<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-23T17:51:23Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/70949" metadataPrefix="mods">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/70949</identifier><datestamp>2024-10-25T19:03:03Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><mods:mods xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:name>
<mods:namePart>Franco Hernando, Miguel</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:extension>
<mods:dateAvailable encoding="iso8601">2024-10-25T14:40:24Z</mods:dateAvailable>
</mods:extension>
<mods:extension>
<mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2024-10-25T14:40:24Z</mods:dateAccessioned>
</mods:extension>
<mods:originInfo>
<mods:dateIssued encoding="iso8601">2024</mods:dateIssued>
</mods:originInfo>
<mods:identifier type="uri">https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70949</mods:identifier>
<mods:abstract>El objetivo de este trabajo es diseñar un dispositivo experimental capaz&#xd;
de detectar rayos cósmicos mediante deep learning. De esta manera, en primer lugar, se presenta una introducción a los rayos cósmicos y las cascadas&#xd;
atmosféricas, esenciales para la caracterización del objeto de estudio. Por&#xd;
otro lado, se introducen los sensores CCD (charged-coupled device) como&#xd;
medio para realizar detecciones de partículas cargadas. Posteriormente se&#xd;
muestra el dataset de entreno y el modelo de IA empleado en el dispositivo,&#xd;
detallando todo el proceso seguido durante su desarrollo. Para finalizar, se&#xd;
presenta el dispositivo físico con el que se ha desplegado el modelo y recogido&#xd;
las detecciones. Por último, se analizan los resultados obtenidos durante la&#xd;
experimentación, analizando la validez del dispositivo experimental.</mods:abstract>
<mods:abstract>The aim of this work is to design an experimental device capable of detecting cosmic rays using deep learning. Firstly, an introduction to cosmic&#xd;
rays and atmospheric cascades is presented, essential for characterizing the&#xd;
object of study. On the other hand, CCD (charged-coupled device) sensors&#xd;
are introduced as a means to detect charged particles. Subsequently, the training dataset and the AI model used in the device are shown, detailing the&#xd;
entire process followed during its development. Finally, the physical device&#xd;
with which the model has been deployed and detections have been collected is&#xd;
presented. Lastly, the results obtained during experimentation are analyzed,&#xd;
assessing the validity of the experimental device.</mods:abstract>
<mods:language>
<mods:languageTerm>spa</mods:languageTerm>
</mods:language>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">info:eu-repo/semantics/openAccess</mods:accessCondition>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</mods:accessCondition>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</mods:accessCondition>
<mods:titleInfo>
<mods:title>Detección de rayos cósmicos mediante deep learning. Diseño y desarrollo del dispositivo experimental</mods:title>
</mods:titleInfo>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</mods:genre>
</mods:mods></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>