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Francisco Charte Ojeda
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UJATotal | From 2019: | |
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Citas | Total: 3223 | From 2019: 2467 |
Índice H | Total: 26 | From 2019: 23 |
Índice i10 | Total: 43 | From 2019: 33 |
Papers (425)
Title | Authors | Year |
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Plan de Gestión de Datos-EPPIA | IM López-Medina, MD Pérez-Godoy, C Hueso-Montoro, C Álvarez-Nieto, .... | 2024 |
DESReg: Dynamic Ensemble Selection library for Regression tasks | MD Pérez-Godoy, M Molina, F Martínez, D Elizondo, F Charte, AJ Rivera. | 2024 |
XAIRE: An ensemble-based methodology for determining the relative importance of variables in regression tasks. Application to a hospital emergency department | AJ Rivera, JC Muñoz, MD Pérez-Goody, BS de San Pedro, F Charte, .... | 2023 |
mldr. resampling: Efficient Reference Implementations of Multilabel Resampling Algorithms | AJ Rivera, MA Dávila, MJ del Jesus, D Elizondo, F Charte. | 2023 |
Analysis of Transformer Model Applications | MI Cabrera-Bermejo, MJ Del Jesus, AJ Rivera, D Elizondo, F Charte, .... | 2023 |
NOSpcimen: A First Approach to Unsupervised Discarding of Empty Photo Trap Images | D de la Rosa, A Álvarez, R Pérez, G Garrote, AJ Rivera, MJ del Jesus, .... | 2023 |
PARDINUS: Weakly supervised discarding of photo-trapping empty images based on autoencoders | D de la Rosa, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Charte. | 2023 |
Introducción a la programación. Manual imprescindible | F Charte Ojeda. | 2022 |
Mejoras en tratamiento de problemas de clasificación con modelos basados en autoencoders | D Charte Luque, F Charte Ojeda, F Herrera Triguero. | 2022 |
Low-cost IoT gas concentrator system prototype | A Montoro-Lendínez, JL López-Ruiz, F Charte, M Espinilla-Estévez, .... | 2022 |
Procesamiento de imágenes de foto-trampeo con técnicas de aprendizaje profundo para el descarte automático de imágenes vacías | D de la Rosa de la Rosa. | 2022 |
Motor de emulación del procesador DLX con fines didácticos | A Rodríguez Torres. | 2022 |
Entrenador didáctico de la pila de protocolos TCP/IP | JP Fernández Torralbo. | 2022 |
Desarrollo de interfaz web para un simulador de procesador DLX | A Mudarra-Machuca. | 2022 |
Identificación de tumores de mama a partir de análisis de imágenes con técnicas de aprendizaje profundo. | J Martínez-Portellano. | 2022 |
Low-cost IoT gas concentrator system prototype (ponencia) | A Montoro Lendínez, JL López Ruíz, F Charte, M Espinilla Estévez, .... | 2022 |
Slicer: Feature Learning for Class Separability with Least-Squares Support Vector Machine Loss and COVID-19 Chest X-Ray Case Study | D Charte, I Sevillano-García, MJ Lucena-González, JL Martín-Rodríguez, .... | 2021 |
ClEnDAE: A classifier based on ensembles with built-in dimensionality reduction through denoising autoencoders | FJ Pulgar, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2021 |
Machine Learning y Ciencia de Datos con Python y R | F Charte, D Charte. | 2021 |
Reducing Data Complexity using Autoencoders with Class-informed Loss Functions | D Charte, F Charte, F Herrera. | 2021 |
Strategies for time series forecasting with generalized regression neural networks | F Martínez, F Charte, MP Frías, AM Martínez-Rodríguez. | 2021 |
E2PAMEA: un algoritmo evolutivo para la extraccion eficiente de patrones emergentes difusos en entornos big data | AM Garcia-Vico, D Elizondo, F Charte, P González, CJ Carmona. | 2021 |
Cybersecurity: Hacking and Penetration Testing Techniques and Methodologies | I Ben Lahmar González. | 2021 |
Detección de incendios en áreas forestales usando algoritmos de deep learning | I Moreno Rubio. | 2021 |
SCHEMATIZE: App para el reconocimiento óptico de diagramas mentales dibujados a mano | JA Medina-Martínez. | 2021 |
