INGEMACHINES
Ingeniería aplicada y machine learning para la sostenibilidad
Zuzendutako tesiak (1) Taldeko kideek zuzendu dituzten tesiak
2023
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Predicción de resistencia a compresión y a tracción de hormigones autocompactantes con áridos reciclados utilizando métodos de Machine Learning y algoritmos de redes neuronales
Prado Gil, Jesús de
Tesiaren zuzendaria MARÍA COVADONGA PALENCIA COTO y REBECA MARTÍNEZ GARCÍA