Búsqueda por número de registro: eunm008296
 
 
LDR ·····ntm##22·····5a#4500
001 eunm008296
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008 200829s2020####ag#######bm###000#0#spa#d
245 10 $a Modelado predictivo de sistemas complejos para informática molecular : $b desarrollo de métodos de selección y aprendizaje de características en presencia de incertidumbre / $c Fiorella Cravero.
260 ## $c 2020.
300 ## $a 1 v. (en varias paginaciones) : $b il. col. ; $c 30 cm.
500 ## $a Directores de tesis: Ignacio Ponzoni y Mónica Fátima Díaz.
500 ## $a "Tesis Doctoral en Ciencias de la Computación".
502 ## $a Tesis (doctoral)--Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación, 2020.
530 ## $a Disponible también en formato digital la portada, resumen y abstract (en período de teletrabajo).
504 ## $a Incluye referencias bibliográficas.
100 1# $a Cravero, Fiorella. $4 dis
700 1# $a Ponzoni, Ignacio. $4 ths
700 1# $a Díaz, Mónica Fátima. $4 ths
710 2# $a Universidad Nacional del Sur. $b Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación $4 dgg.
082 04 $a 040 $2 15
082 04 $a 005.7 $2 21
653 ## $a Ciencias de la computación.
653 ## $a Informática de polímeros.
653 ## $a Modelado predictivo.
653 ## $a Modelos QSPR.
653 ## $a Polidispersión.
856 41 $3 Texto parcial en período de teletrabajo $u http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/5160

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