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Communication orale non publiée/Abstract (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
Novel deep learning approaches for learning scientific simulations
DESHPANDE, Saurabh
;
SOSA, Raul Ian
;
BORDAS, Stéphane
et al.
2023
•
The 14th International Conference of Computational Methods (ICCM2023)
Peer reviewed
Permalien
https://hdl.handle.net/10993/55478
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Mots-clés :
Non-linear FEM; Deep learning; Surrogate modeling
Centre de recherche :
ULHPC - University of Luxembourg: High Performance Computing
Disciplines :
Ingénierie, informatique & technologie: Multidisciplinaire, généralités & autres
Auteur, co-auteur :
DESHPANDE, Saurabh
;
University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)
SOSA, Raul Ian
;
University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Physics and Materials Science (DPHYMS)
BORDAS, Stéphane
;
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)
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Novel deep learning approaches for learning scientific simulations
Date de publication/diffusion :
août 2023
Nom de la manifestation :
The 14th International Conference of Computational Methods (ICCM2023)
Lieu de la manifestation :
Ho Chi Minh, Vietnam
Date de la manifestation :
06-08-2023 to 10-08-2023
Manifestation à portée :
International
Peer reviewed :
Peer reviewed
Focus Area :
Computational Sciences
Projet européen :
H2020 - 764644 - RAINBOW - Rapid Biomechanics Simulation for Personalized Clinical Design
Intitulé du projet de recherche :
R-AGR-3325 - H2020-MSCA-ITN-2017-764644-RAINBOW (01/04/2018 - 31/03/2023) - BORDAS Stéphane
Organisme subsidiant :
CE - Commission Européenne
Union Européenne
Disponible sur ORBilu :
depuis le 02 juillet 2023
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