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Airvox: efficient computational fluid dynamics prediction using 3D convolutional neural networks for building design

Autor(en): (Department of Architecture and Architectural Engineering, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea)
(Department of Architecture, Graduate School of Design, Harvard University, Cambridge, MA, USA)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Journal of Building Performance Simulation
Seite(n): 1-16
DOI: 10.1080/19401493.2024.2410744
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10806014
  • Veröffentlicht am:
    10.11.2024
  • Geändert am:
    10.11.2024
 
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