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    Evaluación tecno-funcional de la harina de Teff (Eragrostis tef (Zuccagni) Trotter). por Ramos Flores, A., González Luna, Aldo Rodrigo, García González, S., Báez González, Juan Gabriel, Bautista Villarreal, Minerva

    Publicado 2020
    “…La ventaja que posee esta semilla es que no contiene gluten y su valor proteico es alto siendo las glutelinas y albuminas los componentes principales. El objetivo de este trabajo es evaluar las propiedades tecno-funcionales de la harina desengrasada de Teff, con el fin de determinar hacia qué tipo de productos (panadería, repostería, bebidas, batidos o papillas) resultará más favorable la elaboración de un alimento funcional. …”
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    Artículo
  15. 2935

    Mejora del desempeño de la distribución logística de mercancías por Lizalda Ibarguen, Jackeline

    Publicado 2019
    “…Objetivos y método de estudio: ´ La presente investigación contiene una propuesta de análisis de la información almacenada por tecnologías de la información como el Sistema para la Gestión del Transporte o TMS por su nombre en inglés (Transportation Management System), utilizando técnicas de pronósticos tradicionales como el modelo autor regresivo integrado de media móvil o ARIMA por su nombre en inglés (Autoregressive Integrated Moving Average) y herramientas de análisis de datos como Machine Learning (ML), a través de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), con el fin de obtener predicciones de la demanda de transporte que permitan combatir la incertidumbre de los mercados dinámicos actuales. …”
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    Tesis
  16. 2936

    Mejora del desempeño de la distribución logística de mercancías por Lizalda Ibarguen, Jackeline

    Publicado 2019
    “…Objetivos y método de estudio: ´ La presente investigación contiene una propuesta de análisis de la información almacenada por tecnologías de la información como el Sistema para la Gestión del Transporte o TMS por su nombre en inglés (Transportation Management System), utilizando técnicas de pronósticos tradicionales como el modelo autor regresivo integrado de media móvil o ARIMA por su nombre en inglés (Autoregressive Integrated Moving Average) y herramientas de análisis de datos como Machine Learning (ML), a través de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), con el fin de obtener predicciones de la demanda de transporte que permitan combatir la incertidumbre de los mercados dinámicos actuales. …”
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    Tesis
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