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Aguilera–del–Toro, R.H., Aguilera-Granja, F., Voge Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2019 The Journal of physics and chemistry of solids Vol.135 No.-
Structural and electronic properties of (TiO2)N nanowires: A density functional theory investigation
Aguilera–del–Toro, R.H., Aguilera-Granja, F., Voge Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2018 The Journal of physics and chemistry of solids Vol.119 No.-
Novel method to obtain the optimal polygonal approximation of digital planar curves based on Mixed Integer Programming
Aguilera-Aguilera, E.J., Carmona-Poyato, A., Madri Elsevier Science B.V., Amsterdam 2015 Journal of visual communication and image represen Vol.30 No.-
Prediction of functional data with spatial dependence: a penalized approach
Aguilera-Morillo, M. C., Durbán, M. a., Aguilera, Springer Science + Business Media 2017 Stochastic Environmental Research and Risk Assessm Vol.31 No.1
EFSA Scientific Colloquium 24 – 'omics in risk assessment: state of the art and next steps
; Aguilera, Jaime; Aguilera‐Gomez, Margarita; Barr John Wiley & Sons Ltd 2018 EFSA supporting publications Vol.15 No.11
Penalized spline approaches for functional logit regression
Aguilera-Morillo, M. C., Aguilera, A. M., Escabias Springer Science + Business Media 2013 TEST -MADRID- Vol.22 No.2
Unsupervised Approximation of Digital Planar Curves
Aguilera-Aguilera, Eusebio J., Carmona-Poyato, A Springer 2015 Lecture Notes in Computer Science Vol.2015 No.9117
The computation of polygonal approximations for 2D contours based on a concavity tree
Aguilera-Aguilera, E. J., Carmona-Poyato, A., Madr Elsevier Science B.V., Amsterdam 2014 Journal of visual communication and image represen Vol.25 No.8
Fast computation of optimal polygonal approximations of digital planar closed curves
Aguilera-Aguilera, E.J., Carmona-Poyato, A., Madri Elsevier Science B.V., Amsterdam 2016 Graphical models Vol.84 No.-
Penalized versions of functional PLS regression
Aguilera, A. M., Aguilera-Morillo, M. C., Preda, C Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2016 CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS Vol.154 No.-
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