Predicción del consumo eléctrico a partir de datos históricos y variables exógenas | E Liébana Peña. | 2021 |
Anotación de acordes en piezas musicales con aprendizaje profundo | AM Milla Lara. | 2021 |
Autoencoders¿ Qué son, para qué sirven y cómo funcionan | F Charte. | 2021 |
Chest X-Ray Case Study | D Charte¹, I Sevillano-García¹, MJ Lucena-González, JL Martín-Rodríguez, .... | 2021 |
Choosing the proper autoencoder for feature fusion based on data complexity and classifiers: Analysis, tips and guidelines | FJ Pulgar, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2020 |
EvoAAA: An evolutionary methodology for automated neural autoencoder architecture search | F Charte, AJ Rivera, F Martínez, MJ del Jesus. | 2020 |
A Comprehensive and Didactic Review on Multilabel Learning Software Tools | F Charte. | 2020 |
An analysis on the use of autoencoders for representation learning: Fundamentals, learning task case studies, explainability and challenges | D Charte, F Charte, MJ del Jesus, F Herrera. | 2020 |
Artificial intelligence within the interplay between natural and artificial Computation: advances in data science, trends and applications | JM Górriz, J Ramírez, A Ortíz, FJ Martínez-Murcia, F Segovia, J Suckling, .... | 2020 |
E2PAMEA: A fast evolutionary algorithm for extracting fuzzy emerging patterns in big data environments | AM Garcıa-Vico, F Charte, P González, D Elizondo, CJ Carmona. | 2020 |
El ecosistema de aprendizaje del estudiante universitario en la post-pandemia. Metodologías y herramientas | F Charte Ojeda, AJ Rivera Rivas, J Medina, M Espinilla Estevez. | 2020 |
Una revisión completa y didáctica sobre herramientas de software de aprendizaje de varias categorías | F Charte. | 2020 |
MJ Herrera F An analysis on the use of autoencoders for representation learning: Fundamentals, learning task case studies, explainability and challenges | CDCF del Jesus. | 2020 |
A comprehensive and didactic review on multilabel learning software tools. IEEE Access, 8, 50330–50354 | F Charte. | 2020 |
Arti cial intelligence within the interplay between natural and arti cial Computation: advances in data science, trends and applications | JM Gorriz Sáez, J Ramírez Pérez De Inestrosa, F Segovia Román, .... | 2020 |
Detección e identificación de presencia de animales en imágenes de fototrampeo | JE Cartas Rascón. | 2020 |
Asistente para el etiquetado de objetos presentes en imágenes | F López-Ortega. | 2020 |
Seguimiento de vehículos en secuencias de vídeo a partir de identificación de matrículas | J Gallego Güeto. | 2020 |
EvoAAA: An 983 evolutionary methodology for automated neural autoencoder 984 architecture search | F Charte, AJ Rivera, F Martínez, MJ del Jesus. | 2020 |
Cómo es el proceso de extraer conocimiento a partir de bases de datos. campusMVP. es | F Charte. | 2020 |
Detección de anomalías en imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo | A de la Cruz López. | 2020 |
Campusmvp | F Charte. | 2020 |
Dealing with difficult minority labels in imbalanced mutilabel data sets | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2019 |
REMEDIAL-HwR: Tackling multilabel imbalance through label decoupling and data resampling hybridization | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2019 |
Ruta: implementations of neural autoencoders in R | D Charte, F Herrera, F Charte. | 2019 |
Choosing the proper autoencoder for feature fusion based on data complexity and classifiers: Analysis, Tips and guidelines. | FJ Pulgar, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2019 |
A First Approximation to the Effects of Classical Time Series Preprocessing Methods on LSTM Accuracy | DT Viedma, AJR Rivas, FC Ojeda, MJ del Jesus Díaz. | 2019 |
Automatic Time Series Forecasting with GRNN: A Comparison with Other Models | F Martínez, F Charte, AJ Rivera, MP Frías. | 2019 |
Smartdata: data preprocessing to achieve smart data in R | I Cordón, J Luengo, S García, F Herrera, F Charte. | 2019 |
