HUE032454T2 - Készülék és eljárás természetes vagy szabálytalan szerkezetû élelmiszerek osztályozására - Google Patents

Készülék és eljárás természetes vagy szabálytalan szerkezetû élelmiszerek osztályozására Download PDF

Info

Publication number
HUE032454T2
HUE032454T2 HUE14730731A HUE14730731A HUE032454T2 HU E032454 T2 HUE032454 T2 HU E032454T2 HU E14730731 A HUE14730731 A HU E14730731A HU E14730731 A HUE14730731 A HU E14730731A HU E032454 T2 HUE032454 T2 HU E032454T2
Authority
HU
Hungary
Prior art keywords
unit
data
range
assignment
food
Prior art date
Application number
HUE14730731A
Other languages
English (en)
Inventor
Peter Schimitzek
Original Assignee
Csb-System Ag
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from DE102013007531.9A external-priority patent/DE102013007531A1/de
Priority claimed from DE202013004094.7U external-priority patent/DE202013004094U1/de
Application filed by Csb-System Ag filed Critical Csb-System Ag
Publication of HUE032454T2 publication Critical patent/HUE032454T2/hu

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A22BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
    • A22BSLAUGHTERING
    • A22B5/00Accessories for use during or after slaughtering
    • A22B5/0064Accessories for use during or after slaughtering for classifying or grading carcasses; for measuring back fat
    • A22B5/007Non-invasive scanning of carcasses, e.g. using image recognition, tomography, X-rays, ultrasound
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/02Food
    • G01N33/12Meat; Fish
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/68Food, e.g. fruit or vegetables

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • General Preparation And Processing Of Foods (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Coloring Foods And Improving Nutritive Qualities (AREA)

Claims (4)

