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dc.creatorVillegas, Arturo
dc.creatorQuiroz Juárez, Mario
dc.creatorU'Ren, Alfred
dc.creatorTorres, Juan
dc.creatorLeón Montiel Roberto
dc.date.accessioned2025-10-21T01:02:24Z
dc.date.available2025-10-21T01:02:24Z
dc.date.issued2022-01-28
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3881
dc.descriptionArtículo académico que explica cómo las técnicas para caracterizar partículas son clave en biología, industria y medio ambiente, puesto que detectan bacterias, virus y contaminantes como microplásticos. La difracción láser, basada en dispersión de luz, es común para medir tamaños, pero tiene limitaciones para distinguir formas. Usar redes neuronales y aprendizaje automático mejora el análisis, permitiendo identificar formas y tamaños en mezclas complejas con menos detectores y mayor precisión, beneficiando el control y monitoreo industrial.
dc.publisherPhotonics
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.classificationMultidisciplina
dc.titleIdentification of Model Particle Mixtures Using Machine-Learning-Assisted Laser Diffraction
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Centro de Física Aplicada y Tecnología Avanzada
dc.subject.keywordsAprendizaje automatizado
dc.subject.keywordsDispositivo digital de microespejos
dc.subject.keywordsConcentración de partículas
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.3390/photonics9020074
dc.identifier.bibliographiccitationDe J Leon-Montiel, R; Quiroz-Juárez, M; Torres, J; U'Ren. A; Villegas. A. (2022). Identification of Model Particle Mixtures Using Machine-Learning-Assisted Laser Diffraction. Photonics, 9(2). https://doi.org/10.3390/photonics9020074
dcterms.memberofIA generativa


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