Automating Autoencoder Architecture Configuration: An Evolutionary Approach | F Charte, AJ Rivera, F Martínez, MJ del Jesus. | 2019 |
A Showcase of the Use of Autoencoders in Feature Learning Applications | D Charte, F Charte, MJ del Jesus, F Herrera. | 2019 |
predtoolsTS: R package for streamlining time series forecasting | F Charte, A Vico, MD Pérez-Godoy, AJ Rivera. | 2019 |
El pasado de la computación personal. Historia de la microinformática (2ª edición) | F Charte, L García. | 2019 |
Time Series Forecasting with KNN in R: the tsfknn Package | F Martínez, MP Frías, F Charte, AJ Rivera. | 2019 |
Redes de arquitectura profunda y ensembles para el tratamiento de la alta dimensionalidad y el desbalanceo en aprendizaje supervisado | FJP Rubio. | 2019 |
Sistema Basado en Deep Learning para la Identificación de Estilos de Cómics | C Teba-Hermoso. | 2019 |
Análisis de la influencia del desbalanceo en conjuntos de datos para la clasificación de imágenes mediante redes neuronales convolucionales. | FJ Pulgar Rubio. | 2019 |
Sistema para la identificación automática de vehículos a partir de fotografías | A Ureña-Marín. | 2019 |
Distribución de cargas de trabajo entre múltiples clientes mediante tecnologías web | FJ Ruíz López. | 2019 |
Paquete en R de acceso al portal de datos abiertos del Gobierno de España | A Pérez López. | 2019 |
Aplicación web para seguimiento del aprendizaje activo en asignaturas de estudios universitarios | FJ Calzado Moya. | 2019 |
El pasado de la computación personal | FC Ojerda, LGG Cabrera. | 2019 |
Time Series Forecasting with KNN in R: the tsfknn Package, R J., 11, 229–242 | F Martínez, MP Frías, F Charte, AJ Rivera. | 2019 |
Implantación de una arquitectura basada en redes de sensores inalámbricos para recogida y tratamiento de datos contextuales | F Charte, M Espinilla, JM Serrano. | 2019 |
A practical tutorial on autoencoders for nonlinear feature fusion: Taxonomy, models, software and guidelines | D Charte, F Charte, S García, MJ del Jesus, F Herrera. | 2018 |
A snapshot on nonstandard supervised learning problems: taxonomy, relationships, problem transformations and algorithm adaptations | D Charte, F Charte, S García, F Herrera. | 2018 |
Tips, guidelines and tools for managing multi-label datasets: The mldr. datasets R package and the Cometa data repository | F Charte, AJ Rivera, D Charte, MJ del Jesus, F Herrera. | 2018 |
AEkNN: An AutoEncoder kNN-Based Classifier With Built-in Dimensionality Reduction | FJ Pulgar, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2018 |
Nuevas arquitecturas hardware de procesamiento de alto rendimiento para aprendizaje profundo | AJ Rivera, F Charte, M Espinilla, MD Pérez-Godoy. | 2018 |
An Approximation to Deep Learning Touristic-Related Time Series Forecasting | DT Viedma, AJR Rivas, F Charte, MJ del Jesus Díaz. | 2018 |
A First Approach to Face Dimensionality Reduction Through Denoising Autoencoders | FJ Pulgar, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2018 |
Una primera aproximacion a la prediccion de variables turısticas con Deep Learning | D Trujillo, AJ Rivera, F Charte, MJ del Jesus. | 2018 |
Análisis del impacto de datos desbalanceados en el rendimiento predictivo de redes neuronales convolucionales | FJ Pulgar, AJ Rivera, F Charte, MJ del Jesus. | 2018 |
GENERACIÓN DE REPRESENTACIONES ALTERNATIVAS DE DATOS MEDIANTE TÉCNICAS NO SUPERVISADAS DE DEEP LEARNING GENERATING ALTERNATIVE DATA REPRESENTATIONS WITH UNSUPERVISED DEEP … | F Herrera-Triguero, F Charte-Ojeda. | 2018 |
A snapshot on nonstandard supervised learning problems: taxonomy, relationships and methods | D Charte, F Charte, S García, F Herrera. | 2018 |
Tips, guidelines and tools for managing multi-label datasets: The mldr. datasets r package and the cometa data repository. Neurocomputing | F Charte, AJ Rivera, D Charte, MJ del Jesus, F Herrera. | 2018 |