  1. «tsbodimetit ths plurality nf evaluation uni» S. dsl» Input units 4 ami data Input murs 5 are combined ta tenasKof equipment so thai jóst one operator can monitor a plurality of p&amp;t&amp;MH captures and assignments·-trot» s seairai control station, which allots the »so of personnel to- be miesed surtber and efiectlveoess to be significantly meteosed. This makes os? of the particular advantage of the iiivcrnv-w ih,o only the food items shat at« ;sss<>e >1 Λ.the. îïsatilîtôl msp ars tmnsÉíTetiTöifha operator for a visuabhuman decision shout the assignment, Tfce:· settmg ofihe wnildesw'ihttâtoMsvwitie sa» he used to tâ-Êto&amp;weÊii&amp;ytôt asajgnatanl deeistoa^^antdl^ng lim sr%vpdiM U hmm. of wrè physiology sík! business rmmagcíaumt. leíemiee symbols used 1 feodltem 2 Innom capntre «ntt 2.1 Photographic camera .2 2 .Depth camera. '% Hvaloarânt unit 4 Data loput tmit J: Das a output pisil 4 OonovCíiön 7 Photographic camera capture range 8 Depth camera crapmt u rangú P Common capture range of photographie ia»:îera. deptSî, ;srne: a || TrsSspöfí systgp KésaÜlék és eljárás termteeies vagy sasbát$ rahm smltexetd líehnkraertenaeh osKtétyoaâsârs 52 abaadán ? ;.a f>g ρυκί&amp; k 1,: EékKtMék terméssé«» vagy saabélytaian verkeaetü éieintísaeiiénnck fl) tí$ááiyo?lsára. ítnísly fepsatlllkr tartalma? egy képröpxtb egységet (2), agy kiértokdo egyseget. (3). egy adatbeviteli egyseget (4) tts agy adatkibocsíuó egységet f$g ahol a kiértékeld egység (3) Qkkc van kötve a képshgxM egységgel ¢2), ®z adatbeviteli egységgel (.4) és a? adaúobocsstó egységed iS), és ahol a képröggath egység ç2i ravén -m iemsisxectomíélí fiy optikai adatPkÄt régsnhetó és. az optikai adatok s kíéttékdii egységre (3} áiMketéeit vsainak rendeikexesre bocsátva, 5< ahol a kiértékelő egység (3) .révén Ä-öfiifcai aäifefcbÄ extrali^aiók··^'· iéléistsissettermék (I ; jdtemstbétteköt, ahol a jelletsæôértékek a? cSaio>is2Si!4em#k (|} jeMenä^rt^*aÄsmäiMnt Éllhhotón b«s?A és phol a&amp; libliiris&amp;eÂmék f:l) jellemxtléíták^áatsorp: gbtsraahkusae lo2s^ra»Íeiksh> ©fk jeile átférték raditsra^^ ahol g|ellamgééÍék'adntsonmíoísá^t ep vagy thfehjptlearaêérték'gdsissr: képeai: és shot a jeikîsehéOëk-sdfasoOsrtooîâfiyèôK sgy os*k%· rcmdelhető hoe&amp;b és ahol ae adatbevitelt egység (4) révért végrehsjlhsti # osstály jet|a^aÄlÄraÄnÄ^ßÄ^hs*'i«nö hoaaiistAlésp, aurai jelkmeava* hogy a kiértékétô égység G) tévétt hiskssith&amp;tó ís^^ríPMihyiss «s ^gy oet%tt«anomáfi>ba Uxiéoé· beossîâsa, xhd a mag»art»m<«tyba«. m «à4«i»t!âgst*s**8ék·' -(j|; φ&amp;«*βϊδ&amp;^*· adiksdrkokx a )eH?îr>rôcn^k-3d;^>mni>«sà!5yhfti: tôiténô'helyç« ko*sfeÂlês®' ssgy· m!teiMsbf% kiM a pes«î«ïariokiS:«y és hogy a j^Hm.^rtèk'-ai^oïi&amp;nôîaàny beOvAksa ïixgkaiàsexhatô sgy rnegbkikíéaag; kdse.îibének éled, <ûv.n s Misxithénékatt keresőül meghstâmKh&amp;iô a }«agtam>mâfty negj sàgsx é·: hogy a roeghxénsdH.vgî KtKsSbétték az adatkénéit «gység {4) f^vé»ft!lîtsgï^k^'f«s^lio^'màdôa::fe«4îllîh^ es. hogy az rukdkdx«s.i:é egységet rêver» egy fêlfcotarêst táta íS'^:;m»gl»tom4ny«hö252áf«£íá^á:^todáa^kl .! nvegbissh&amp;iósöso MkAkx-ίίβ· íhggö Oâgysagsikéni. as hogy se. èi«kiMr..eaner.;X'k jielle«v.t^rték'aàstsoràriah a jeUetruôértek'S<I^JSit>r^ia®àt^teJ. sMékô lf$k>mat&amp;its hôîzarettddés·:· magi&amp;rtontàay és. peremt&amp;rtomâoy saétfet «s hog;· as ékdriîk'eeîtenxéh jellemidértékxxkts&amp;n'lnak a 1¾¾¾¾¾ koexäveaddese erédinény«, a feozzárendél? vstSály megadása raeitetk mmt-hos^á»adelé3ÍereámáR^:;:k^dtó«s maghatömáttyho* való b<tzaáre?utelénél< otíttt naagSartomáriy dso&amp;îàreitdéfés * vsg^- s j3«ímai«dömát?pkö: vskj hoe/âfésdeudxel mißt peremtartontàay>lre%æte)dp{#.
  2. 2, As ? tgeuypom wriati készôtëk, a*$»l rèyp hgy automatikus «s/tàlyoxàs bocsátható rendelkcstoe
  3. 3. Ai I vagy 2. igènypotst sæerinû kêsrdkiu **a*l }t?He»«m* hogy a p»mksoíhásyihoxaá?eoáglos rgyéi egy oveiâiyoGv r*m vêgrehauhatôkém vagy oesn nregbizhatôan v^tebajtfetôyafc.aÂiMi 4 \ > ^|\ito \íox^k s n i Λ «h- *m*I jdhxicsve* Isogy as. ekbvhs&amp;xtennhk Π,) j|l|iÉî?ÂÂi|ii^i|^k· 1 J^ÎÂiMÂiii^iiàÉ^p^ « mmmtikn% feozsáreuáék-sc ieJu-iTüíoOíVsay no« ex- i.x.
