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Urban wind field prediction based on sparse sensors and physics‐informed graph‐assisted auto‐encoder

Autor(en): (Artificial Intelligence for Wind Engineering (AIWE) Lab, School of Civil and Environmental Engineering Harbin Institute of Technology Shenzhen China)
(Artificial Intelligence for Wind Engineering (AIWE) Lab, School of Civil and Environmental Engineering Harbin Institute of Technology Shenzhen China)
(Artificial Intelligence for Wind Engineering (AIWE) Lab, School of Civil and Environmental Engineering Harbin Institute of Technology Shenzhen China)
(Artificial Intelligence for Wind Engineering (AIWE) Lab, School of Civil and Environmental Engineering Harbin Institute of Technology Shenzhen China)
(Department of Civil and Environmental Engineering The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon Hong Kong China)
(Centre for Wind, Waves and Water School of Civil Engineering The University of Sydney Sydney New South Wales Australia)
(NatHaz Modeling Laboratory University of Notre Dame Notre Dame Indiana USA)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 10, v. 39
DOI: 10.1111/mice.13147
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10749647
  • Veröffentlicht am:
    14.01.2024
  • Geändert am:
    05.05.2024
 
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