Estimación de indicadores de beta alpha diversidad basados en variables climáticas y geológicas usando técnicas de Machine Learning.

Identificador persistente para citar o vincular este elemento: https://accedacris.ulpgc.es/handle/10553/141589

Campo DC	Valor	idioma
dc.contributor.advisor	Afonso Suárez, María Dolores	es
dc.contributor.advisor	Daniel Reyes Parrila	es
dc.contributor.author	Guerra Déniz, Irene
dc.date.accessioned	2025-06-29T20:04:44Z	-
dc.date.available	2025-06-29T20:04:44Z	-
dc.date.issued	2025
dc.identifier.other	Gestión académica
dc.identifier.uri	https://accedacris.ulpgc.es/handle/10553/141589	-
dc.title	Estimación de indicadores de beta alpha diversidad basados en variables climáticas y geológicas usando técnicas de Machine Learning.
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type	BachelorThesis
dc.contributor.departamento	Departamento de Informática y Sistemas
dc.type2	Trabajo final de grado
dc.identifier.matricula	TFT-36491
dc.identifier.ulpgc	Sí
dc.contributor.buulpgc	BU-INF
dc.contributor.titulacion	Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
item.fulltext	Sin texto completo	-
item.grantfulltext	none	-
Colección:	Trabajo final de grado

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