  4. 4 uxV dein <s . vskhsa,» késAdék, amí||g|fe»i«re«*:fe^y kö!5ohöíö ckdniisxertannekek MáhÉiilöfeis ähs|||#s esetén a ho«Â«âiéIà#«f^méx>‘ek kiadása fendarelten» s£> mgghilkaidshgl m#kÄi#gp >^ik;^ö^lbá^.ösaáe1lt'®á^la«i·: * \* >?*o ο bu«eh«*»v n »arm k-a ex s^t»ípWimmf^bogy »£ nsitoi-ô îkvoX»endeiévs erednie«;, .«««iv.ximo ?. Αχ eiôiô igénypontok fek^eiy4k«:«§Bíi8íte^#k,v«i^Í;j#%8»e*v«. hogy s képtOgghh egység {2) riv|h a| ékdmbxeriertxék (5) optikaiea^Äklai: 110> tägdthetö. és hogy s hoggsragii#! er.Vsns ^'V. x<k ' ' hker^n. kxvmei>, >> :xie> a hixexXix'eA". evdtx'·« xut séko sexek vesére hxHftk íi< Eljóf:h temiés.?eteN vagy vsakVyhdari s^ke/esù dkltßkeertetmek ils overalyoxesâiri egy·' képïdgkkâ-egyssg (2), egy bièriékolô egvaég i3). egy sdetbesîîeü egység (4$ és egy o.Aokiboíxáíó egység (5? segkségével shed m : kiedhkglö ógysége? (3) összekbyök a KéprAgüith egységgel (3), *?. adaidevHeii egységgel »4) és.s2 adorkihoesähV sagy {$% íuysty aSjiÄ soï'âà; s) a s «icirnkscrtármvkct ( ! j optikai aáatukkám rápitiak a képrögzítő egység ; as -àltaï: H a/ optikai adatokat &amp; kk'oVVSè <>yaag;a ( -) vígjuk ;$| Μ:éieiíVíívacítfmták (I) s kllnékâlâ :é^#g, optikai adatofcbnk J Ai clsk' " sctu ' 'k s ! tf'lk'x'.fikrt'kt'H » k*'t «Λ«. o 'gvs%ft'> àit*S o etelnovf'k taták (U e$v s 5 s les:; .aôc rat k a data; -: t sa â állítjuk ftaaae. s) oJatbçvxteU egység (4) által cyy o^tàiyt rendelünk egy jaftemxMrtdk'adakSortartn^^ |; jaiís«i8Óáreák-adat^fttíart<>í«áiayt vgs va&amp;y több jdlsmMénlk adatsorból kí g;-mik, Γ) s jeüem^dénék-íiásísonáftosááftyí «?gy megbfehsiósági kbsxbbtkiák Immk tévén ágy :3»8g»artomáHy&amp;a ás ágy :párel!^gipÉnyba ^g$tÉ: 1¾ :$ϋ!Γ » tksgt&amp;tsömány oagpág# s tnocbi/Mésugt kCiaivK tsík SsSKwnáVtrámtágt beallt'u^u kársa a öS ** adat lm um ia^5; »ki Ságitaégévtít hasémmik tmg.. Is ahol a magíarlentányban aá tWfrtkmanemtlk O) jelfcmzMtlák^datsoráftak a jáSSemaxkkték-· siîâisàÂàm§sykk|:i#t&amp;î§ kíiyöslíáxá^eöÖáléss pgylfb valóssinüségik slip g) asr adatkibocsátl egység (5) altat say feKsmcrfet rátát ès agy ki &amp; ft'a-gbiàifttôssgi kümkétták ibgyő oágyságstkánt. Isi ,'f efot" ma tes ak\ t jvik <o> wsàtou! t f>m > 'kusar htv muvlcktk a <e‘k' sut\d.C\- aáaisottaríootányhoa:, also! a hn?.?átvadiMés:; vagy $ ^grtytomânyho», vagy a jt^remtartosjáayho«:. «klem!;. i> av eicÉmsssfriermák {i} jeíletnábérták-udatsorásak a j«lferft2à>àrték»aà8lko#t«notÂy&amp;<?à dkáthíő tto^arosdetes.* eredményét, &amp; hó*?árendelt · osztály magadása {«ellett, SíOiíááfuodvSosi eggdtójáitykáng; oj U' k v.t sí^atkvKvsaKí rgv^'j. «v*s*v Λο\ a-hozaat«t*vi>'li^ «vJwtiv taotaftl a magtammanyboz -való hozzárendeléssel magprtomany^omwndeléskánk vagy a peremtartományho*. való .Se^t^endelásseí j^tetnta£«>má»>Pu>*aáread«léském végemlk. Ö. Λ á. igénypont szerinti aljáiáy smtl ietl*me*ve, Stogy s mítgíatiomany^ozzárendelés esetén agy atstotnntikns :.ösgtáiyosás; valósbuttk oseg, líl v\ v'y> *> a'yu \,,o <. >!3\ '«'aal jcllámatvx Uyw, íitr^Oí'1!'» ίχν wíkíí1'««' aá:mátliyífkiáköám vlgi^ki^kgl^ss vagy nem hnamM^úmi végrehajütatókánt adjuk ki. II. Λ it-10. ;gán>|í!^atok ftárs«ckk..e vseriiui agárba aaaal jelissuasw, bogy aa k vpiaas lépést kövatlca így ká,''"^) u'arisi K^v i \yt\i \ 'ágii\ Sk·'* > *«*'.(» ^ <'pá<5 vaságy i\ a-sr sa u-'k'"". k\ a 5 vík ! ^ '"' a. vb s2ï? u «Va .. s V ár- ..a- kftíki"' sv ·. ‘ μ' V vs wt fï ou' vka sa a ο m . s\g híu^árffiddláá opciónál ta jav'Uáaáí hajíuik >ág,í*. A A-i'iL Ifésvpöoíols M«OM Mj;M|s· »saasi Igpősywe* lilfÿ" ÄIÄÄ sââmâfi tötsl? MppyMAési eredssAny megSAe esAAs is ho^árenddAd «-edsTAnyekA spdg:MseA egy ikggpö aspkAl Ki A m% sMsyisoiSiiA Mmygyifce sgssAöti ypslp sál jpiöieAA MM $M- BPMsi i) épmsi lápeA ppp >A|p< #x>l a l| epráss .lüjpés apSApi és s iiö^á':§ötö|&amp;:yii#ppt Apipijp,
HUE14730731A 2013-05-03 2014-04-30 Készülék és eljárás természetes vagy szabálytalan szerkezetû élelmiszerek osztályozására HUE032454T2 (hu)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102013007531.9A DE102013007531A1 (de) 2013-05-03 2013-05-03 Vorrichtung und Verfahren zur Klassifikation eines Lebensmittelobjekts gewachsener oder unregelmäßiger Struktur
DE202013004094.7U DE202013004094U1 (de) 2013-05-03 2013-05-03 Vorrichtung zur Klassifikation eines Lebensmittelobjekts gewachsener oder unregelmäßiger Struktur

