Accurate and computationally efficient basis function generation using physics informed neural networks

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标题	Accurate and computationally efficient basis function generation using physics informed neural networks 基于物理信息神经网络的精确和计算高效的基函数生成相关领域基础（线性代数）人工神经网络功能（生物学）计算机科学人工智能统计物理学物理数学生物几何学进化生物学
网址	https://doi.org/10.1121/10.0027098
DOI	10.1121/10.0027098 doi
其它	期刊：The Journal of the Acoustical Society of America 作者：Nathan Cloud; Benjamin M. Goldsberry; Michael R. Haberman 出版日期：2024-03-01
求助人	虚幻的冰真在 2024-10-08 18:06:49 发布自黑龙江，悬赏 20 积分
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1个月前，求助关闭

虚幻的冰真求助人 Lv4 关闭了本次求助。

说明重新发布一下【积分已退回】
1个月前

虚幻的冰真求助人 Lv4 驳回了汉堡包上传的文件

说明
文章完全不是我想要的，我要的是神经网络的，他是材料化学的
1个月前

汉堡包 Lv12 上传了文件

已驳回 1-s2.0-S0926669024017059-main.pdf (4.94 MB)
1个月前

虚幻的冰真求助人 Lv4 发起了本次求助

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