Bibliografía
[1] Q. W. H. L. H. M. Xiaofeng Cao, «Research on Fast CFD Simulation of Automobile Flow Field Based on Artificial Intelligence» Journal of Physics: Conference Series, 2023. Obtenido de: https://bitly.ws/33Eyi.
[2] Naciones Unidas, «Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Eou.
[3] M. F. Osma, «El principio de Bernoulli, la base de la aerodinámica» 3 septiembre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ewk.
[4] J. d. K. M. S. &. L. B. C. Kee, «The COANDA flow control and Newtonian concept approach to achieve drag reduction of passenger vehicle.» 2001. Obtenido de: https://bitly.ws/33EtM
[5] T. Benson, «Newton's Third Law Applied to Aerodynamics» 7 mayo 2021. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33ErH.
[6] M. F. Osma, «Las fuerzas sobre el monoplaza, drag y lift (o downforce)» 3 septiembre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Eww.
[7] N. Hall, «What is Lift?» 21 julio 2022. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ett.
[8] Z. Mohamed-Kassim y A. Filippone, «Fuel savings on a heavy vehicle via aerodynamic drag reduction» ScienceDirect, 2010. Obtenido de: https://bitly.ws/33Evj
[9] M. F. Osma, «Efecto Coanda y drag de forma» 10 septiembre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ew4.
[10] M. F. Osma, «El alerón trasero en la Fórmula 1 (III): Drag inducido y endplates» 29 octubre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ewa.
[11] Simscale, «What is CFD | Computational Fluid Dynamics?» 11 julio 2023. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EqJ.
[12] A. Massobrio, «Applying Machine Learning in CFD to Accelerate Simulation» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EuB.
[13] IBM, «What is artificial intelligence?» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EzF.
[14] S. L. Brunton, B. R. Noack y P. Koumoutsakos, «Machine Learning for Fluid Mechanics» Annual Reviews, 2020. Obtenido de: https://bitly.ws/33EsH.
[15] G. Press, «54 Predictions About The State Of Data In 2021» 30 diciembre 2020. [En Página | 32 línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ex7.
[16] M. M. Roa, «El Big Bang del Big Data» 22 octubre 2021. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33ExM.
[17] J. Pastor, «Antes teníamos la ley de Moore, ahora tenemos la 'ley de Huang' que perfila el futuro de NVIDIA y ARM» 21 septiembre 2020. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EwU.
[18] I. I. Álvarez, «La inversión en sistemas centrados en IA superará los 150.000 millones en 2023» 8 marzo 2023. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EqY.
[19] Ferrovial, «Inteligencia artificial» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EmW.
[20] BBVA, «'Machine learning': ¿qué es y cómo funciona?» 8 noviembre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/GK9n.
[21] Cybenko, «Approximation by superpositions of a sigmoidal function» de Mathematics of Control, Signals and Systems, 1989, p. 303–314. Obtenido de: https://bitly.ws/33Et5.
[22] A. G. S. Martín, «Diseño de un modelo compuesto de arquitectura de red neuronal convolucional y recurrente para descripción de vídeo en entornos outdoor/indoor» Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, 2021. Obtenido de: https://bitly.ws/34zPo.
[23] P. Baheti, «Activation Functions in Neural Networks [12 Types & Use Cases]» 27 mayo 2021. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Erm.
[24] P. Baheti, «The Essential Guide to Neural Network Architectures» 8 julio 2021. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Erv.
[25] Telefónica, «Las matemáticas del Machine Learning: Redes Neuronales (Parte I)» 26 noviembre 2019. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EnU.
[26] N. Bhargav, «Neurons in Neural Networks» 26 octubre 2022. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Es3.
[27] A. G. S. Martín, «Diseño de un modelo compuesto de arquitecturas de red neuronal y recurrente para descripción de vídeos en entornos outdoor/indoor» Universitat Politècnica de València, 2021. Obtenido de: https://bitly.ws/34zPo.
[28] J. Maucher, «Convolutional Neural Network» 29 noviembre 2022. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EuL.
[29] Z. C. L. M. L. A. J. S. Aston Zhang, Dive into Deep Learning, 2023. Obtenido de: https://bitly.ws/33Epf.
[30] IBM, «¿Qué son las redes neuronales convolucionales?» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Em2.
[31] P. Baheti, «A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks» 27 junio 2021. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/Yfoq.
[32] G. C. R. D. A. B. Nicolas Rosset, «Interactive design of 2D car profiles with aerodynamic feedback» Computer Graphics Forum, 2023. Obtenido de: https://bitly.ws/33EvK.
[33] J. J. Park, P. Florence, J. Straub, R. Newcombe y S. Lovegrove, «DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation» arXiv, 2019. Obtenido de: https://bitly.ws/33EwE.
[34] C. Y. F. P. N. A. F. A. Binyang Song, «Surrogate Modeling of Car Drag Coefficient with Depth and Normal Renderings» arXiv, 2023. Obtenido de: https://bitly.ws/33Esn.
[35] Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Gobierno de España, «11 librerías para crear visualizaciones de datos» 3 mayo 2022. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Emq.
[36] Keras, «About Keras» [En línea]. Obtenido de: https://keras.io/about/.
[37] Matplotlib, «Matplotlib: Visualization with Python» [En línea]. Obtenido de: https://matplotlib.org/.
[38] NumPy, [En línea]. Obtenido de: https://numpy.org/.
[39] Python, «os — Miscellaneous operating system interfaces» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EoF.
[40] Pillow, «Pillow» [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33EoW.
[41] P. Ramachandran, B. Zoph y Q. V. Le, «Searching for Activation Functions» arXiv, 2017. Obtenido de: https://bitly.ws/33Exu.
[42] D. Misra, «Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Activation Function» arXiv, 2020. Obtenido de: https://bitly.ws/33EuX
[43] S. Shaw, «Activation Functions Compared With Experiments» 12 octubre 2022. [En línea]. Obtenido de: https://bitly.ws/33Ey6.
[44] E. Rich, Artificial Intelligence, McGraw-Hill, 1983.
[45] F. Berzal, Redes Neuronales & Deep Learning, Independently published, 2019.