Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"Castineira, David"'
Is a deep learning model capable of understanding systems governed by certain first principle laws by only observing the system's output? Can deep learning learn the underlying physics and honor the physics when making predictions? The answers are bo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.05409
Alzheimer's Disease (AD) ravages the cognitive ability of more than 5 million Americans and creates an enormous strain on the health care system. This paper proposes a machine learning predictive model for AD development without medical imaging and w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.08702
Autor:
Esmaeilzadeh, Soheil, Salehi, Amir, Hetz, Gill, Olalotiti-lawal, Feyisayo, Darabi, Hamed, Castineira, David
Publikováno v:
Machine Learning Session, WRM 2019 Conference
Representing the reservoir as a network of discrete compartments with neighbor and non-neighbor connections is a fast, yet accurate method for analyzing oil and gas reservoirs. Automatic and rapid detection of coarse-scale compartments with distinct
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.13236
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Smart Manufacturing 2020:107-141
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Allison, Jared, Allman, Andrew, Arbogast, Jeffrey E., Baldea, Michael, Beaman, Joseph, Benhallam, Wassim, Bhattacharya, Apratim, Bienert, Rolf, Castiñeira, David, Christofides, Panagiotis D., Damsgard, Chris, Daoutidis, Prodromos, Darabi, Hamed, Defaye, Cyril, Drenski, Michael F., Edgar, Thomas F., Ganesh, Sudarshan, Gopalakrishnan, Ajit, Grady, Michael C., Kontopoulos, Athanasios, Kowall, Cliff P., Kumar, Ankur, Laínez-Aguirre, Jose M., Lotero, Irene, Madan, Tarun, Nagy, Zoltan, Palys, Matthew J., Phillips, Timothy, Pinto, Jose M., Ramaswamy, Sivaraman, Reed, Alex W., Reed, Wayne F., Reklaitis, Gintaras, Roba, Thierry, Samad, Tariq, Seepersad, Carolyn, Soroush, Masoud, Su, Qinglin, Thyagarajan, Karthik, Weber, Alan, Wetzel, Jim, Wu, Aide, Wu, Zhe, Zhai, Xiang
Publikováno v:
In Smart Manufacturing 2020:xi-xiv