Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000784548
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorFuentes Pineda, Gibran
dc.contributor.advisorSalinas Vázquez, Martín
dc.creatorRodríguez Horcasitas, Jorge Arturo
dc.date.created2019-01-22T00:00:00-
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000784548-
dc.format.extent1 recurso en línea (115 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=000784548
dc.subject.classificationCiencias Físico - Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titlePredicción de propiedades termodinámicas en fluidos utilizando técnicas de aprendizaje de máquinas
dc.typeTesis de maestría
dcterms.contributorFuentes Pineda, Gibran::si::SinIdentificador::role::asesorTesis
dcterms.contributorSalinas Vázquez, Martín::si::SinIdentificador::role::asesorTesis
dcterms.creatorRodríguez Horcasitas, Jorge Arturo::si::SinIdentificador
dc.degree.nameMaestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2019/enero/0784548/Index.html
dc.format.supportrecurso en línea
dc.degree.departmentPrograma de Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación
dc.degree.departmentInstituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.degree.levelMaestría
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 maestría

Texto completo:
Archivo Descripción Tamaño Formato  
000784548.mrcRegistro bibliográfico en formato MARC1.72 kBMARCVisualizar/Abrir
0784548.pdfTexto Completo13.08 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons