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| Nombre | EDGAR TELLO LEAL |
|---|---|
| Área | INGENIERÍAS Y DESARROLLO TECNOLÓGICO |
| Campo | CIENCIAS TECNOLÓGICAS |
| Disciplina | COMPUTACIÓN |
| Especialidad | SISTEMAS COMPUTACIONALES |
| CVU | 223933 |
| Institución | |
|---|---|
| Tipo de institución | Pública |
| Dependencia | FACULTAD DE INGENIERIA Y CIENCIAS |
| Entidad | TAMAULIPAS |
| Nivel | 2 |
| Vigencia | Inicio: 01/01/2026 |
| Fin: 31/12/2030 |
Evolución en el SNII
- Nivel I: 2014–2025
- Nivel II: 2026
Publicaciones ORCID
- 2026
- Spatiotemporal Multi-Horizon Solar Irradiance Forecasting in High-Potential Microclimates: A Comparative Benchmark from Linear Baselines to Deep Learning and Foundation Models Eng
- Data-Driven Probabilistic MACCs for Smart Cities: Monte Carlo Simulation and Bayesian Inference of Rebound Effects Data
- Optimized Hybrid Feature Space for High-Efficiency Citrus Disease Diagnosis: A Fusion of Handcrafted Blue-Green-Red Color Moments and Deep Convolutional Descriptors Agriculture
- Development of an Ozone (O3) Predictive Emissions Model Using the XGBoost Machine Learning Algorithm Big Data and Cognitive Computing
- 2025
- Effect of Nitrogen Oxide Concentration Levels and Meteorological Variables on Ozone (O3) Formation in the Petrochemical Industry Area in the Monterrey Metropolitan, Mexico
- Carbon Monoxide (CO) and Ozone (O3) Concentrations in an Industrial Area: A Dataset at the Neighborhood Level Data
- A dataset of volatile organic compounds (VOCs) concentrations collected near a petroleum refinery area Data in Brief
- An unsupervised machine learning approach for indoor air pollution analysis Environmental Science: Atmospheres
- 2024
- Evaluation of Deep Learning Models for Predicting the Concentration of Air Pollutants in Urban Environments Sustainability
- Particulate matter 1µm (PM1) dataset collected by low-cost sensors in residential and industrial areas at the neighborhood level Data in Brief