Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/61064
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorSuárez Araujo, Carmen Pazes
dc.contributor.advisorSimoes Da Fonseca, José Luises
dc.contributor.authorBarahona Da Fonseca, Josées
dc.date.accessioned2020-01-21T07:53:34Z-
dc.date.available2007-06-06T00:00:00Zes
dc.date.available2020-01-21T07:53:34Z-
dc.date.issued2002en_US
dc.identifier.othercontentdm-postulpgces
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/61064-
dc.formatPDFes
dc.format.mimetype300 ppp., TIFF sin compresiónes
dc.languagespaen_US
dc.rightsAcceso restringido para la comunidad universitaria de la ULPGCes
dc.subject120317 Informáticaen_US
dc.subject.otherInformáticaes
dc.subject.otherComputaciónes
dc.subject.otherRedes neuronaleses
dc.titleTeorías y modelos sobre computación dendrítica y procesos de aprendizaje usando analogía cuantíca : implicaciones en computación neuronal y procesos cognitivoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Informática Y Sistemases
dc.contributor.facultadEscuela de Ingeniería Informáticaen_US
dc.identifier.absysnet240493es
dc.type2Tesis doctoralen_US
dc.description.notasPrograma de doctorado: Percepción Artificial y Aplicacionesen_US
dc.identifier.currens101es
dc.description.numberofpages120 p.es
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTESIS-73557es
dc.identifier.ulpgces
dc.contributor.programaPercepción Artificial Y Aplicacioneses
item.fulltextCon texto completo-
item.grantfulltextrestricted-
crisitem.advisor.deptGIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data-
crisitem.advisor.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
Colección:Tesis doctoral
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