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Manifold Learning
Model Reduction in Engineering
2024
|
1st ed. 2024
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-52763-0 (ISBN)
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-52763-0 (ISBN)
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Erscheint lt. Verlag | 23.3.2024 |
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Reihe/Serie | SpringerBriefs in Computer Science |
Zusatzinfo | Approx. 125 p. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Maße | 155 x 235 mm |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Schlagworte | Computational Mechanics • Data Augmentation • Deep learning • Digital Twining • dimensionality reduction • GenericROM Library • High-Fidelity Model • hyper-reduction • Image-based Digital Twins • manifold learning • Model order reduction • Mordicus • Multiphysics Modeling • open access |
ISBN-10 | 3-031-52763-1 / 3031527631 |
ISBN-13 | 978-3-031-52763-0 / 9783031527630 |
Zustand | Neuware |
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