revista científica, revista multidisciplinaria, acceso abierto, artículos de investigación, revisión por pares, ciencias agropecuarias, ciencias biológicas, ciencias ambientales, informática, inteligencia artificial, tecnología educativa, desarrollo sustentable, divulgación científica, publicación académica, TecNM, Instituto Tecnológico de Ciudad Altamirano, revista digital, CC BY-NC-SA 4.0, ISSN 3061-810X
Volver a los detalles del artículo Análisis de la supervisión industrial mediante algoritmos de detección de anomalías con técnicas de machine learning Descargar Descargar PDF