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Minería de texto y aprendizaje automático para identificar prioridades de desarrollo sostenible

  • Universidad Santo Tomás, Bogota
  • Polytechnic University of Valencia
  • Universidad de la Sabana

Producción: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

1 Cita (Scopus)
Título traducido de la contribuciónText mining and machine learning to identify sustainable development priorities
Idioma originalEspañol
Título de la publicación alojadaConference Proceedings - Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad de Aire y Salud Publica, CASAP 2019
EditorialInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (versión digital)9781728151298
DOI
EstadoPublicada - ago 2019
Publicado de forma externa
Evento2019 Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad de Aire y Salud Publica, CASAP 2019 - 2019 Colombian Congress and International Conference on Air Quality and Public Health, CASAP 2019 - Barranquilla, Colombia
Duración: 14 ago 201916 ago 2019

Serie de la publicación

NombreConference Proceedings - Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad de Aire y Salud Publica, CASAP 2019

Conferencia

Conferencia2019 Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad de Aire y Salud Publica, CASAP 2019 - 2019 Colombian Congress and International Conference on Air Quality and Public Health, CASAP 2019
País/TerritorioColombia
CiudadBarranquilla
Período14/08/1916/08/19

ODS de las Naciones Unidas

Este resultado contribuye a los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible

  1. ODS 3: Salud y bienestar
    ODS 3: Salud y bienestar
  2. ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles
    ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles

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