Accès ouvert déclaré 2026 software

Hawaiian Monk Seal Detector

Jeppe Have Rasmussen, Jillian M. Sills, Kirby Parnell, Colleen Reichmuth

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : dk, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Hawaiian Monk Seal Call Detector (YOLOv4-based)This software provides a YOLOv4 deep-learning detector for identifying Hawaiian monk seal underwater vocalizations in passive acoustic recordings. System RequirementsThis detector is developed for Windows and has been tested on the following configurations:• High-end desktop: Intel i7 (14th gen), 96 GB RAM, RTX 4090 GPU• Mid-range laptop: AMD Ryzen 7 6800, 16 GB RAM, RTX 3070 GPUWe highly recommend using a Windows computer equipped with a CUDA-compatible NVIDIA GPU Contact: jeppehave@gmail.com

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

University of CopenhagenUniversity of California, Santa CruzUniversity of Hawaiʻi at Mānoa

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Lire en accès ouvert Consulter la publication primaire Ouvrir le DOI

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.