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Química Analítica en zonas rurales: metodologías participativas
(2024-10-21)
Castillo Cruz, Isabella
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Fonseca Castro, Gabriela
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Delgado Vega, Natalia
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Flores Sánchez, Daniel
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Ríos Suárez, Nicolás
La presente investigación aborda Química Analítica desde un análisis de series temporales, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a el sector público. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Biología Molecular: una perspectiva desde simulaciones computacionales aplicada a el ámbito digital
(2020-10-08)
Jiménez Fonseca, Julián
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Díaz Gómez, Daniel
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Delgado Vega, Natalia
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Medina Rivera, Camila
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Mendoza Nieto, Emilio
Este trabajo presenta un análisis de Biología Molecular utilizando un modelo de aprendizaje automático, con especial énfasis en su aplicación en poblaciones vulnerables. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Biología Molecular en ecosistemas urbanos inteligentes
(2019-03-12)
Pérez Restrepo, Camila
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Vega Mendoza, Andrés
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Delgado Vega, Natalia
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Vega Díaz, Paula
La presente investigación aborda Biología Molecular desde técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), con el objetivo de generar conocimiento aplicable a pequeñas y medianas empresas. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Estadística Aplicada en instituciones de educación superior
(2023-08-22)
Vega Castro, Tomás
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Díaz Gómez, Daniel
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Delgado Vega, Natalia
Este trabajo presenta un análisis de Estadística Aplicada utilizando simulaciones computacionales, con especial énfasis en su aplicación en el sector energético. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Evaluación de estrategias de Química Analítica en comunidades rurales
(2020-01-05)
Castillo Cruz, Isabella
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Delgado Vega, Natalia
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Vega Díaz, Paula
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Castro Salazar, Sofía
Se examina el estado actual de Química Analítica a partir de un modelo de inteligencia artificial, considerando las particularidades de entornos urbanos. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Manual introductorio a Estadística Aplicada
(2022-05-18)
Delgado Vega, Natalia
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Castillo Ortiz, Daniela
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Díaz Gómez, Daniel
Este trabajo presenta un análisis de Estadística Aplicada utilizando simulaciones computacionales, con especial énfasis en su aplicación en comunidades rurales. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Impacto de Ciberseguridad en entornos urbanos: hallazgos desde un modelo de aprendizaje automático
(2026-07-13)
Delgado Vega, Natalia
;
Pérez Pérez, Valeria
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Rivera López, Fernanda
Se examina el estado actual de Ciberseguridad a partir de un modelo de aprendizaje automático, considerando las particularidades de entornos urbanos. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Hacia un modelo integral de Física Aplicada para organizaciones sin ánimo de lucro
(2022-08-09)
Mendoza Nieto, Emilio
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Vega Díaz, Paula
;
Ríos Suárez, Nicolás
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Castro Salazar, Sofía
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Delgado Vega, Natalia
Este trabajo presenta un análisis de Física Aplicada utilizando un modelo de inteligencia artificial, con especial énfasis en su aplicación en el ámbito digital. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Guía práctica de Nutrición Clínica
(2019-12-25)
Gómez Aguilar, Rodrigo
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Delgado Vega, Natalia
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Rivera Fernández, Natalia
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Pérez Suárez, Andrea
Se examina el estado actual de Nutrición Clínica a partir de un análisis de series temporales, considerando las particularidades de zonas rurales. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Diagnóstico y estrategias de intervención en Biología Molecular para el sector público
(2025-06-06)
Cruz Herrera, Miguel
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Sánchez Rodríguez, Catalina
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Vega Díaz, Paula
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Delgado Vega, Natalia
;
Vega Mendoza, Andrés
Se examina el estado actual de Biología Molecular a partir de simulaciones computacionales, considerando las particularidades de pequeñas y medianas empresas. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.

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