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3 resultados encontrados.

Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
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Designing nanophotonic structures using conditional deep convolutional generative adversarial networks
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Designing nanophotonic structures using conditional deep convolutional generative adversarial networks
So Sunae et al · Wiley · 2019 · ISSN 2192-8606
Data-driven design approaches based on deep learning have been introduced in nanophotonics to reduce time-consuming iterative simulations, which have been a major challenge. Here, we report the first use of conditional d...
LCC TENDOlBoeXNpY3M~Idioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Predictive and generative machine learning models for photonic crystals
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Predictive and generative machine learning models for photonic crystals
Christensen Thomas et al · Wiley · 2020 · ISSN 2192-8606
The prediction and design of photonic features have traditionally been guided by theory-driven computational methods, spanning a wide range of direct solvers and optimization techniques. Motivated by enormous advances in...
LCC TENDOlBoeXNpY3M~Idioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Multi‐Scale Spatio‐Temporal Transformer Network for Intelligent Healthcare and Transportation Systems: A Generative AI Approach
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Multi‐Scale Spatio‐Temporal Transformer Network for Intelligent Healthcare and Transportation Systems: A Generative AI Approach
Huamao Jiang et al · Wiley · 2026 · ISSN 2468-2322
ABSTRACT Integrating healthcare systems with intelligent transportation networks represents a critical frontier in modern urban infrastructure, where efficient resource allocation and timely service delivery can signific...
LCC TENDOkNvbXB1dGF0aW9uYWwgbGluZ3Vpc3RpY3MuIE5hdHVyYWwgbGFuZ3VhZ2UgcHJvY2Vzc2luZw~~; LCC:Computer softwareIdioma eng
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Material complementario
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