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Autor(es)
2020-09
Aprendizaje supervisado en detección de osteoartritis de rodilla a partir de imágenes de resonancia magnética
Oyarzo Huichaqueo, Marco Antonio
;
Puig Valls, Domènec Savi
2020-01-08
Estimación de la calidad del aire de Galicia mediante técnicas de machine-learning
Camí Núñez, Víctor
;
Casas-Roma, Jordi
;
Parada Medina, Raúl
2019-06-12
Modelos de clasificación para incidencias en entornos industriales con datos no balanceados
Martínez Raya, José Manuel
;
Casas-Roma, Jordi
;
Parada Medina, Raúl
2019-01
Estudio de viabilidad para el control de existencias mediante reconocimiento visual y redes neuronales convolucionales
Arencibia Guerra, Antonio
;
Casas-Roma, Jordi
;
Hernández-González, Jerónimo
2020-01
Estudio del conjunto de datos NHANES mediante el empleo de técnicas de aprendizaje no supervisado
Sánchez Temporal, Raúl
;
Prados Carrasco, Ferran
;
Subirats, Laia
2019-06
Análisis de la Encuesta de Salud Nacional y Examen de Nutrición de Estados Unidos (NHANES) usando machine learning
Crespo Estévez, María José
;
Casas-Roma, Jordi
;
Subirats, Laia
2021-12-24
Machine Learning based scratches on printed paper detection, in high-speed printing systems
Falcés Valls, Jordi
;
Ventura, Carles
;
Burguera, Antoni
2019-06
Study of the transcriptional function of cyclin D1 in leukemia
Milán Otero, Antonio
;
Casas-Roma, Jordi
;
BARCELÓ, PhD, CARLES
2021-12-27
Aplicación de Machine Learning al consumo eléctrico de edificios inteligentes
Meneses Díez, Mónica
;
Monzo, Carlos
;
Crespo García, David
2020-01
Análisis de métodos de aprendizaje automático para la clasificación de señales EEG de pacientes con epilepsia
Álvarez Mijares, Dimas
;
García Vizcaino, David
;
Solé-Casals, Jordi
Opciones relacionadas
Autor
1
Arencibia Guerra, Antonio
1
Camí Núñez, Víctor
1
Crespo Estévez, María José
1
Dueñas Quesada, José María
1
Falcés Valls, Jordi
.
siguiente >
Materia
12
Aprenentatge automàtic -- TFM
12
Machine learning -- TFM
2
aprendizaje profundo
2
aprenentatge profund
2
deep learning
.
siguiente >
Fecha de publicación
2
2021
5
2020
5
2019