del Jesus | D Charte, F Charte, S Garca. | 2018 |
Is the average photon energy a unique characteristic of the spectral distribution of global irradiance? | G Nofuentes, CA Gueymard, J Aguilera, MD Pérez-Godoy, F Charte. | 2017 |
On the impact of imbalanced data in convolutional neural networks performance | FJ Pulgar, AJ Rivera, F Charte, MJ del Jesus. | 2017 |
Comparative analysis of data mining and response surface methodology predictive models for enzymatic hydrolysis of pretreated olive tree biomass | F Charte, I Romero, MD Pérez-Godoy, AJ Rivera, E Castro. | 2017 |
A first approach towards a fuzzy decision tree for multilabel classification | RC Prati, F Charte, F Herrera. | 2017 |
Evolución tecnológica del hardware de vídeo y las GPU en los ordenadores personales | FC Ojeda, AJ Rueda, M Espinilla, AJR Riva. | 2017 |
Uso de dispositivos FPGA como apoyo a la ensenanza de asignaturas de arquitectura de computadores | FC Ojeda, M Espinilla, AJR Riva, FJP Rubio. | 2017 |
Modeling the Transformation of Olive Tree Biomass into Bioethanol with Reg-CO2RBFN | F Charte, I Romero, AJ Rivera, E Castro. | 2017 |
A Transformation Approach Towards Big Data Multilabel Decision Trees | AJR Rivas, FC Ojeda, FJ Pulgar, MJ del Jesus. | 2017 |
Desarrollo software para monitorizacion de redes sobre Raspberry Pi | F Cortes-Vallez. | 2017 |
Modeling the Transformation of Olive Tree Biomass into Bioethanol with Reg-CO RBFN | F Charte Ojeda, I Romero Pulido, AJ Rivera Rivas, E Castro Galiano. | 2017 |
Pï¿ ½rez-Godoy, MD, Rivera, AJ, Castro, E., 2017. Comparative analysis of data mining and response surface methodology predictive models for enzymatic hydrolysis of pretreated … | F Charte, I Romero. | 2017 |
Subgroup discovery with evolutionary fuzzy systems in R: the SDEFSR package | ÁM García, F Charte, P González, CJ Carmona, MJ del Jesus. | 2016 |
Multilabel classification. Problem Analysis, Metrics and Techniques | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ Del Jesus. | 2016 |
R ultimate multilabel dataset repository | F Charte, D Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2016 |
On the impact of dataset complexity and sampling strategy in multilabel classifiers performance | F Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2016 |
Manual Excel 2016 | F Charte Ojeda. | 2016 |
Multilabel Classification. Problem analysis, metrics and techniques book repository | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2016 |
Ensemble-based classifiers | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Explotación de la potencia de procesamiento mediante paralelismo: un recorrido histórico hasta la GPGPU | F Charte Ojeda, AJR Riva, FJP Rubio, MJ del Jesús Díaz. | 2016 |
Case Studies and Metrics | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Transformation-Based Classifiers | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Dimensionality Reduction | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Multilabel Software | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Imbalance in Multilabel Datasets | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Adaptation-Based Classifiers | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Multilabel classification | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ Del Jesus. | 2016 |
Multilabel Classification: Problem Analysis, Metrics and Techniques | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Multilabel classification. Multilabel Classification | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ Del Jesus. | 2016 |
Case studies and metrics. Multilabel Classification | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
Néfele: Plataforma WEB para el análisis y agregación de predicciones meteorológicas | JA López-Molina. | 2016 |
Desarrollo de una aplicacion movil para el control y la monitorizacion de servidores | D Martinez-Caballero. | 2016 |
