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pro vyhledávání: '"María Matilde García Lorenzo"'
Autor:
Alfredo Javier Simón Cuevas, María Matilde García Lorenzo, Manuel Enrique Puebla Martínez, Nayi Sánchez Fleitas, José Manuel Perea Ortega, Raúl Comas Rodríguez
Publikováno v:
Anales de la Academia de Ciencias de Cuba, Vol 12, Iss 1 (2022)
Introducción. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) han adquirido gran relevancia, al aumentar el valor de la información geográfica para tomar decisiones. Mejorar la eficacia del procesamiento y la recuperación de información en SIG, t
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https://doaj.org/article/6e85f4d1aa1c4fcd9a015e178747ab21
Autor:
María Matilde García Lorenzo, Yanela Rodríguez, Alejandro Ramón-Hernández, Beatriz Bello-Garcia, Yaima Filiberto, Alejandro Rosete, Yaile Caballero, Rafael Bello
Publikováno v:
Anales de la Academia de Ciencias de Cuba, Vol 10, Iss 3 (2020)
Introducción. La difusión de la COVID-19 en el mundo ha provocado una avalancha de investigaciones para enfrentarla y atenuar sus efectos, a lo cual han contribuido los estudios de inteligencia artificial. Objetivos. En este trabajo se muestra có
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https://doaj.org/article/28ba6b1344ca43a6ba580a09979d8102
Autor:
Nayi Sánchez Fleitas, Raúl Comas Rodríguez, María Matilde García Lorenzo, Amanda Riverol Quesada
Publikováno v:
Mikarimin, Vol 4, Iss 2, Pp 117-130 (2018)
La electricidad juega un rol importante en la satisfacción de las necesidades de las personas y constituye un medio para elevar nivel de vida de la población; su obtención se requiere de una complicada infraestructura. Las empresas eléctricas nec
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https://doaj.org/article/87a8a70a392f46fbb6502ce9d7834c24
Autor:
Alejandro Ramón-Hernández, Alfredo Simón-Cuevas, María Matilde García Lorenzo, Leticia Arco, Jesús Serrano-Guerrero
Publikováno v:
Information, Vol 11, Iss 11, p 535 (2020)
Opinion mining and summarization of the increasing user-generated content on different digital platforms (e.g., news platforms) are playing significant roles in the success of government programs and initiatives in digital governance, from extracting
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https://doaj.org/article/e677efe66c8b437d9cd6be3a5c667a1c
Publikováno v:
Revista Cubana de Ciencias Informáticas, Vol 9, Iss 1, Pp 42-62 (2015)
In this paper was presented a study of existing works on the subject of Face Expression Recognition, specifically in the sub problem of features selection for the classification. The line of studies of P. Ekman was approached as one of the most accep
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https://doaj.org/article/a011599b25f5427da5cffae6faf758d9
Publikováno v:
Revista Cubana de Informática Médica, Vol 8, Iss 1 (2016)
Debido al incremento exponencial de la información almacenada en las organizaciones, la Sociedad de la Información está siendo superada por la necesidad de nuevos métodos capaces de procesar la información y asegurar su uso productivo. Esto se h
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https://doaj.org/article/41447f577bae4e10bdb3009996993a87
Autor:
Gheisa Ferreira Lorenzo, María Matilde García Lorenzo, Zenaida García Valdivia, Natalia Martínez Sánchez
Publikováno v:
Revista Cubana de Ciencias Informáticas, Vol 1, Iss 4 (2011)
Los Sistemas de Enseñanza/Aprendizaje Inteligentes, se caracterizan por aplicar técnicas de Inteligencia Artificial, donde el término “inteligente” se asocia a la capacidad de adaptarse dinámicamente al desarrollo del aprendizaje del estudian
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https://doaj.org/article/a58e9e80df4944ca8e871e13d9ad5516
Autor:
Yanela Rodríguez Alvarez, María Matilde García Lorenzo, Yailé Caballero Mota, Yaima Filiberto Cabrera, Isabel M. García Hilarión, Daniela Machado Montes de Oca, Rafael Bello Pérez
Publikováno v:
Pattern Recognition Letters. 163:183-190
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::94d09d8e7e6a53e1ea86cca83674e6b1
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.07.003
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.07.003
Autor:
Gladys Casas Cardoso, L. Hernández, Yailen Martínez-Jiménez, Alejandro Morales Hernández, María Matilde García Lorenzo
Publikováno v:
Computación y Sistemas. 25
In supervised pattern classification, it often happens that a single individual classifier is not able to meet the requirements of the problem. This is the main reason that leads to the successful use of systems composed of several classifiers (class
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::50a9a60d1e9065ceaac445f021f96a46
https://doi.org/10.13053/cys-25-3-3416
https://doi.org/10.13053/cys-25-3-3416