Nyomtatási kép Az adatok hitelességéről nyilatkozott: 2024. II. 13. Közlemények |
2022
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A, Daróczy B, Kerepesi Cs, Neményi M, Kovács A J: Spatial Variability of Soil Properties and Its Effect on Maize Yields within Field—A Case Study in Hungary, AGRONOMY (BASEL) 12: (2) 395 dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 5 nyelv: angol URL |
2022
adattárból, 2024. II. 13. |
Zelenák Annabella, Szabó Atala, Nagy János, Nyéki Anikó: Using the CERES-Maize Model to Simulate Crop Yield in a Long-Term Field Experiment in Hungary, AGRONOMY (BASEL) 12: (4) 785 dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 3 nyelv: angol URL |
2022
adattárból, 2024. II. 13. |
Harsányi Endre, Bashir Bashar, Alsilibe Firas, Moazzam Muhammad Farhan Ul, Ratonyi Tamás, Alsalman Abdullah, Széles Adrienn, Nyeki Aniko, Takács István, Mohammed Safwan: Predicting Modified Fournier Index by Using Artificial Neural Network in Central Europe, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH 19: (17) 10653 dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 2 nyelv: angol URL |
2022
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki Anikó, Neményi Miklós: Crop Yield Prediction in Precision Agriculture, AGRONOMY (BASEL) 12: (10) 2460 dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 12 nyelv: angol URL |
2021
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A., Kerepesi C., Daróczy B., Benczúr A., Milics G., Nagy J., Harsányi E., Kovács A. J., Neményi M.: Application of spatio-temporal data in site-specific maize yield prediction with machine learning methods, PRECISION AGRICULTURE 22: (5) pp. 1397-1415. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 31 nyelv: angol URL |
2021
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A., Kovács A. J., Neményi M., Milics G.: Conference report from 13th European Conference on Precision Agriculture (ECPA), ENVIRONMENTAL SCIENCES EUROPE 33: (1) 116 dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 1 nyelv: angol URL |
2019
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A, Kerepesi C, Daróczy B, Benczúr A, Milics G, Kovács A J, Neményi M: Maize yield prediction based on artificial intelligence using spatio-temporal data, In: Stafford, J V (szerk.) Precision agriculture ’19, Wageningen Academic Publishers (2019) pp. 1011-1017. dokumentum típusa: Könyvrészlet/Szaktanulmány független idéző közlemények száma: 5 nyelv: angol URL |
2017
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A, Milics G, Kovács A J, Neményi M: Effects of Soil Compaction on Cereal Yield, CEREAL RESEARCH COMMUNICATIONS 45: (1) pp. 1-22. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 34 nyelv: angol URL |
2017
adattárból, 2024. II. 13. |
Milics Gábor, Kovács Attila J, Pörneczi Attila, Nyéki Anikó, Varga Zoltán, Nagy Viliam, Lichner Ľubomír, Németh Tamás, Baranyai Gábor, Neményi Miklós: Soil moisture distribution mapping in topsoil and its effect on maize yield, BIOLOGIA (BRATISLAVA) 72: (8) pp. 847-853. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 5 nyelv: angol URL |
2013
adattárból, 2024. II. 13. |
Nyéki A, Milics G, Kovács A J, Neményi M: Improving yield advisory models for precision agriculture with special regards to soil compaction in maize production, In: Stafford, John V (szerk.) Precision agriculture '13, Wageningen Academic Publishers (2013) pp. 443-450. dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény független idéző közlemények száma: 9 nyelv: angol
|
| a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma: | 107 |
|
|