Geometry and boundary condition adaptive data-driven model of fluid flow based on deep convolutional neural networks

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标题	Geometry and boundary condition adaptive data-driven model of fluid flow based on deep convolutional neural networks 基于深度卷积神经网络的流体流动几何和边界条件自适应数据驱动模型相关领域卷积神经网络转置算法联营深度学习边界（拓扑）二进制数基质（化学分析）物理人工智能模式识别（心理学）计算机科学数学分析数学算术量子力学特征向量复合材料材料科学
网址	https://doi.org/10.1063/5.0073419
DOI	10.1063/5.0073419 doi
其它	期刊：Physics of Fluids 作者：Jiang-Zhou Peng; Nadine Aubry; Zhu Shan-an; Zhihua Chen; Wei‐Tao Wu 出版日期：2021-12-01
求助人	HX 在 2025-01-04 14:45:06 发布自重庆，悬赏 10 积分
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