Monitoreo de Calidad del Aire, Evaluación de Riesgo
PRODUCTOS DE INVESTIGACIÓN
Garcia-Garza, L. A., Tello-Leal, E., Macías-Hernández, B. A., Romero, G., & Hernandez-Resendiz, J. D. (2024). Particulate matter 1µm (PM1) dataset collected by low-cost sensors in residential and industrial areas at the neighborhood level. Data in Brief, 54, 110411.
Macías-Hernández, B. A., Tello-Leal, E., Barrios, O., Leiva-Guzmán, M. A., & Toro, R. (2023). Effect of environmental conditions on the performance of a low-cost atmospheric particulate matter sensor. Urban Climate, 52, 101753.
Nava-Velez, M. E., Macías-Hernández, B. A., Tello-Leal, E., & Ventura-Houle, R. (2023). Association between Ambient Air Pollution by Particulate Matter (PM2. 5) and Vehicular Traffic in Downtown Port City of Tampico, Mexico. Environmental Sciences Proceedings, 27(1), 32.
Ramirez-Alcocer, U. M., Tello-Leal, E., Romero, G., & Macías-Hernández, B. A. (2023). A Deep Learning Approach for Predictive Healthcare Process Monitoring. Information, 14(9), 508.
Macías-Hernández, B. A., Tello-Leal, E., Ramirez-Alcocer, U. M., & Hernandez-Resendiz, J. D. (2022). Particulate matter (PM1, PM2. 5 and PM10) concentration forecasting through an artificial neural network in port city environment.
PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN / VINCULACIÓN
Modelo de interferencia para la predicción de eventos futuros en procesos de atención a la salud basado en Técnicas de aprendizaje automático y profundo
Caracterización de la contaminación del aire interior en microambientes de edificios con diferente tipo de ventilación
Sistema de monitoreo atmosférico de calidad del aire y concentración de
material particulado basado en tecnologías de Internet de las Cosas. Financiamiento interno. 2021