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deep learning based forward modeling de wang yinpeng (41 resultados)
Autor :
wang yinpeng
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Título :
deep learning based forward modeling
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,26
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,25
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Deep learning-based forward modeling and inversion techniques for computational physics problems
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 60,10
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Deep learning-based forward modeling and inversion techniques for computational physics problems
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 68,43
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,43
EUR 17,07 shipping
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
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Deep learning-based forward modeling and inversion techniques for computational physics problems
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 69,53
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,83
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,74
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 82,42
EUR 11,38 shipping
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 194 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 98,67
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 100,03
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 102,36
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 90,39
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 105,51
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 111,29
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 110,38
EUR 7,40 shipping
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 101,79
EUR 17,63 shipping
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Añadir al carritoHardcover. Condición: New.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 104,70
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 105,66
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 185.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems (Hardcover)
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Ltd, London, 2023
ISBN 10: 1032502983 ISBN 13: 9781032502984
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 121,26
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics. This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 105,99
EUR 17,07 shipping
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Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 120,29
EUR 10,50 shipping
Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . .
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 125,28
EUR 11,38 shipping
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 232 pages. 9.19x6.13x0.32 inches. In Stock.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 1032502983 ISBN 13: 9781032502984
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 139,32
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardback. Condición: New. This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 1032502983 ISBN 13: 9781032502984
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 148,39
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. This book investigates in detail the emerging deep learning (DL) technique in computational physics, assessing its promising potential to substitute conventional numerical solvers for calculating the fields in real-time. After good training, the proposed architecture can resolve both the forward computing and the inverse retrieve problems.Pursuing a holistic perspective, the book includes the following areas. The first chapter discusses the basic DL frameworks. Then, the steady heat conduction problem is solved by the classical U-net in Chapter 2, involving both the passive and active cases. Afterwards, the sophisticated heat flux on a curved surface is reconstructed by the presented Conv-LSTM, exhibiting high accuracy and efficiency. Additionally, a physics-informed DL structure along with a nonlinear mapping module are employed to obtain the space/temperature/time-related thermal conductivity via the transient temperature in Chapter 4. Finally, in Chapter 5, a series of the latest advanced frameworks and the corresponding physics applications are introduced.As deep learning techniques are experiencing vigorous development in computational physics, more people desire related reading materials. This book is intended for graduate students, professional practitioners, and researchers who are interested in DL for computational physics.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 147,63
EUR 8,94 shipping
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Deep Learning-based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 114,12
EUR 48,99 shipping
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Yinpeng Wang received the B.S. degree in Electronic and Information Engineering from Beihang University, Beijing, China in 2020, where he is currently pursuing his M.S. degree in Electronic Science and Technology. Mr. Wang focuses on the.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 156,99
EUR 11,38 shipping
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 232 pages. 9.19x6.13x0.32 inches. In Stock.
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 1032502983 ISBN 13: 9781032502984
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 142,04
EUR 42,57 shipping
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
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Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,20
EUR 70,00 shipping
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Deep Learning-Based Forward Modeling and Inversion Techniques for Computational Physics Problems | Yinpeng Wang (u. a.) | Buch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2023 | CRC Press | EAN 9781032502984 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
