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1-16

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INTERFACES NEURONALES Y SISTEMAS MÁQUINA-CEREBRO: FUNDAMENTOS Y APLICACIONES. REVISIÓN.
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14-22

CALIBRACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE UN MODELO DE HORNO DE ARCO ELÉCTRICO EMPLEANDO SIMULACIÓN Y REDES NEURONALES
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39-50

APLICACIÓN DE MAPAS DE KOHONEN PARA LA PRIORIZACIÓN DE ZONAS DE MERCADO: UNA APROXIMACIÓN PRÁCTICA
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157-169

APLICACIÓN DE REDES NEURONALES EN LA CLASIFICACIÓN DE ARCILLAS (APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN CLASSIFICATION OF CLAYS)
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183-191

Clasificación de cáncer cervical usando redes neuronales convolucionales, transferencia de aprendizaje y aumento de datos
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35008 pp. 1-12

Red neuronal artificial para detectar esfuerzo físico desde planos de fase de onda de pulso
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Importancia de las frecuencias de resonancia del tracto vocal en la estimación de posiciones articulatorias - IMPORTANCE OF THE RESONANCE FREQUENCIES OF THE VOCAL TRACT IN ESTIMATING ARTICULATORY POSITIONS
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53-60

Diseño y construcción de un robot cartesiano de 3 grados de libertad
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Identificación de personas a través de las manos mediante redes neuronales artificiales
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Diseño de un clasificador basado en redes neuronales para pacientes en proceso de extubación
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Métodos de clasificación para identificar lesiones en piel a partir de espectros de reflexión difusa (Classification methods to identify lesions in skin starting from spectra of diffuse reflectance)
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APPLICATION OF KOHONEN MAPS FOR THE PRIORITIZATION OF MARKET AREAS: A PRACTICAL APPROACH
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157-169

Modelos de series temporales para pronóstico de la demanda eléctrica del sector de explotación de minas y canteras en Colombia
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CNN-PROMOTER, NEW CONSENSUS PROMOTER PREDICTION PROGRAM BASED ON NEURAL NETWORKS
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Traducción automática del lenguaje dactilológico de sordos y sordomudos mediante sistemas adaptativos (AutomAtic trAnslAtion of the dActilologic language of hearing impaired by adaptive systems)
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Algoritmos para el procesamiento de imágenes implementados en el Robot Humanoide InMoov.
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Análisis de características tiempo-frecuencia para la predicción de series temporales de Material Particulado usando Regresión por Vectores de Soporte y Optimización por Enjambre de Partículas
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