Publications (1)

Publication Number Publication Date
HUE032454T2 true HUE032454T2 (hu) 2017-09-28

Family

ID=50972402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
HUE14730731A HUE032454T2 (hu) 2013-05-03 2014-04-30 Készülék és eljárás természetes vagy szabálytalan szerkezetû élelmiszerek osztályozására

Country Status (10)

Country Link
US (1) US9977988B2 (hu)
EP (1) EP2992295B1 (hu)
AU (1) AU2014261870B2 (hu)
CA (1) CA2911186A1 (hu)
DK (1) DK2992295T3 (hu)
ES (1) ES2621238T3 (hu)
HU (1) HUE032454T2 (hu)
PL (1) PL2992295T3 (hu)
PT (1) PT2992295T (hu)
WO (1) WO2014177131A2 (hu)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10679390B1 (en) * 2016-07-19 2020-06-09 Uber Technologies, Inc. Confidence threshold determination for machine-learned labeling
US11373230B1 (en) * 2018-04-19 2022-06-28 Pinterest, Inc. Probabilistic determination of compatible content
DE102020003443A1 (de) * 2020-06-08 2021-12-09 Csb-System Se Vorrichtung und ein Verfahren zum Detektieren von Qualitäten eines Lebensmittelobjekts gewachsener oder unregelmäßiger Struktur

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6400996B1 (en) * 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
DE4408604C2 (de) 1994-03-08 1996-05-02 Horst Dipl Ing Eger Verfahren zur Bewertung von Schlachttierkörpern
DK172095B1 (da) 1995-03-01 1997-10-20 Slagteriernes Forskningsinst Fremgangsmåde ved bestemmelse af kvalitetsegenskaber af individuelle slagtekroppe og anvendelse af fremgangsmåden ved automatisk klassificering
DE19638065A1 (de) 1996-09-18 1998-03-19 Massen Machine Vision Systems Automatische Qualitätskontrolle von Fliesen
DE19720468A1 (de) 1997-05-15 1998-11-19 Siemens Ag Verfahren für ein neuronales Netzwerk zur Darstellung von Abbildungsfunktionen
DE10116439A1 (de) 2000-04-05 2001-10-11 Univ Ilmenau Tech Verfahren zur Generierung von Merkmalen für den Klassifikatorentwurf
EP1360649A2 (en) * 2001-02-02 2003-11-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. Registration reliability measure
US6751364B2 (en) * 2001-10-15 2004-06-15 Tyson Fresh Meats, Inc. Image analysis systems for grading of meat, predicting quality of meat and/or predicting meat yield of an animal carcass
US8439683B2 (en) * 2009-01-07 2013-05-14 Sri International Food recognition using visual analysis and speech recognition
DE102009000080B4 (de) 2009-01-08 2019-03-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Steuergerät zum Erkennen eines Fahrzustands eines Fahrzeugs
US8345930B2 (en) * 2010-01-22 2013-01-01 Sri International Method for computing food volume in a method for analyzing food
US8566746B2 (en) * 2010-08-30 2013-10-22 Xerox Corporation Parameterization of a categorizer for adjusting image categorization and retrieval
US8774515B2 (en) * 2011-04-20 2014-07-08 Xerox Corporation Learning structured prediction models for interactive image labeling

