Metodologías de análisis cuantitativo

dc.creatorCoordinador, Equipo
dc.date2023-03-27
dc.date.accessioned2023-08-28T16:53:10Z
dc.date.available2023-08-28T16:53:10Z
dc.identifierhttp://revistas.humboldt.org.co/index.php/BEP/article/view/1144
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8458314
dc.descriptionUna de las principales dificultades del monitoreo acústico es el manejo y análisis eficiente de las grandes cantidades de datos que se recolectan. En particular, es urgente desarrollar metodologías innovadoras para obtener indicadores ecológicos útiles para la toma de decisiones y apoyar las labores de conservación. Articulando la ingeniería y la conservación, este simposio presentó soluciones a este desafío desde la física de ondas, la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Instituto Alexander Von Humboldtes-ES
dc.relationhttp://revistas.humboldt.org.co/index.php/BEP/article/view/1144/1160
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es-ES
dc.sourceBiodiversidad en la Práctica (BEP); Vol. 8 (2023): Memorias del primer Congreso Colombiano de Bioacústica y Ecoacústica; e1144en-US
dc.sourceBiodiversidad en la Práctica; Vol. 8 (2023): Memorias del primer Congreso Colombiano de Bioacústica y Ecoacústica; e1144es-ES
dc.source2619-3124
dc.subjectGran volumen de datoses-ES
dc.subjectIndicadores ecológicoses-ES
dc.subjectInteligencia artificiales-ES
dc.subjectPropagación de ondas acústicases-ES
dc.subjectReconocimiento de patroneses-ES
dc.titleMetodologías de análisis cuantitativoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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