1. Repositorio Digital USFQ
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  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPérez, Noel, dir-
dc.contributor.authorHuertas García, Kevin Daniel-
dc.date.accessioned2025-04-29T19:56:53Z-
dc.date.available2025-04-29T19:56:53Z-
dc.date.issued2024-12-16-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniería en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14239-
dc.descriptionThe detection and classification of volcanic seismic events are crucial for monitoring volcanic activity and mitigating natural disasters. Early identification of precursor seismic signals enables timely warnings, potentially saving lives in areas threatened by active volcanoes...es_ES
dc.description.abstractLa detección y clasificación de eventos sísmicos volcánicos son fundamentales para el monitoreo de la actividad volcánica y la mitigación de desastres naturales. La identificación temprana de señales sísmicas precursoras permite emitir alertas oportunas, con el potencial de salvar vidas en zonas amenazadas por volcanes activos...es_ES
dc.format.extent29 h.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectVolcanes - Monitoreo - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectSismología - procesamiento de señales - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherGeologíaes_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.titleApplication of transformer based machine learning models for the classification of seismic signalses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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