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списки домов не имеющих разрешения на строительство, Procesamiento de imágenes de fruto de palma de aceite mediante técnicas , PROCESAMIENTO DE IMAGENES DE FRUTO DE PALMA DE - Scribd, Get Textbooks on Google Play - Google Books, AcademyCv - Uniandes, Carlos Felipe Valencia Arboleda - Uniandes, Procesamiento de imágenes de fruto de palma de aceite mediante técnicas , Procesamiento de imágenes de fruto de palma de aceite - Uniandes.
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El color se ha utilizado como indicador de estado de maduración en el sector agroindustrial de aceite de palma. Actualmente, este texto se evalúa manualmente mediante la inspección visual del cosechero, lo que conlleva la detección de la calidad del fruto de la palma de aceite (RFF). Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de clasificación automatizado de fruto de aceite con las , procesamiento de imagenes de fruto de palma de aceite mediante tecnicas de machine learning para la clasificacion de fruto y prediccion de la calidad de aceite de palma.trabajo dirigido por: contreras j, valencia c, norza e, PROCESAMIENTO DE IMAGENES DE FRUTO DE PALMA DE ACEITE MEDIANTE TECNICAS DE MACHINE LEARNING PARA LA CLASIFICACION DE FRUTO Y PREDICCION DE LA CALIDAD DE ACEITE DE PALMA. Tesis. Leer más . Valencia C, Segura D. (2018) Penalized regression approach to the portfolio selection problem considering parameter uncertainty., Publicaciones similares. Using machine learning and data analysis with mobile applications Published: (2018) ; Efecto de la aplicación de pre-procesamiento de imágenes en el rendimiento de redes neuronales convolucionales para la clasificación de pacientes con COVID-19 y neumonía a partir de imágenes de radiografías de tórax Published: (2022), Séneca, repositorio institucional de la Universidad de los Andes, que permite la conservación, el libre acceso, la consulta de documentos y datos generados por la comunidad Uniandina, como resultado de los procesos de investigación y creación académica o científica., Resumen . Contexto: Este artículo contiene un análisis de las aplicaciones de las distintas técnicas de Deep Learning y Machine Learning utilizadas en un gran rango de industrias para garantizar el control de la calidad en productos terminados mediante la identificación de los defectos superficiales. Métodos: Se desarrolló una revisión sistemática de las tendencias y las aplicaciones .