Quintero Y.
11
Coauthors
3
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2021 | 1 |
| 2022 | 2 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Aprendizaje automático | 3 |
| Epidemiología | 1 |
| Ciencias sociales | 1 |
| Socioeconomía | 1 |
| Ciencias de la computación | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Ciencias de la computación | 2 |
| Ciencias sociales | 1 |
| Medicina forense; incidencia de enfermedades | 1 |
| Economía | 1 |
| Otros problemas y servicios sociales | 1 |
| Programación informática, programas, datos, seguridad | 1 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 3 |
| Google Scholar | 0 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Ardila D. | 3 |
| José Lisandro Aguilar Castro | 3 |
| Francklin Rivas | 2 |
| Camargo E. | 2 |
| Cortes S. | 1 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
Analysis of the socioeconomic impact due to COVID-19 using a deep clustering approach
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ArticleAbstract: Several works have proposed pbkp_redictive models of the SEIRD (Susceptible, Exposed, Infected, RecoPalabras claves:covid-19, Machine learning, pbkp_rediction modelAutores:Ardila D., Camargo E., Francklin Rivas, José Lisandro Aguilar Castro, Quintero Y.Fuentes:scopusMachine learning models for the pbkp_rediction of the SEIRD variables for the COVID-19 pandemic based on a deep dependence analysis of variables
ArticleAbstract: The SEIRD (Susceptible, Exposed, Infected, Recovered, and Dead) model is a mathematical model basedPalabras claves:covid-19, Data dependence analysis, Machine learning, pbkp_rediction modelAutores:Ardila D., Camargo E., Francklin Rivas, José Lisandro Aguilar Castro, Quintero Y.Fuentes:scopus