Zobrazeno 1 - 10
of 47
pro vyhledávání: '"Yi, Jiaxiang"'
Multi-fidelity machine learning methods address the accuracy-efficiency trade-off by integrating scarce, resource-intensive high-fidelity data with abundant but less accurate low-fidelity data. We propose a practical multi-fidelity strategy for probl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.15110
Publikováno v:
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 417, 116432 (2023)
Data-driven modeling in mechanics is evolving rapidly based on recent machine learning advances, especially on artificial neural networks. As the field matures, new data and models created by different groups become available, opening possibilities f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.12971
Publikováno v:
In Computational and Structural Biotechnology Journal December 2024 24:314-321
Publikováno v:
In Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 15 February 2024 420
Publikováno v:
In Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 1 December 2023 417 Part A
Publikováno v:
In Reliability Engineering and System Safety March 2022 219
Publikováno v:
In Information Sciences August 2021 569:728-745
Autor:
Wu, Pei, Yi, Jiaxiang, Feng, Li, Li, Xuhao, Chen, Yao, Liu, Zhen, Tian, Shenghai, Li, Shiyao, Khan, Sarfaraz, Sun, Yongjun
Publikováno v:
In International Journal of Biological Macromolecules 15 July 2020 155:708-720
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.