Multilabel Classification-Problem Analysis | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesús. | 2016 |
MJ d. Jesus | F Herrera, F Charte, AJ Rivera. | 2016 |
Multilabel Classification Problem Analysis, Metrics and Techniques, chapter Multilabel Classification | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus. | 2016 |
MJ d. Jesus,“Multilabel classification,” | F Herrera, F Charte, AJ Rivera. | 2016 |
Multilabel Classification, Problem Analysis, Metrics and Techniques, ISBN: 978-3-319-41111-8 | F Herrera, F Charte, AJ Rivera, MJ Jesus. | 2016 |
Análisis visual de técnicas no supervisadas de deep learning con el paquete dlvisR | D Charte, F Charte, F Herrera. | 2016 |
MJ d | F Charte, AJ Rivera, FJ Pulgar. | 2016 |
Combining simple exponential smoothing models for time series forecasting | F Martínez, MD Pérez-Godoy, F Charte, MJ del Jesus. | 2016 |
Programación de aplicaciones Delphi con acceso a bases de datos | F Charte Ojeda. | 2016 |
Usando Algoritmos de Descubrimiento de Subgrupos en R: El Paquete SDR | ÁM Garcıa, F Charte, P González, CJ Carmona, MJ del Jesus. | 2015 |
Addressing imbalance in multilabel classification: Measures and random resampling algorithms | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2015 |
MLSMOTE: Approaching imbalanced multilabel learning through synthetic instance generation | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2015 |
Working with Multilabel Datasets in R: The mldr Package | F Charte, D Charte. | 2015 |
QUINTA: a question tagging assistant to improve the answering ratio in electronic forums | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2015 |
Resampling multilabel datasets by decoupling highly imbalanced labels | F Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2015 |
How to work with multilabel datasets in R using the mldr package | F Charte, FD Charte. | 2015 |
Nuevos métodos híbridos de computación flexible para clasificación multietiqueta | FC Ojeda. | 2015 |
mldr: Paquete R para Exploración de Datos Multietiqueta | D Charte, F Charte. | 2015 |
CORBFN-CS: First Approach Introducing Cost-Sensitivity in the Cooperative-Competitive RBFN Design | MD Pérez-Godoy, AJ Rivera, F Charte, MJ del Jesus. | 2015 |
DESARROLLO DE UNA LIBRERÍA DE ALGORITMOS DE EXTRACCIÓN DE REGLAS DESCRIPTIVAS EN RY DE LA INTERFAZ DE USUARIO ASOCIADA. | ÁM García-Vico. | 2015 |
‘mldr: Paquete R para Exploración de Datos Multietiqueta | D Charte, F Charte. | 2015 |
Charte F., Rivera AJ, Del Jesus MJ, Herrera F | R Charte. | 2015 |
An ensemble strategy for forecasting the extra-virgin olive oil price in spain | AJ Rivera, MD Pérez-Godoy, F Charte, FJ Pulgar, MJ del Jesus. | 2015 |
iOS/Android Application Development with Delphi | F Charte Ojeda. | 2015 |
MJ Herrera F MLSMOTE: approaching imbalanced multilabel learning through synthetic instance generation | CFRAJ Del Jesus. | 2015 |
Concurrence among imbalanced labels and its influence on multilabel resampling algorithms | F Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2014 |
LI-MLC: A Label Inference Methodology for Addressing High Dimensionality in the Label Space for Multilabel Classification | F Charte, AJ Rivera, MJ Del Jesus, F Herrera. | 2014 |
MLeNN: a first approach to heuristic multilabel undersampling | F Charte, AJ Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2014 |
Análisis exploratorio y visualización de datos con R | FC Ojeda. | 2014 |
Propuesta de una asignatura de Diseño de Servidores para la especialidad de Tecnologías de Información | AJ Rivera Rivas, M Espinilla, A Fernández Hilario, J Santamaría López, .... | 2014 |
Desarrollo de aplicaciones iOS y Android con Delphi | F Charte. | 2014 |
Manual imprescindible SQL | F Charte. | 2014 |
Manual imprescindible de SQL | F Charte Ojeda. | 2014 |
del Jesus, and Francisco Herrera. 2015.“Addressing Imbalance in Multilabel Classification: Measures and Random Resampling Algorithms.” | F Charte, AJ Rivera, J María. | 2014 |
