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Advantages and promises of deep neural operators for the prediction of wave propagation
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Alignment of 3D woven textile composites towards their ideal configurations
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Multi-storey shear type buildings under earthquake loading: Adversarial learning-based prediction of the transient dynamics and damage classification
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Fourier Neural Operator Surrogate Model to Predict 3D Seismic Waves Propagation
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Daniel MARTIN XAVIER
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Épidémiologie, facteurs et complications associée à l’utilisation de noradrénaline en chirurgie cardiaque avec circulation extracorporelle : une étude observationnelle française multicentrique et prospective
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A deep learning framework for efficient global sensitivity analysis and SHAP values calculations applied to eddy current testing problems
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Mechanistic insights on age-related changes in heart-aorta-brain hemodynamic coupling using a pulse wave model of the entire circulatory system
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Prix Jeunes Talents L’Oréal-UNESCO, Amandine ASSELIN lauréate 2023
Félicitations à Amandine ASSELIN, ancienne élève du DER Génie Civil et Environnement et doctorante au Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay (LMPS), en cotutelle à Polytechnique Montréal, pour son prix du programme Jeunes Talents France 2023 de la fondation L'Oréal-UNESCO pour les femmes et la science, qui s'engage à soutenir l'implication de jeunes femmes dans la recherche scientifique.
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Comparative Study of Homogenization Techniques for Evaluating the Bearing Capacity of Bimsoils under Shallow Foundations