1. Repositorio de Tesis DGBSDI
  2. TESIUNAM
  3. Tesis de licenciatura
Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000825930
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMolero Castillo, Guillermo
dc.creatorDurán Romero, José Arturo
dc.date.created2022-06-07T00:00:00-
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000825930-
dc.format.extent1 recurso en línea (86 páginas)-
dc.format.mediumcomputadora
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languagespa-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.source.urihttps://tesiunam.dgb.unam.mx/F?current_base=TES01&func=direct&doc_number=000825930
dc.subject.classificationCiencias Físico - Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleRelación de la afluencia de usuarios en el metro y hospitalizaciones por COVID-19 en la Ciudad de México : un enfoque de aprendizaje automático
dc.typeTesis de licenciatura
dcterms.contributorMolero Castillo, Guillermo::si::SinIdentificador::role::asesorTesis
dcterms.creatorDurán Romero, José Arturo::si::SinIdentificador
dc.degree.nameIngeniero en Computación
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2022/junio/0825930/Index.html
dc.format.supportrecurso en línea
dc.degree.departmentFacultad de Ingeniería
dc.degree.levelLicenciatura
dc.rights.accessrightsAcceso en línea sin restricciones
dc.type.versionpublishedVersion
dc.publisher.locationMX
dc.date.modified2023-11-25T00:00:00-
Aparece en las colecciones: Tesis de licenciatura

Texto completo:
Archivo Descripción Tamaño Formato  
000825930.mrcRegistro bibliográfico en formato MARC1.36 kBMARCVisualizar/Abrir
0825930.pdfTexto Completo5.09 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del recurso


Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons