Deep learning para la predicción de la viscosidad en un microvicosímetro capilar.

dc.contributor.advisor	Pastoriza, Hernán (director)
dc.contributor.author	Paris, Facundo N.
dc.date.accessioned	2026-04-06T16:47:12Z
dc.date.created	2018-12-11
dc.description.institutionalaffiliation	Fil. Paris, Facundo N.. Comisión Nacional de Energía Atómica. Instituto Balseiro; Argentina
dc.format.extent	76
dc.identifier.uri	https://nuclea.cnea.gob.ar/handle/20.500.12553/9808
dc.language.ISO639-3	spa
dc.publisher	Comisión Nacional de Energía Atómica. Instituto Balseiro
dc.rights.accesslevel	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject.keyword	Neural networks
dc.subject.keyword	Redes neuronales
dc.subject.keyword	Machine learning
dc.subject.keyword	Aprendizaje profundo
dc.subject.keyword	Microviscomeer
dc.subject.keyword	Microviscosimetro
dc.subject.keyword	Microfluidcs
dc.subject.keyword	Microfluidica
dc.title	Deep learning para la predicción de la viscosidad en un microvicosímetro capilar.
dc.title.alternative	Deep learning to predict yhe viscosity in a capilar microviscometer.
dc.type	Tesis
dc.type.openaire	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.snrd	info:ar-repo/semantics/tesis de grado
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional de Cuyo (Argentina). Instituto Balseiro

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