Resultados de búsqueda - "CNN"
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1
Aplicativo inteligente basado en CNN+LSTM para identificar contraseñas filtradas y reducir el riesgo asociado
Publicado 2026Materias: “…CNN+LSTM…”
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Tesis de pregrado -
2
Sistema Experto Basado en Visión Artificial para el Diagnóstico de Plagas de Cacao en la Región San Martín
Publicado 2023Materias: “…CNN…”
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Tesis de pregrado -
3
Clasificación de la frescura del pescado utilizando una red neuronal convolucional
Publicado 2023Materias: “…CNN…”
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Tesis de pregrado -
4
Deep Learning para la detección automática del nivel de concentración mediante la generación de imágenes de los universitarios
Publicado 2026Materias: “…CNN…”
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Tesis de maestría -
5
Modelo de Deep Learning para reconocimiento de Diplocarpon Rosae en rosas Mister Lincoln en zonas altoandinas
Publicado 2023Materias: “…CNN…”
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Tesis de pregrado -
6
Arquitectura de software con YOLOv8 para la detección y clasificación automática de armas con alerta inmediata en videovigilancia urbana
Publicado 2026Materias: “…CNN…”
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Tesis de pregrado -
7
Estimación de la Gravedad en Enfermedades en los Cultivos del Aguacate Basado en Imágenes Mediante Redes Neuronales Convolucionales
Publicado 2025Materias: “…Aprendizaje profundo redes neuronales convolucionales CNN…”
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Tesis de maestría -
8
Comparative Evaluation of Deep Learning Object Detectors for Real-Time Parking Occupancy Detection Under Variable Lighting Conditions
Publicado 2026Materias: “…Faster R-CNN…”
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Artículo -
9
Discrimination of foreign bodies in quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) grains using convolutional neural networks with a transfer learning approach
Publicado 2023“…These results evidence the capacity of CNN architectures to be used for the discrimination of foreign bodies in quinoa processing facilities.…”
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Artículo -
10
Evaluación comparativa de arquitecturas de Deep Learning mediante modelos estadísticos para la detección de malware polimórfico en entornos empresariales
Publicado 2026“…Con una puntuación F1 de 0,966, superó a las arquitecturas Transformer (F1 = 0,721) y CNN1D (F1 = 0,244). El análisis inferencial mediante GLM confirmó una ventaja estadísticamente significativa de MLP sobre CNN1D (OR = 29,19; p < 0,001). …”
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Tesis de pregrado -
11
Classification of fish freshness using a convolutional neural network
Publicado 2023“…The objective is to propose a computational model based on a CNN to classify the freshness of the trout based on the changes in color of their eyes and gills. …”
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Preprint -
12
Classification of fish freshness using a convolutional neural network
Publicado 2023“…The objective is to propose a computational model based on a CNN to classify the freshness of the trout based on changes in the color of their eyes and gills. …”
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Preprint -
13
Classification of fish freshness using a convolutional neural network
Publicado 2023“…The objective is to propose a computational model based on a CNN to classify the freshness of the trout based on changes in the color of their eyes and gills. …”
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Preprint -
14
Classification of fish freshness using a convolutional neural network
Publicado 2024“…The objective is to propose a computational model based on a CNN to classify the freshness of the trout based on changes in the color of their eyes and gills. …”
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Preprint -
15
Classification of fish freshness using a convolutional neural network
Publicado 2023“…The objective is to propose a computational model based on a CNN to classify the freshness of the trout based on changes in the color of their eyes and gills. …”
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Preprint -
16
Deduplicated benchmark for smartphone conjunctival anaemia detection in children (CP-AnemiC): code, duplicate map and results
Publicado 2026“…Includes the SHA-256 + perceptual-hash duplicate audit of CP-AnemiC (710 rows, 472 unique images), colour-feature classifiers with nested repeated cross-validation, lightweight CNNs (PyTorch/CUDA and Keras) with ONNX/TFLite FP32/FP16/INT8 export and latency measurements, SHAP and Grad-CAM explainability, WHO-2024 threshold sensitivity analysis, per-seed CNN results, figures and a CLAIM 2024 / TRIPOD+AI reporting map. …”
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Software -
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Sistema inteligente de detección y monitoreo de espacios de estacionamiento mediante visión por computadora y Deep learning en el campus de la Universidad Peruana Unión, Juliaca
Publicado 2026“…Este estudio presenta una evaluación comparativa de cinco arquitecturas de detección de objetos —YOLOv8s, YOLOv11s, YOLOv12s, RT-DETR-L y Faster R-CNN— para el monitoreo inteligente de la ocupación vehicular en tiempo real bajo condiciones de iluminación variables. …”
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Tesis de pregrado -
18
ARGOS-11: pesos de la evidencia primaria (Mejorar sobre oclusión sintética no basta: estudio controlado de la transferencia a la oclusión real en la detección de personas)
Publicado 2026“…Son 67 corridas (YOLOv11s, YOLOv11m, Faster R-CNN y RetinaNet), los mismos pesos de la última época que se evaluaron en el artículo. …”
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Conjunto de datos -
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Glocalización : cómo los seguidores de Jesús enfrentan un mundo sin gracia
Publicado 2009.Tabla de Contenidos: “…-- Todo se trata del reino de Dios; no de las misiones -- Nacido en una familia, llamado a una ciudad -- Toda nación bajo Dios; y todavía más -- Cómo ser prácticos en cuanto a lo que podemos hacer -- Envie a toda la iglesia -- Siga a Jesús en CNN -- Llame primero a la puerta del frente -- Reduzca el occidente para que el oriente pueda crecer -- Fomente la cultura en lugar de luchar contra ella -- Sirva no para convertir, sino porque ha sido convertido -- Sea el mejor amigo de Gandhi -- Cómo se hará la obra (valores clave) -- supere su llamamiento a predicar -- Enfrente su temor a la muerte -- Dependa del Espíritu santo.…”
Libro -
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Reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex
Publicado 2023“…Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configuración necesaria para el entrenamiento o procesamiento de los datos con red neuronal en este caso la convolutional neural network (CNN). Los resultados fueron que los valores de Accuracy obtenidos del entrenamiento (Train) y validación (Val), donde observamos que la media de 150 épocas el accuracy del Train es de 0,7846% y del Val es igual a 0,7983%, dando un mejor porcentaje de asertividad. …”
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Tesis de pregrado