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Medientyp: E-Artikel Titel: Lecture Notes in Computer Science: Context- and Situation Prediction for the MyAQI Urban Air Quality Monitoring System Beteiligte: Schürholz, Daniel; Zaslavsky, Arkady; Kubler, Sylvain Erschienen: Springer International Publishing, 2019 Erschienen in: Lecture Notes in Computer Science Sprache: Nicht zu entscheiden DOI: 10.1007/978-3-030-30859-9_7 ISSN: 0302-9743; 1611-3349 Entstehung: Anmerkungen: