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1
VAPR: Void-Aware Pressure Routing for Underwater Sensor Networks
VAPR: Void-Aware Pressure Routing for Underwater Sensor Networks
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VAPR: Void-Aware Pressure Routing for Underwater Sensor Networks

Youngtae Noh ; Uichin Lee ; Wang, P. ; Choi, Brian Sung Chul ; Gerla, M.

IEEE transactions on mobile computing, 2013-05, Vol.12 (5), p.895-908 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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2
Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks
Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks
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Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks

Zhong Zhou ; Zheng Peng ; Jun-Hong Cui ; Zhijie Shi ; Bagtzoglou, Amvrossios C

IEEE transactions on mobile computing, 2011-03, Vol.10 (3), p.335-348 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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3
3D Underwater Sensor Network Localization
3D Underwater Sensor Network Localization
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3D Underwater Sensor Network Localization

Teymorian, A.Y. ; Wei Cheng ; Liran Ma ; Xiuzhen Cheng ; Xicheng Lu ; Zexin Lu

IEEE transactions on mobile computing, 2009-12, Vol.8 (12), p.1610-1621 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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Citações Citado por
4
Hybrid submarine flows comprising turbidity current and cohesive debris flow; deposits, theoretical and experimental analyses, and generalized models
Hybrid submarine flows comprising turbidity current and cohesive debris flow; deposits, theoretical and experimental analyses, and generalized models
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Hybrid submarine flows comprising turbidity current and cohesive debris flow; deposits, theoretical and experimental analyses, and generalized models

Talling, Peter J

Geosphere (Boulder, Colo.), 2013-06, Vol.9 (3), p.460-488 [Periódico revisado por pares]

Geological Society of America

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5
QELAR: A Machine-Learning-Based Adaptive Routing Protocol for Energy-Efficient and Lifetime-Extended Underwater Sensor Networks
QELAR: A Machine-Learning-Based Adaptive Routing Protocol for Energy-Efficient and Lifetime-Extended Underwater Sensor Networks
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QELAR: A Machine-Learning-Based Adaptive Routing Protocol for Energy-Efficient and Lifetime-Extended Underwater Sensor Networks

Hu, Tiansi ; Fei, Yunsi

IEEE transactions on mobile computing, 2010-06, Vol.9 (6), p.796-809 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos: IEEE

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6
Enhancing canola oil
Enhancing canola oil
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Enhancing canola oil

Bartelme, Melanie Zanoza

Food Technology, 2016-09, Vol.70 (9), p.14-14

Chicago: Institute of Food Technologists

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7
Putting Oysters Under Pressure
Putting Oysters Under Pressure
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Putting Oysters Under Pressure

McHugh, Tara ; Kingsley, David

Food Technology, 2016-05, Vol.70 (5), p.69-69

Chicago: Institute of Food Technologists

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8
Flat-topped mounds in western Ross Sea: Carbonate mounds or subglacial volcanic features?
Flat-topped mounds in western Ross Sea: Carbonate mounds or subglacial volcanic features?
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Flat-topped mounds in western Ross Sea: Carbonate mounds or subglacial volcanic features?

Lawver, L ; Lee, J ; Kim, Y ; Davey, F

Geosphere (Boulder, Colo.), 2012-06, Vol.8 (3), p.645-653 [Periódico revisado por pares]

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9
Effects of Precooling with Slurry Ice on the Quality and Microstructure of Anglerfish (Lophius americanus) Liver
Effects of Precooling with Slurry Ice on the Quality and Microstructure of Anglerfish (Lophius americanus) Liver
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Effects of Precooling with Slurry Ice on the Quality and Microstructure of Anglerfish (Lophius americanus) Liver

Lin, H-M. ; Deng, S-G. ; Huang, S-B. ; Guo, H.

Journal of food process engineering, 2016-02, Vol.39 (1), p.3-10 [Periódico revisado por pares]

Blackwell Publishing Ltd

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Citações Citado por
10
Review spotlights benefits of oats
Review spotlights benefits of oats
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magazinearticle 		Adicionar ao Meu Espaço

Review spotlights benefits of oats

Bartelme, Melanie Zanoza

Food Technology, 2014-12, Vol.68 (12), p.10-10

Chicago: Institute of Food Technologists

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Data de Publicação 

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  1. Antes de1989  (13)
  2. 1989Até1996  (4.240)
  3. 1997Até2004  (9.617)
  4. 2005Até2013  (9.416)
  5. Após 2013  (2.604)
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