EnglishSvenskaNorsk
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Residual-Enhanced Physics-Guided Machine Learning With Hard Constraints for Subsurface Flow in Reservoir Engineering
State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Key Laboratory of Networked Control SystemsInstitutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China; School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Key Laboratory of Networked Control SystemsInstitutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China; School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Key Laboratory of Networked Control SystemsInstitutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China; School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik, Datavetenskap. Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University, Espoo, Finland.ORCID-id: 0000-0002-9315-9920
2024 (Engelska)Ingår i: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, ISSN 0196-2892, E-ISSN 1558-0644, Vol. 62, artikel-id 4502209Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2024. Vol. 62, artikel-id 4502209
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Forskningsämne
Kommunikations- och beräkningssystem
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-104302DOI: 10.1109/TGRS.2024.3357797ISI: 001173250800028Scopus ID: 2-s2.0-85183949404OAI: oai:DiVA.org:ltu-104302DiVA, id: diva2:1838708
Anmärkning

Validerad;2024;Nivå 2;2024-03-22 (joosat);

Funder: National Natural Science Foundation of China (62203234); State Key Laboratory of Robotics of China (2023-Z03); Natural Science Foundation of Liaoning Province (2023-BS-025); Research Program of Liaoning Liaohe Laboratory (LLL23ZZ-02-02);

Tillgänglig från: 2024-02-19 Skapad: 2024-02-19 Senast uppdaterad: 2024-11-20Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Vyatkin, Valeriy

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Vyatkin, Valeriy
Av organisationen
Datavetenskap
I samma tidskrift
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 92 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
v. 2.46.0
|
Forskare: Registrera
|
Student: Registrera
|
Kontakt
|
WCAG