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| LEADER |
00000nam a22000003a 4500 |
| 001 |
17021 |
| 003 |
AR_CdUFM |
| 005 |
20201027143834.0 |
| 006 |
a|||||r|||| 00| 0 |
| 007 |
ta |
| 008 |
140508s2014 ag_||||| |||| 00| 0 spa d |
| 040 |
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|a AR_CdUFM
|c AR_CdUFM
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| 100 |
1 |
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|a Muñóz Ríos, Erith Alexander,
|d 1983-
|9 12062
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| 245 |
1 |
0 |
|a Determinación de tasa de precipitación a partir de datos ATMS mediante un algoritmo basado en redes neuronales artificiales /
|c Erith Alexander Muñóz Ríos.
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| 260 |
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|a [S.l. :
|b s.n. ],
|c 2014.
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| 300 |
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|a xvii, 140 hojas :
|b ilustraciones (algunas color) ;
|c 30 cm.
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| 500 |
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|a Incluye índice general, índice de figuras e índice de cuadros.
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| 500 |
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|a Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"-CONAE.
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| 502 |
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|a Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.
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| 504 |
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|a Referencias bibliográfícas : h. 121-130.
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| 505 |
2 |
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|a Medición de tasas de precipitación (TP) -- Redes neuronales arificiales (ANNs) -- Algoritmo de estimación de tasa de precipitación (RR) -- Compilación y ejecución del algoritmo de estimación de precipitación bajo ambiente linux.
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| 520 |
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|a En este trabajo, se presenta un algoritmo para estimación de tasa de precipitación a partir de datos provenientes del sensor ATMS a bordo de la plataforma espacial Suomi-NPP. El algoritmo aprovecha la capacidad de penetración en las nubes asociada a las microondas pasivas, así como también la sensibilidad ante precipitaciones, cristales de hielo y nubes de agua precipitable, mediante el entrenamiento de redes neuronales. Con este fin se entrenan 4 redes neuronales, 2 para tierra y 2 para océano, de las cuales 1 corresponde a periodo de verano y la otra a invierno respectivamente, haciendo uso de datos simulados para los 22 canales que conforman el sensor ATMS. El algoritmo demuestra alto potencial para reproducir patrones de precipitación, así como una capacidad satisfactoria para la estimación de la magnitud de tasa de precipitación.
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| 530 |
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|a Disponible en línea.
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| 590 |
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|a La biblioteca posee 1 ej.
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| 590 |
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|a Defensa : 2014
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| 590 |
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|a Se quita enlace roto a vieja página de la facultad : http://www2.famaf.unc.edu.ar/carreras/posgrado/documents/tesistmp/Tesis_Erith_Munoz.pdf Se coloca enlace al RDU-UNC. Colecciön MAEARTE - Gulich [2020-10-27]
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| 610 |
2 |
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|a Comisión Nacional de Actividades Espaciales.
|b Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"
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| 653 |
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|a Redes neuronales
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| 653 |
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|a Sensor ATMS
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| 653 |
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|a Microondas pasivas
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| 653 |
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|a Estimación de precipitación
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| 653 |
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|a Teledetección de la atmósfera
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| 653 |
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|a Suomi-NPP
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| 653 |
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|a Sensor ATMS
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| 700 |
1 |
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|9 4245
|a Di Paola, Francesco,
|d 1973- ,
|e director
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| 700 |
1 |
|
|9 9603
|a Lanfri, Mario Alberto,
|d 1959-
|e co director
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| 856 |
4 |
1 |
|y Acceso a RDU-UNC
|u http://hdl.handle.net/11086/11523
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| 942 |
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|c MG. EST.
|2
|
| 945 |
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|a MBO
|d 2014-05-08
|d 2020-10-27
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| 952 |
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|0 0
|1 0
|2
|4 0
|6 MGAEA_MUN
|7 0
|9 23034
|a MMA
|b MMA
|c 94
|d 2014-04-25
|e Donación del autor
|l 0
|o MGAEA MUN
|p 22102
|r 2014-05-08 00:00:00
|t 1
|w 2020-10-27
|y MG. EST.
|z Ej. de CONSULTA. Disponible también en línea.
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| 999 |
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|c 17021
|d 17020
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