Deep neural operator-driven real-time inference to enable digital twin solutions for nuclear energy systems

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标题	Deep neural operator-driven real-time inference to enable digital twin solutions for nuclear energy systems 深度神经算子驱动的实时推理实现核能系统的数字孪生解决方案相关领域计算机科学推论标杆管理人工智能机器学习背景（考古学）概化理论再培训可靠性（半导体）组分（热力学）人工神经网络深度学习替代模型数据挖掘功率（物理）生物古生物学统计物理数学营销量子力学国际贸易业务热力学
网址	https://www.nature.com/articles/s41598-024-51984-x.pdf
DOI	10.1038/s41598-024-51984-x doi
其它	期刊：Scientific reports 作者：Kazuma Kobayashi; Syed Bahauddin Alam 出版日期：2024-01-24
求助人	等待寄云在 2024-05-20 19:43:18 发布自天津，悬赏 10 积分
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