Ir al contenido principal Ir al menú de navegación principal Ir al pie de página del sitio
fds
  • Actual
  • Archivos
  • Acerca de
    • Sobre la revista
    • Envíos
    • Equipo editorial
    • Declaración de privacidad
    • Contacto
Buscar
  • Registrarse
  • Entrar
  1. Inicio /
  2. Entrar

Entrar

Los campos obligatorios están marcados con un asterisco: *

Entrar
Registrarse

Enviar un artículo

Enviar un artículo

Plantilla para el envío de artículos

Plantilla Oficial de presentación de Trabajos Científicos

Últimas publicaciones

  • Logo Atom
  • Logo RSS2
  • Logo RSS1

Idioma

  • English
  • Español

Información

  • Para lectores/as
  • Para autores/as
  • Para bibliotecarios/as

Métricas de visitantes

Flag Counter

Origen Geográfico Lectores

Desarrollado por

Open Journal Systems

Navegar

  • Categorías
Make a Submission

Information

Para los lectores

Para autores

Para bibliotecarios

 

Language

English

Españ

 

ol

 

Indexed

EBSCO | CNKI (aceptado) | Google Scholar | Google Plus | Index Copernicus | Actualidad Latinoamericana | EuroPub

DOI managed by:

Social networks: Instagram | LinkedIn

 


 

 

Neutrosophic Computing and Machine Learning* (NCML)

Es una revista creada para la publicación de estudios avanzados en neutrosofía, conjuntos neutrosóficos, lógica neutrosófica, neutrosófica probabilidad, estadísticas neutrosóficas, enfoques neutrosóficos aprendizaje automático y sus aplicaciones en diversos campos.

ISSN (digital): 2574-1101

ISSN (print): 2574-1098

Contacto editorial: maikel.leyvav@ug.edu.ec


Enlace permanente: https://fs.unm.edu/NCML_2/index.php/NCML/index

Esta revista se publica bajo una Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY 4.0) con el fin de contribuir a la visibilidad, acceso y difusión de la producción científica.

Más información acerca del sistema de publicación, de la plataforma y del flujo de trabajo de OJS/PKP.