Semantic-based anomaly detection in laboratory environments using SOSA/SSN sensor ontology frameworks

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2023, Vol.29 (4), p.357-369
Hauptverfasser:	Milli, Musa, Milli, Mehmet, Lakestani, Sanaz, Aktaş, Özlem
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Online-Zugang:	Volltext
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