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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorEscobar Ávalos, Emmanuel-
dc.creatorEscobar Ávalos, Emmanuel %784104-
dc.date.accessioned2021-07-21T14:22:46Z-
dc.date.available2021-07-21T14:22:46Z-
dc.date.issued2018-07-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1519-
dc.descriptionLa detección oportuna de los posibles agentes patógenos en plantas ornamentales es un factor crítico para el sector productivo, ya que permite evitar o controlar la proliferación de éstos. Por lo tanto, en está tesis de maestría se propuso y se implementó una herramienta llamada “OrnaNet”, la cual permite predecir la presencia de agentes patógenos en la producción de plantas ornamentales a través de redes neuronales convolucionales.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titlePredicción de Agentes Patógenos en Plantas Ornamentales Utilizando Redes Neuronaleses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGarcía Díaz, Noel %292758-
dc.contributor.directorVerduzco Ramírez, Jesús A. %256074-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Colimaes_MX
Collection(s) :MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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