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Uso de métodos de Deep Learning para clasificación de compuestos nanoestructurados heterogéneos

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Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño.
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Resumen
La inteligencia artificial y nanotecnología son dos campos de la ciencia que están cambiando el mundo y empujando hacia novedades en soluciones de la vida diaria. Este trabajo usa la inteligencia artificial en su rama de aprendizaje profundo (Deep learning) usando redes neuronales convolucionales en visión computacional mediante imágenes nanoestructuradas heterogéneas obtenidas en microscopía electrónica de transmisión (TEM) a partir de materiales sintetizados que generan luz blanca, para clasificar los compuestos químicos que la integran en las escalas nanométrica y micrométrica.
Descripción
Palabras clave
Ingeniería, Tesis
Citación
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