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dc.date.accessioned 2022-02-02T15:27:36Z
dc.date.available 2022-02-02T15:27:36Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/130310
dc.description.abstract En este trabajo se propone el estudio de estimación de temperatura sobre un servidor, con el objetivo de poder predecir el funcionamiento del mismo bajo condiciones ambientales controladas. Para esto se propone la utilización de herramientas de Deep Learning como por ejemplo, MLP (Multi Layer Perceptron) y LSTM (Long Short-Term Memory). La utilización de éstas persigue el objetivo de poder compararlas y sacar conclusiones sobre su funcionamiento en el ámbito de un datacenter, donde se encuentra el servidor bajo estudio. es
dc.format.extent 11-20 es
dc.language es es
dc.subject Deep Learning es
dc.subject Redes neuronales es
dc.subject MLP es
dc.subject LSTM es
dc.subject Datacenter es
dc.subject Temperatura es
dc.title Estimación de temperatura en servidores mediante herramientas de Deep Learning es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-633-574-4 es
sedici.creator.person D’Angiolo, Federico G. es
sedici.creator.person Mas, Ignacio es
sedici.creator.person Giribet, Juan Ignacio es
sedici.description.note Workshop: WASI – Agentes y Sistemas Inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2021-10
sedici.relation.event XXVII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) (Modalidad virtual, 4 al 8 de octubre de 2021) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129809 es
sedici.relation.bookTitle Memorias del Congreso Argentino en Ciencias de la Computación - CACIC 2021 es


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