Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
Deep learning of
subsurface flow via
theory-guided neural
network
Nanzhe Wang
Dongxiao Zhang
Haibin Chang
2020 год
Deep learning of subsurface flow via theory-guided neural network
статья из журнала
Полный текст
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Год издания:
2020
Авторы:
Nanzhe Wang
,
Dongxiao Zhang
,
Haibin Chang
,
Heng Li
Издательство:
Elsevier BV
Источник:
Journal of Hydrology
Ключевые слова:
Model Reduction and Neural Networks, Dam Engineering and Safety, Fluid Dynamics and Turbulent Flows
Другие ссылки:
Journal of Hydrology
(HTML)
arXiv (Cornell University)
(PDF)
arXiv (Cornell University)
(HTML)
arXiv (Cornell University)
(PDF)
arXiv (Cornell University)
(HTML)
DataCite API
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124700
Открытый доступ:
green
Том:
584
Страницы:
124700–124700