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Gaussian Processes for Machine Learning
Gaussian Processes for Machine Learning
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Gaussian Processes for Machine Learning

Rasmussen, Carl Edward ; Williams, Christopher K. I

Cambridge: MIT Press 2005

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Physics‐Informed Deep Neural Networks for Learning Parameters and Constitutive Relationships in Subsurface Flow Problems
Physics‐Informed Deep Neural Networks for Learning Parameters and Constitutive Relationships in Subsurface Flow Problems
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Physics‐Informed Deep Neural Networks for Learning Parameters and Constitutive Relationships in Subsurface Flow Problems

Tartakovsky, A. M. ; Marrero, C. Ortiz ; Perdikaris, Paris ; Tartakovsky, G. D. ; Barajas‐Solano, D.

Water resources research, 2020-05, Vol.56 (5), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Washington: John Wiley & Sons, Inc

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Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next
Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next
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Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next

Cuomo, Salvatore ; Di Cola, Vincenzo Schiano ; Giampaolo, Fabio ; Rozza, Gianluigi ; Raissi, Maziar ; Piccialli, Francesco

Journal of scientific computing, 2022-09, Vol.92 (3), p.88, Article 88 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Landslide susceptibility prediction based on a semi-supervised multiple-layer perceptron model
Landslide susceptibility prediction based on a semi-supervised multiple-layer perceptron model
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Landslide susceptibility prediction based on a semi-supervised multiple-layer perceptron model

Huang, Faming ; Cao, Zhongshan ; Jiang, Shui-Hua ; Zhou, Chuangbing ; Huang, Jinsong ; Guo, Zizheng

Landslides, 2020-12, Vol.17 (12), p.2919-2930 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Four Generations of High-Dimensional Neural Network Potentials
Four Generations of High-Dimensional Neural Network Potentials
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Four Generations of High-Dimensional Neural Network Potentials

Behler, Jörg

Chemical reviews, 2021-08, Vol.121 (16), p.10037-10072 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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6
Interpretable machine learning: Fundamental principles and 10 grand challenges
Interpretable machine learning: Fundamental principles and 10 grand challenges
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Interpretable machine learning: Fundamental principles and 10 grand challenges

Rudin, Cynthia ; Chen, Chaofan ; Chen, Zhi ; Huang, Haiyang ; Semenova, Lesia ; Zhong, Chudi

Statistics surveys, 2022-01, Vol.16 (none) [Periódico revisado por pares]

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sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning
sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning
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sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning

Chmiela, Stefan ; Sauceda, Huziel E. ; Poltavsky, Igor ; Müller, Klaus-Robert ; Tkatchenko, Alexandre

Computer physics communications, 2019-07, Vol.240, p.38-45 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Theory-guided hard constraint projection (HCP): A knowledge-based data-driven scientific machine learning method
Theory-guided hard constraint projection (HCP): A knowledge-based data-driven scientific machine learning method
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Theory-guided hard constraint projection (HCP): A knowledge-based data-driven scientific machine learning method

Chen, Yuntian ; Huang, Dou ; Zhang, Dongxiao ; Zeng, Junsheng ; Wang, Nanzhe ; Zhang, Haoran ; Yan, Jinyue

Journal of computational physics, 2021-11, Vol.445, p.110624, Article 110624 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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A comparative study of different machine learning methods for reservoir landslide displacement prediction
A comparative study of different machine learning methods for reservoir landslide displacement prediction
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A comparative study of different machine learning methods for reservoir landslide displacement prediction

Wang, Yankun ; Tang, Huiming ; Huang, Jinsong ; Wen, Tao ; Ma, Junwei ; Zhang, Junrong

Engineering geology, 2022-03, Vol.298, p.106544, Article 106544 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Active learning machine learns to create new quantum experiments
Active learning machine learns to create new quantum experiments
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Active learning machine learns to create new quantum experiments

Melnikov, Alexey A. ; Nautrup, Hendrik Poulsen ; Krenn, Mario ; Dunjko, Vedran ; Tiersch, Markus ; Zeilinger, Anton ; Briegel, Hans J.

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2018-02, Vol.115 (6), p.1221-1226 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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