Manual Imprescindible de ASP .NET 4.5/MVC 4 | F Charte. | 2014 |
MJ Herrera F LI-MLC: a label inference methodology for addressing high dimensionality in the label space for multilabel classification | CFRAJ Del Jesus. | 2014 |
A first approach to deal with imbalance in multi-label datasets | F Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2013 |
Manual avanzado Excel 2013 | F Charte. | 2013 |
EXCEL 2013 (Manual Avanzado) | F Charte. | 2013 |
Windows Server 2012 (Manual avanzado) | F Charte. | 2013 |
Manual imprescindible ASP.NET 4.5/MVC 4 | F Charte. | 2013 |
Manual imprescindible Access 2013 | F Charte. | 2013 |
Manual imprescidible Word 2013 | F Charte. | 2013 |
Alternative OVA proposals for cooperative competitive RBFN design in classification tasks | FC Ojeda, AJR Rivas, MD Pérez-Godoy, MJ del Jesus. | 2013 |
Guía práctica Excel 2013 | F Charte. | 2013 |
La guía de HTML5 Builder | F Charte. | 2013 |
Manual imprescindible Visual Basic 2012 | F Charte. | 2013 |
Actualización y mantenimiento del ordenador y dispositivos digitales | AJR Rivas, F Charte. | 2013 |
Word 2013 (Manuales imprescindibles) | F Charte Ojeda. | 2013 |
Manual avanzado Windows Server 2012 | F Charte. | 2013 |
Ma. Jesus, F. Herrera | F Charte, A Rivera. | 2013 |
Excel 2013 | F Charte. | 2013 |
Improving multi-label classifiers via label reduction with association rules | F Charte, A Rivera, MJ del Jesus, F Herrera. | 2012 |
Windows 8 Registro y configuración | F Charte. | 2012 |
Manual imprescindible SQL Server 2012 | F Charte. | 2012 |
La guía de Delphi | F Charte. | 2012 |
Improving multi 鄄 label classifiers via label reduction with association rules | 摇Charte. | 2012 |
Multi-label Testing for CO2RBFN: A First Approach to the Problem Transformation Methodology for Multi-label Classification | AJ Rivera, F Charte, MD Pérez-Godoy, MJ del Jesus. | 2011 |
El pasado de la computación personal: historia de la microinformática | F Charte. | 2011 |
El pasado de la computación personal: historia de la microinformática: desde [el] 16 de marzo al 26 de abril de 2011, edif. Zabaleta del campus Las Lagunillas, Universidad de Jaén | F Charte-Ojeda, MI Moreno-Montoro, L García-Cabrera, I Ruano-Ruano, .... | 2011 |
Programacion de sistemas informaticos: gestion de servicios en el sistema informatico. Cuaderno del alumno | A Guillamon Morales, HR Emmanuel, FJ Arce, P Ribes Alba, .... | 2011 |
Manual Avanzado de Excel 2010. | F Charle Ojeda. | 2011 |
Manual avanzado de Access 2010/Microsoft Office Access 2010 | F Charte Ojeda, G Quintana, CA PAcrez LA3pez, Z Ruvalcaba, P PAcrez, .... | 2011 |
Guía practica de Windows server 2008, septiembre 6, 2011 | F Charte. | 2011 |
Programación con Visual Basic 2010 | F Charte. | 2010 |
ProgramandoVisual Basic 2010 | F Charte. | 2010 |
Word 2010 | F Charte. | 2010 |
Microsoft Excel 2010 (Guía Práctica) | F Charte. | 2010 |
ReturnOK, LA Wiki sobre retroinformática | L García-Cabrera, I Ruano-Ruano, F Charte-Ojeda, A Molina-Aguilar, .... | 2010 |
Manual avanzado Access 2010 | F Charte. | 2010 |
EXCEL 2007 México Edit | F Chart. | 2010 |
Manual avanzado de Excel 2010 | FC Ojeda. | 2010 |
Excel 2010 | F Charte Ojeda. | 2010 |
ReturnOK: El pasado de la computación personal | L García, I Ruano, F Charte, A Molina, JR Balsas. | 2010 |
Guía Práctica: Excel 2010 | F Charte Ojeda. | 2010 |
Guía Práctica SQL Server 2008 | F Charte Ojeda. | 2009 |
Torre de Babel | F Charte. | 2009 |
Programación con Visual Basic 2008 | FC Ojeda. | 2009 |
Conocemos Google Android | F Charte Ojeda. | 2009 |
Estructura y tecnología de computadores | D López, C Rus, F Charte. | 2009 |
CUDA, revolución en desarrollo | F Charte Ojeda. | 2009 |
NetBeans, un entorno polifacético | F Charte Ojeda. | 2009 |
Silverlight 2, el entorno de desarrollo. NET multiplataforma de Microsoft. | F Charte. | 2009 |
