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  Teaching solid mechanics to artificial intelligence—a fast solver for heterogeneous materials

Mianroodi, J. R., Hamidi Siboni, N., & Raabe, D. (2021). Teaching solid mechanics to artificial intelligence—a fast solver for heterogeneous materials. npj Computational Materials, 7: 99. doi:10.1038/s41524-021-00571-z.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
s41524-021-00571-z.pdf (Verlagsversion), 5MB
Name:
s41524-021-00571-z.pdf
Beschreibung:
Open Access
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
2021
Copyright Info:
The Authors

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Mianroodi, Jaber Rezaei1, Autor           
Hamidi Siboni, Nima2, Autor           
Raabe, Dierk3, Autor           
Affiliations:
1Computational Sustainable Metallurgy, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society, ou_3243050              
2DeepMetis, Lohmühlenstraße 65, 12435 Berlin, Germany, ou_persistent22              
3Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society, ou_1863381              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021-07-012021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1038/s41524-021-00571-z
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: npj Computational Materials
  Kurztitel : npj Comput. Mater.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 7 Artikelnummer: 99 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2057-3960
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2057-3960