Zobrazeno 1 - 10
of 51
pro vyhledávání: '"J. Viquerat"'
Autor:
E. Hachem, P. Meliga, A. Goetz, P. Jeken Rico, J. Viquerat, A. Larcher, R. Valette, A. F. Sanches, V. Lannelongue, H. Ghraieb, R. Nemer, Y. Ozpeynirci, T. Liebig
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 13, Iss 1, Pp 1-16 (2023)
Abstract Developing new capabilities to predict the risk of intracranial aneurysm rupture and to improve treatment outcomes in the follow-up of endovascular repair is of tremendous medical and societal interest, both to support decision-making and as
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a51b4a02a8264d78b234903e10039a6e
Publikováno v:
AIP Advances, Vol 12, Iss 8, Pp 085108-085108-21 (2022)
This research gauges the capabilities of deep reinforcement learning (DRL) techniques for direct optimal shape design in computational fluid dynamics (CFD) systems. It uses policy based optimization, a single-step DRL algorithm intended for situation
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6809c429442d4ce0bfbbeba37b9cad0e
Publikováno v:
Neural Computing and Applications
Neural Computing and Applications, 2022, ⟨10.1007/s00521-022-07779-0⟩
Neural Computing and Applications, 2022, ⟨10.1007/s00521-022-07779-0⟩
International audience; This research reports on the recent development of black-box optimization methods based on single-step deep reinforcement learning (DRL) and their conceptual similarity to evolution strategy (ES) techniques. It formally introd
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:
International Journal of Heat and Mass Transfer. 209:124147
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In the past couple of years, the interest of the fluid mechanics community for deep reinforcement learning techniques has increased at fast pace, leading to a growing bibliography on the topic. Due to its ability to solve complex decision-making prob
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cbf3c65146d142ca883fc11586ed2e07
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03432654/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03432654/document
In the recent years, the domain of fast flow field prediction has been vastly dominated by pixel-based convolutional neural networks. Yet, the recent advent of graph convolutional neural networks (GCNNs) have attracted a considerable attention in the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6d1cc03ac01a0fa3a4bdc3ced7ea22a0
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03432662/file/main.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03432662/file/main.pdf
Over the past few years, deep learning methods have proved to be of great interest for the computational fluid dynamics community, especially when used as surrogate models, either for flow reconstruction, turbulence modeling, or for the prediction of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::879f3077fa945712fea87665930fad35
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.