Also Published As

Publication number Publication date
DK2992295T3 (en) 2017-04-10
AU2014261870B2 (en) 2018-08-16
EP2992295B1 (de) 2017-01-04
ES2621238T3 (es) 2017-07-03
EP2992295A2 (de) 2016-03-09
CA2911186A1 (en) 2014-11-06
US20160070977A1 (en) 2016-03-10
WO2014177131A3 (de) 2014-12-24
WO2014177131A2 (de) 2014-11-06
PL2992295T3 (pl) 2017-07-31
US9977988B2 (en) 2018-05-22
PT2992295T (pt) 2017-04-06
AU2014261870A1 (en) 2015-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
HUE032454T2 (hu) Készülék és eljárás természetes vagy szabálytalan szerkezetû élelmiszerek osztályozására
Lucas et al. Evolution and function of routine trichromatic vision in primates
Christian et al. Mismatch of left ventricular function and infarct size demonstrated by technetium-99m isonitrile imaging after reperfusion therapy for acute myocardial infarction: identification of myocardial stunning and hyperkinesia
PEÑA‐BARRAGÁN et al. Mapping Ridolfia segetum patches in sunflower crop using remote sensing
Roth et al. High-throughput field phenotyping of soybean: Spotting an ideotype
HUE029436T2 (hu) Szerkezeti elem mechanikus erõhatások és/vagy nyomatékok felvételére és/vagy átadására, eljárás elõállítására és alkalmazása
Wong et al. Automatic detection of the macula in retinal fundus images using seeded mode tracking approach
ZA201503004B (en) Novel mucosal adjuvants and delivery systems
Piovano et al. Elasmobranch captures in the Fijian pelagic longline fishery
Rood Banded mongoose rescues pack member from eagle.
Tencatt et al. A new species of Corydoras Lacépède, 1803 (Siluriformes: Callichthyidae) from the upper rio Paraná basin, Brazil
Hornman et al. Populatietrends van overwinterende en doortrekkende watervogels in Nederland in 1975-201
Gallart et al. Asymptotic giant branch stars in NGC 6822: Probes of star formation history
Ranjbar et al. Scrophularia attariae and S. maharluica spp. nov.(Scrophulariaceae) from south Iran
Mazur et al. Pactola kuscheli sp. nov.(Coleoptera: Curculionidae), a potential cause for the decline of the threatened New Caledonian conifer, Agathis montana de Laubenfels, 1969 (Araucariaceae)
Hao et al. Breeding systems and seed production for six weedy taxa of Bidens
Aldave et al. Marginal zone mucosa associated lymphoid tissue diffuse large B cell lymphoma
Jiang et al. Conflict adaptation is independent of consciousness: Behavioral and ERP evidence.
Thomas et al. Rediscovery of Amomum kingii Baker (Zingiberaceae): endemic and highly threatened ginger from Sikkim, India
Fielder Ancient Phenotypes Revealed Through Present Day Species—A Morphological Analysis of Australia's Saw-Shelled Turtles Including the Threatened Myuchelys bellii (Testudines: Chelidae)
Amos Management policy for trochus fishery in the Pacific
Davidge NGC 5253 and ESO 269-G058: Dwarf Galaxies with a Past
Lauretta et al. Standardized catch rates of bluefin tuna (Thunnus thynnus) from the rod and reel/handline fishery off the northeast United States during 1993-2013
Ferraro et al. Deep luminosity functions of globular clusters–IV. NGC 6171⋆
Maity et al. Kuepferia kanchii sp. nov.(Gentianaceae) from Sikkim Himalaya