Machine Learning for Computational Science and Engineering | Springer | Zeitschrift | www.sack.de

Zeitschrift, Englisch

Erscheinungsweise: halbjährlich

Machine Learning for Computational Science and Engineering


ISSN 30051428

Springer


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Springer


Machine Learning for Computational Science and Engineering delves into the intricate realm of machine learning methodologies and their expansive applications across various domains of science and engineering. - Focuses on the latest advancements in ML frameworks and their multifaceted applications. - Covers the evolution of ML techniques propelling scientific exploration and engineering analysis, including uncertainty management, optimization, and innovative design approaches. - Addresses comprehensive coverage of ML applications in practical engineering domains, such as digital twin technology and structural health monitoring. - Publishes cutting-edge research and review articles aimed at shaping the future landscape of modeling in science and engineering.

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