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dc.contributor.authorVergara Olivera, Mónica Alejandraes_PE
dc.contributor.otherVergara Olivera, Mónica Alejandraes_PE
dc.date.accessioned2022-11-23T14:30:35Z
dc.date.available2022-11-23T14:30:35Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationVergara Olivera, M. (2020). VDC en la implementación de un modelo de inteligencia artificial para la supervisión remota de obra CEBUL al 65% de desarrollo. Universidad de Lima, Center for Integrated Facility Engineering (Stanford University), Stanford Center for Professional Development.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/16878
dc.descriptionPresentación realizada como parte del Programa VDC 2020 del Stanford Center for Professional Development (Stanford University) en colaboración con la Universidad de Lima.es_PE
dc.description.abstractEl siguiente proyecto tienen como objetivo entregar un proyecto de investigación y artículo científico donde se desarrolle un modelo de Inteligencia Artificial tomando como referencia el Centro de Bienestar Universitario. Se aplicará visión computacional para detectar personas y maquinaria en obra, e identificar el avance de la estructura comparando el BIM 4D con las imágenes de obra. Esta información será de utilidad para la supervisión del avance de obra por parte de la Oficina de Infraestructura y la constructora. El proyecto tiene como duración 1 año.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.publisherCenter for Integrated Facility Engineering (Stanford University)es_PE
dc.publisherStanford Center for Professional Developmentes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectPendientees_PE
dc.titleVDC en la implementación de un modelo de inteligencia artificial para la supervisión remota de obra CEBUL al 65% de desarrolloes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/lecturees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01es_PE


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