Modelado predictivo de sistemas complejos para informática molecular : desarrollo de métodos de selección y aprendizaje de características en presencia de incertidumbre
En la actualidad existe una necesidad creciente de guiar el descubrimiento in silico de nuevos polímeros industriales mediante enfoques de Aprendizaje Maquinal supervisado que identifiquen correlaciones estructura-propiedad a partir de la información contenida en bases de datos de materiales, donde...
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| Autor Principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
2020
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| Acceso en línea: | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/5160 |
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