9_2.
Повний текст джерелаSemerdjiev, E. "Association Techniques Used in Multisensor Data Fusion." In Multisensor Fusion, 481–95. Dordrecht: Springer Netherlands, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-010-0556-2_21.
Повний текст джерелаGoodman, I. R., Ronald P. S. Mahler, and Hung T. Nguyen. "Data Fusion and Standard Techniques." In Mathematics of Data Fusion, 17–89. Dordrecht: Springer Netherlands, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-015-8929-1_2.
Повний текст джерелаAguilar-Crespo, J. A., J. M. Domínguez, E. de Pablo, and X. Alamán. "Fuzzy Logic Techniques for Sensor Fusion in Real-Time Expert Systems." In Data Fusion Applications, 79–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-84990-9_9.
Повний текст джерелаFigueiras, João. "Data Fusion and Filtering Techniques." In Mobile Positioning and Tracking, 109–33. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/9781119068846.ch5.
Повний текст джерелаFarrell, Kevin R., and Richard J. Mammone. "Data fusion Techniques for Speaker Recognition." In Modern Methods of Speech Processing, 279–97. Boston, MA: Springer US, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2281-2_12.
Повний текст джерелаOgiela, Urszula, Makoto Takizawa, and Lidia Ogiela. "Fusion Techniques for Strong Data Protection." In Lecture Notes in Networks and Systems, 189–92. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-90072-4_19.
Повний текст джерелаCrowley, James L. "Principles and Techniques for Sensor Data Fusion." In Multisensor Fusion for Computer Vision, 15–36. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-02957-2_2.
Повний текст джерелаShanthi, Elizabeth, and D. Sangeetha. "Analyzing Data Through Data Fusion Using Classification Techniques." In Computational Intelligence in Data Mining - Volume 2, 165–73. New Delhi: Springer India, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2208-8_16.
Повний текст джерелаZhang, Bo, Yunxiang Yang, Jing Guo, Chenshen Liu, Junjie Liu, Siyuan Chen, and Xiaobin Ning. "A Review of Data Fusion Techniques for Government Big Data." In Big Data, 38–55. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9709-8_4.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Data fusion techniques"
Kopp, Luis Filipe, Gabriel Martins, Claudio M. de Farias, Priscila M. V. Lima, and Luiz F. R. C. Carmo. "Sensor Data Prediction techniques for nodes in IoT (poster)." In 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/fusion43075.2019.9011429.
Повний текст джерелаCAI, GUOWEI, and SANKARAN MAHADEVAN. "Data Fusion of Multiple Sensing Techniques." In Structural Health Monitoring 2017. Lancaster, PA: DEStech Publications, Inc., 2017. http://dx.doi.org/10.12783/shm2017/14093.
Повний текст джерелаSahu, Gaurav, and Olga Vechtomova. "Adaptive Fusion Techniques for Multimodal Data." In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Main Volume. Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.eacl-main.275.
Повний текст джерелаDong, Hairong, and David Evans. "Data-Fusion Techniques and Its Application." In Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/fskd.2007.237.
Повний текст джерелаRashinkar, Pratiksha, and V. S. Krushnasamy. "An overview of data fusion techniques." In 2017 International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications (ICIMIA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icimia.2017.7975553.
Повний текст джерелаStateczny, Andrzej, and Izabela Bodus-Olkowska. "Sensor data fusion techniques for environment modelling." In 2015 16th International Radar Symposium (IRS). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/irs.2015.7226263.
Повний текст джерелаVenkataramani, Krithika, Shashwat Mishra, and Lovish Kumar. "Towards automated selection of data fusion techniques." In 2014 International Conference on Signal Processing and Communications (SPCOM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/spcom.2014.6983934.
Повний текст джерелаStefanello, Debora Rodrigues, Jose Ahirton Batista Lopes Filho, Juan M. Mauricio Villanueva, and Will Ribamar Mendes Almeida. "Respiratory flow estimation using data fusion techniques." In 2012 IEEE Business Engineering and Industrial Applications Colloquium (BEIAC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/beiac.2012.6226038.
Повний текст джерелаGordon, N., and D. Salmond. "Aspects of target tracking: problems and techniques." In IEE Colloquium on Target Tracking and Data Fusion. IEE, 1998. http://dx.doi.org/10.1049/ic:19980419.
Повний текст джерелаBossi, Richard H., and James Nelson. "Data fusion for process monitoring and NDE." In Nondestructive Evaluation Techniques for Aging Infrastructure and Manufacturing, edited by Richard H. Bossi and Tom Moran. SPIE, 1996. http://dx.doi.org/10.1117/12.259214.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Data fusion techniques"
Kouri, Tina. Exploiting Social Media Sensor Networks through Novel Data Fusion Techniques. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), November 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1431510.
Повний текст джерелаKothuri, Sirisha, Joseph Broach, Nathan McNeil, Kate Hyun, Stephen Mattingly, Md Mintu Miah, Krista Nordback, and Frank Proulx. Exploring Data Fusion Techniques to Estimate Network-Wide Bicycle Volumes. Transportation Research and Education Center (TREC), 2022. http://dx.doi.org/10.15760/trec.273.
Повний текст джерелаSchildknecht, Thomas, and Monika Hager. Quantifying Space Environment Interactions with Debris Objects using Observation Data Fusion Techniques. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2014. http://dx.doi.org/10.21236/ada611570.
Повний текст джерелаCohen, Yafit, Carl Rosen, Victor Alchanatis, David Mulla, Bruria Heuer, and Zion Dar. Fusion of Hyper-Spectral and Thermal Images for Evaluating Nitrogen and Water Status in Potato Fields for Variable Rate Application. United States Department of Agriculture, November 2013. http://dx.doi.org/10.32747/2013.7594385.bard.
Повний текст джерелаHovakimyan, Naira, Hunmin Kim, Wenbin Wan, and Chuyuan Tao. Safe Operation of Connected Vehicles in Complex and Unforeseen Environments. Illinois Center for Transportation, August 2022. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/22-016.
Повний текст джерелаKnight, R. D., and B. A. Kjarsgaard. Comparative pXRF and Lab ICP-ES/MS methods for mineral resource assessment, Northwest Territories. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2022. http://dx.doi.org/10.4095/331239.
Повний текст джерелаBarefoot, Susan F., Bonita A. Glatz, Nathan Gollop, and Thomas A. Hughes. Bacteriocin Markers for Propionibacteria Gene Transfer Systems. United States Department of Agriculture, June 2000. http://dx.doi.org/10.32747/2000.7573993.bard.
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