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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12856Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Carrera, Edgar, dir. | - |
| dc.contributor.author | Merizalde Aguirre, Daniela Alejandra | - |
| dc.date.accessioned | 2024-01-15T19:35:00Z | - |
| dc.date.available | 2024-01-15T19:35:00Z | - |
| dc.date.issued | 2023-05-17 | - |
| dc.identifier.citation | Tesis (Carrera encontrada en portada de tesis), Universidad San Francisco de Quito, Colegio ... ; Quito, Ecuador, 2023 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12856 | - |
| dc.description | Collision analysis at high energy physics involves working with a lot of data. One way to manage that amount of data applies machine learning algorithms. This project uses a convolutional neural network to classify particles in high-energy physics by creating an image of the event... | es_ES |
| dc.description.abstract | En física de altas energías se requiere diferenciar distintos procesos considerando una gran cantidad de información. Por esta razón, se aplican algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos. El proyecto aplica una red neuronal de convolución para clasificar distintos decaimientos.. | es_ES |
| dc.format.extent | 70 h. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Quito | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
| dc.subject | Colisiones (Física) - Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
| dc.subject | Partículas (Física nuclear) | es_ES |
| dc.subject.other | Ciencias | es_ES |
| dc.subject.other | Física | es_ES |
| dc.title | Clasificación de colisiones de partículas de alta energía utilizando redes de convolución | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Física | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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