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Evaluación de técnicas de Deep Learning para la detección de anomalías en máquinas rotativas
(2023)
En este proyecto, se ha realizado una evaluación exhaustiva de técnicas de Deep Learning (DL) para la detección de anomalías en máquinas rotativas mediante datos de sensores de vibración. Se destaca la importancia de los ...
Aplicación de modelos de aprendizaje automático para la detección de entrada en sueño a partir de variables fisiológicas medidas por pulseras de actividad
(2023)
El presente proyecto aborda la problemática de la detección de entrada en sueño o somnolencia crítica en base a los registros fisiológicos – particularmente la frecuencia cardiaca – proporcionados por pulseras de actividad ...