dc.creatorSalamea Palacios, Christian
dc.creatorSánchez Almeida, Tarquino
dc.creatorGuaña Moya, Javier
dc.creatorCalderón Hinojosa, Xavier
dc.creatorReina Trávez, Jessica
dc.creatorRomero Mogrovejo, David
dc.creatorChica Ortiz, Fernando
dc.creatorCastañeda Romero, Paulo
dc.creatorNaranjo, David
dc.creatorLuna, Santiago
dc.date.accessioned2023-06-28T16:53:32Z
dc.date.accessioned2023-08-08T19:25:55Z
dc.date.available2023-06-28T16:53:32Z
dc.date.available2023-08-08T19:25:55Z
dc.date.created2023-06-28T16:53:32Z
dc.date.issued2023-06-28
dc.identifier978-9978-10-828-4
dc.identifier978-9978-10-833-8
dc.identifierhttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/25073
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8056552
dc.description.abstractEste trabajo es producto de la investigación del proyecto “Caracterización de la tos provocada por el COVID-19 en pacientes de diagnóstico positivo”, financiado por CEDIA dentro su convocatoria a proyectos de investigación CEPRA XV. La publicación recoge la descripción de la propuesta; el proceso de diseño de la página web utilizada para la toma de muestras audibles de tos; la descripción de técnicas usadas para reconocer una señal de tos dentro de un audio utilizando aprendizaje automático; los sistemas de filtrado utilizados para aislar la señal de tos de cualquier sonido producido por circunstancias externas; y los modelos inteligentes pre-entrenados utilizados para la caracterización de la señal de tos como una tos COVID-19. Además consta información sobre las estrategias para reunir al equipo, generar la propuesta y conseguir su aprobación. En síntesis, la obra presenta un caso exitoso de lo que es el desarrollo de un proyecto de investigación científica bajo la modalidad de financiamiento externo, con sus fases de planificación, ejecución y explotación de los resultados de investigación conseguidos.
dc.languagespa
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/
dc.rightsopenAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
dc.subjectELECTRÓNICA
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectTOS
dc.subjectDATOS
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.titleTos por COVID-19: caracterización desde la Inteligencia Artificial
dc.typeBook


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