Considerando el incremento de la demanda de materias primas, la complejidad de la estructura geológica de los yacimientos minerales y la reducción de la ley mineral, es necesario disponer de información mineralógica detallada y robusta. En este sentido, el presente estudio expone una revisión sistemática sobre los trabajos realizados en el desarrollo de soluciones basadas en aprendizaje automático para un mejor uso de datos mineralógicos. Se investigan las ventajas del uso del aprendizaje automático, así como los algoritmos que han sido aplicados, datos de entrada, productos de interés, así como las tendencias generales en el área de estudio.
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Estudio experimental y de modelización de las curvas de retención de agua en el suelo de la bentonita compactada considerando los efectos de la solución salina
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Investigación experimental sobre las propiedades hidráulicas de las mezclas de arenisca y fangos granulares
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Régimen de maduración térmica revisado en la depresión de Dongying, cuenca de la bahía de Bohai, China oriental
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Zeolitización de las rocas sedimentarias y piroclásticas neógenas expuestas en Paipa (Boyacá), en los Andes colombianos: simulando sus condiciones naturales de formación
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La datación cuaternaria por resonancia de espín electrónico (ESR) aplicada al esmalte de los dientes humanos
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Diagnóstico sobre la logística del comercio internacional y su incidencia en la competitividad de las exportaciones de los países miembros
Infografía:
Sistemas de calidad. Six Sigma
Manual:
Química de los taninos
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Influencia del COVID-19 en las dinámicas de exportación, producción y consumo de carne vacuna en Colombia y el mundo: Una revisión monográfica.