Fast Frequency-Domain Analysis for Parametric Electromagnetic Models Using Deep 
Learning

Mattucci, Elia; Feng, Lihong; Benner, Peter; Romano, Daniele; Antonini, Giulio

doi:10.1109/EPEPS58208.2023.10314879

Fast Frequency-Domain Analysis for Parametric Electromagnetic Models Using Deep Learning

Mattucci, E., Feng, L., Benner, P., Romano, D., & Antonini, G. (2023). Fast Frequency-Domain Analysis for Parametric Electromagnetic Models Using Deep Learning. In 2023 IEEE 32nd Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems (EPEPS) (pp. 1-3). Boca Raton: IEEE.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000E-2102-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-CD13-5

資料種別: 会議論文

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Mattucci, Elia¹, 著者
Feng, Lihong², 著者
Benner, Peter², 著者
Romano, Daniele³, 著者
Antonini, Giulio³, 著者

所属:
1Rete Ferroviaria Italiana S.p.A. Direzione Tecnica - Standard Tecnologie Rome, Italy, ou_persistent22
2Computational Methods in Systems and Control Theory, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738141
3Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione e di Economia University of L’Aquila L’Aquila, Italy, ou_persistent22

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日付: 出版: 2023

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査読: 査読あり

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学位: -

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出版物名: 2023 IEEE 32nd Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems (EPEPS)

種別: 会議論文集

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出版社, 出版地: Boca Raton : IEEE

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