Zobrazeno 1 - 10
of 37
pro vyhledávání: '"Pérez-Henríquez P"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Stefanía Morales-Herrera, Carlos Rubilar-Hernández, Patricio Pérez-Henríquez, Lorena Norambuena
Publikováno v:
Frontiers in Plant Science, Vol 13 (2023)
Plants can modify their body structure, such as their root architecture, post-embryonically. For example, Arabidopsis thaliana can develop lateral roots as part of an endogenous program or in response to biotic and abiotic stimuli. Root pericycle cel
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fd23d461eba644ab93a0188e9a9f54e3
Autor:
Roberto C. Vargas-Maldonado, Jorge G. Lozoya-Reyes, Mauricio A. Ramírez-Moreno, Jorge de J. Lozoya-Santos, Ricardo A. Ramírez-Mendoza, Blas L. Pérez-Henríquez, Augusto Velasquez-Mendez, Jose Fernando Jimenez Vargas, Jorge Narezo-Balzaretti
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 1, p 333 (2022)
A lack of data collection on conscious mobility behaviors has been identified in current sustainable and smart mobility planning, development and implementation strategies. This leads to technocentric solutions that do not place people and their beha
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8e8049ba8ad149cdbfd2ec043e9ebef6
Autor:
Karen Lizette Rodríguez-Hernández, Jorge Narezo-Balzaretti, Ana Luisa Gaxiola-Beltrán, Mauricio Adolfo Ramírez-Moreno, Blas Luis Pérez-Henríquez, Ricardo Ambrocio Ramírez-Mendoza, Daniel Krajzewicz, Jorge de-Jesús Lozoya-Santos
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 23, p 12267 (2022)
Urban planning has a crucial role in helping cities meet the United Nations’ Sustainable Development Goals and robust datasets to assess mobility accessibility are central to smart urban planning. These datasets provide the information necessary to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af103cb49b994df7ba8e71ee270895e6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mauricio A. Ramírez-Moreno, Sajjad Keshtkar, Diego A. Padilla-Reyes, Edrick Ramos-López, Moisés García-Martínez, Mónica C. Hernández-Luna, Antonio E. Mogro, Jurgen Mahlknecht, José Ignacio Huertas, Rodrigo E. Peimbert-García, Ricardo A. Ramírez-Mendoza, Agostino M. Mangini, Michele Roccotelli, Blas L. Pérez-Henríquez, Subhas C. Mukhopadhyay, Jorge de Jesús Lozoya-Santos
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 17, p 8198 (2021)
Experts confirm that 85% of the world’s population is expected to live in cities by 2050. Therefore, cities should be prepared to satisfy the needs of their citizens and provide the best services. The idea of a city of the future is commonly repres
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/32390a8660ef49d5a2d6912366ad1c28
Autor:
Ana Luisa Gaxiola-Beltrán, Jorge Narezo-Balzaretti, Mauricio Adolfo Ramírez-Moreno, Blas Luis Pérez-Henríquez, Ricardo Ambrocio Ramírez-Mendoza, Daniel Krajzewicz, Jorge de-Jesús Lozoya-Santos
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 16, p 7519 (2021)
Cities demand urgent transformations in order to become more affordable, livable, sustainable, walkable and comfortable spaces. Hence, important changes have to be made in the way cities are understood, diagnosed and planned. The current paper puts u
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ee6db5116e00419fa20889315ce6aaf1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mauricio A. Ramírez-Moreno, Mariana Díaz-Padilla, Karla D. Valenzuela-Gómez, Adriana Vargas-Martínez, Juan C. Tudón-Martínez, Rubén Morales-Menendez, Ricardo A. Ramírez-Mendoza, Blas L. Pérez-Henríquez, Jorge de J. Lozoya-Santos
Publikováno v:
Brain Sciences, Vol 11, Iss 6, p 698 (2021)
This study presents a neuroengineering-based machine learning tool developed to predict students’ performance under different learning modalities. Neuroengineering tools are used to predict the learning performance obtained through two different mo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/996818cea70d4c4b95f48b290c3df301
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.