| 000 | 01026nam a22002055a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | CL-ChUAC | ||
| 005 | 20240531121644.0 | ||
| 007 | ta | ||
| 008 | 240531s2023 cl ||||| |||| 000 ||spa | ||
| 022 | _a0718-0802 | ||
| 040 |
_aCL-ChUAC _bspa _cCL-ChUAC _erda |
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| 100 | 1 |
_aPatiño, Miguel _eautor |
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| 245 | 1 | 0 |
_aInteligencia artificial para detectar y prevenir partiduras en cerezos: _bCrackSense, proyecto financiado por la Unión Europea _cMiguel Patiño |
| 336 |
_2rdacontent _atext _btxt |
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| 337 |
_2rdamedia _aunmediated _bn |
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| 338 |
_2rdacarrier _avolume _bnc |
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| 520 | 3 | _aCon recolección de datos e información a través de sensores en el campo y procesado por Machine Learning, este proyecto busca detectar de forma temprana loas grietas y fisuras que se puedan formar en cerezas, muchas de ellas invisibles al ojo humano, y así evitar las fuerte pérdidas que generan en este cultivo. | |
| 773 | 0 |
_dSantiago de Chile _gNúmero 141, Noviembre/Diciembre 2023, página 34 _tRedagrícola |
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| 942 |
_2ddc _cAREV |
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| 999 |
_c2370291 _d2370291 |
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