Real-time large deformations: A probabilistic deep learning approach

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

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Real-time large deformations: A probabilistic deep learning approach

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

2022 • In The 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering

Peer reviewed

Permalien
https://hdl.handle.net/10993/52344

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Mots-clés :

Real Time Simulation; Probabilistic Deep Learning

Disciplines :

Sciences informatiques

Auteur, co-auteur :

DESHPANDE, Saurabh ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

LENGIEWICZ, Jakub ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

BORDAS, Stéphane ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

Co-auteurs externes :

yes

Langue du document :

Anglais

Titre :

Real-time large deformations: A probabilistic deep learning approach

Date de publication/diffusion :

juin 2022

Nom de la manifestation :

The 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering

Lieu de la manifestation :

Oslo, Norvège

Date de la manifestation :

05-06-2022 to 09-06-2022

Titre de l'ouvrage principal :

The 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering

Peer reviewed :

Peer reviewed

Focus Area :

Computational Sciences

Projet européen :

H2020 - 764644 - RAINBOW - Rapid Biomechanics Simulation for Personalized Clinical Design

Organisme subsidiant :

CE - Commission Européenne
European Union

Disponible sur ORBilu :

depuis le 07 octobre 2022

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