Windows Azure, un sistema para la nube | F Charte Ojeda. | 2009 |
HTML 5, el próximo estándar web | F Charte. | 2009 |
La biblia de visual basic 2008 | E Petroutsos, JM Gil, JG Ibárrez. | 2008 |
Cálculos estadísticos con Excel | FC Ojeda. | 2008 |
Los mejores trucos para Internet | F CHARTE. | 2008 |
Adobe AIR | F Charte Ojeda. | 2008 |
Trucos para un PC más seguro: Las técnicas de programación más seguras. | F Charte. | 2008 |
Entorno de desarrollo. Libre y multiplataforma. MonoDevelop versión 1.0. | F Charte Ojeda. | 2008 |
Software. Microsoft Visual Studio Team System 2008. Ultima versión de Visual Studio. Un sistema muy flexible. | F Charte Ojeda. | 2008 |
Software. SQL Server 2008. Renovada gestión de datos. | F Charte Ojeda. | 2008 |
Software. Google Android. Aires de cambio en el móvil. | F Charte Ojeda. | 2008 |
Cálculos Estad sticos con EXCEL | F De Charte. | 2008 |
Francisco. visual studio. net | O CHARTE. | 2008 |
Francisco Charte Ojeda, 2009 | SQL Server. | 2008 |
Manual avanzado de Excel 2003 | FC Ojeda. | 2007 |
Microsoft Office Word 2010 (manual imprescindible) | F Charte Ojeda. | 2007 |
Manual Avanzado de Excel 2007 | F Charte. | 2007 |
Microsoft Office Excel 2007 Manual Avanzado | CO FRANCISCO. | 2007 |
Manual avanzado de Access 2007 | FC Ojeda. | 2007 |
C++ Builder 2007 R2 Enterprise | F Charte Ojeda. | 2007 |
Software. Java SE 6. Nueva edición de escritorio. | F Charte Ojeda. | 2007 |
Software. Microsoft. NET Framework 3.0. La API de Windows Vista. | F Charte Ojeda. | 2007 |
Pc práctico. Visual Studio Orcas. Un entorno de desarrollo futuro. | F Charte Ojeda. | 2007 |
AJAX (última entrega) | F Charte Ojeda. | 2007 |
Visual Studio 2008 Beta 2 (y II) | FC Ojeda. | 2007 |
Visual Studio 2008 Beta 2 | FC Ojeda. | 2007 |
Software. Eclipse Europa. Un entorno multipropósito. | F Charte Ojeda. | 2007 |
Visual C# 2005 | F Charte Ojeda. | 2007 |
Francisco Charte Ojeda | M avanzado de Access. | 2007 |
Word 2007 | F Charte. | 2007 |
ISBN 8479785926-Charte Ojeda, Francisco | E Cortés. | 2007 |
Excel 2007 Manual Avanzado | F Charte Ojeda. | 2007 |
Programación con C++ Builder 2006 | FC Ojeda. | 2006 |
C++ Builder 2006 | F Charte. | 2006 |
Visual Studio 2005 (Guias Practicas Para Usuarios/Practical Guides for Users) | FC Ojeda. | 2006 |
Manual avanzado de Windows Server 2003 R2 | FC Ojeda. | 2006 |
Microsoft Visual C# 2005 (Guia Practica Para Usuarios) | FC Ojeda. | 2006 |
Software: Plataforma. NET 2.0 (y III) | F Charte Ojeda. | 2006 |
Windows Server 2003 R2 | F Charte. | 2006 |
SQL Server 2005 (Guias Practicas) | F Charte. | 2006 |
Visual Basic 2005 (Guias Practicas) | F Charte. | 2006 |
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Francisco Charte | P en Windows. | 2000 |
Francisco Charte Ojeda (ANAYA MULTIMEDIA) | SQL SERVER. | 2000 |
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Programación Avanzada con Delphi 3 | F Charte. | 2000 |
Excel 2000 | F Charte, MJ Luque. | 1999 |
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Visual Basic 6 | F CHARTE OJEDA. | 1999 |
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Programación con Delphi 4 | C Francisco. | 1998 |
C++ builder 3 | F Charte. | 1998 |
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Programación con Delphi 3.0 | F Charte. | 1997 |
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Programación con Visual Basic 6.0 | F CHARTE OJEDA. | 1997 |
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Programación avanzada con Delphi 2.0: técnicas avanzadas para Delphi 1.0 y 2.0 | FC Ojeda. | 1996 |
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Pro¡.: ramacián con D (>/p/¡ i | F Charte. | 1996 |
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Xenix system V: introducción y conceptos avanzados | F Charte Ojeda, A Ligero Torres. | 1988 |
COBOL: el libro del programador | FC Ojeda, AL Torres. | 1987 |
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