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Application of Deep Learning to Community-Science-Based Mosquito Monitoring and Detection of Novel Species.
Khalighifar, Ali; Jiménez-García, Daniel; Campbell, Lindsay P; Ahadji-Dabla, Koffi Mensah; Aboagye-Antwi, Fred; Ibarra-Juárez, Luis Arturo; Peterson, A Townsend.
Afiliación
  • Khalighifar A; Biodiversity Institute, University of Kansas, Lawrence, KS 66045, USA.
  • Jiménez-García D; Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Kansas, Lawrence, KS 66045, USA.
  • Campbell LP; Colorado Cooperative Fish and Wildlife Research Unit, Colorado State University, Fort Collins, CO 80521, USA.
  • Ahadji-Dabla KM; Biodiversity Institute, University of Kansas, Lawrence, KS 66045, USA.
  • Aboagye-Antwi F; Centro de Agroecología y Ambiente, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Puebla 72960, Mexico.
  • Ibarra-Juárez LA; Florida Medical Entomology Laboratory, University of Florida, Vero Beach, FL 32962, USA.
  • Peterson AT; Department of Entomology and Nematology, University of Florida, Gainesville, FL 32608, USA.
J Med Entomol ; 59(1): 355-362, 2022 01 12.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34546359
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Control de Mosquitos / Monitoreo Epidemiológico / Enfermedades Transmitidas por Vectores Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Límite: Animals / Humans Idioma: En Revista: J Med Entomol Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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