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dc.date.accessioned 2025-04-24T13:37:14Z
dc.date.available 2025-04-24T13:37:14Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178410
dc.description.abstract En Argentina, la agricultura desarrolla un papel crucial para la economía, especialmente en provincias con alta dependencia de cultivos como maíz, girasol, trigo y soja. Este trabajo describe la aplicación de un proceso Big Data que toma un gran conjunto de datos y se enfoca en la predicción del rendimiento y la producción agrícola utilizando datos oficiales del sector junto con la temperatura y los distintos tipos de suelos de cada provincia. es
dc.format.extent 1646-1650 es
dc.language es es
dc.subject Análisis de datos es
dc.subject Redes neuronales es
dc.subject Predicción de cultivos es
dc.title Un proceso de Big Data para la predicción de rendimiento y producción de cultivos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-34-2428-5 es
sedici.creator.person Fabi, Stefano es
sedici.creator.person Buccella, Agustina es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-10
sedici.relation.event XXX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) (La Plata, 7 al 11 de octubre de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/172755 es
sedici.relation.bookTitle Libro de Actas - 30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024 es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)