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/TES01000805844
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBarbosa Pacheco, José Luis
dc.creatorJiménez Benítez, Ricardo
dc.date.created2020-12-07T00:00:00-
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000805844-
dc.format.extent1 recurso en línea (102 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=000805844
dc.subject.classificationCiencias Físico - Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleAplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción eficiente del balance de flujo metabólico celular, y su posterior integración en el simulador GRO.
dc.typeTesis de licenciatura
dcterms.contributorBarbosa Pacheco, José Luis::si::SinIdentificador::role::asesorTesis
dcterms.creatorJiménez Benítez, Ricardo::si::SinIdentificador
dc.degree.nameIngeniería en Telecomunicaciones, Sistemas y Electrónica
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2020/diciembre/0805844/Index.html
dc.format.supportrecurso en línea
dc.degree.departmentFacultad de Estudios Superiores Cuautitlán-
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

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