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Medientyp: E-Book; Hochschulschrift Titel: Echtzeitfähige digitale Zwillinge auf Basis Physik-informierter neuronaler Netze für die Strömungsvorhersage in und um Stallungen Beteiligte: Pioch, Fabian [Verfasser:in]; Schramm, Dieter [Akademische:r Betreuer:in] Erschienen: Duisburg; Essen: Universität Duisburg-Essen, 2024 Umfang: 1 Online-Ressource Sprache: Deutsch DOI: 10.17185/duepublico/81714 Identifikator: Schlagwörter: Digitaler Zwilling ; Numerische Strömungssimulation ; Maschinelles Lernen ; Stallluft ; Emissionsverringerung ; Hochschulschrift Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Duisburg, Essen, Universität Duisburg-Essen, 2023 Anmerkungen: Zugangsstatus: Eingeschränkter Zugang | Informationen zu lizenzierten elektronischen Ressourcen der SLUB Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung - Keine Bearbeitung (CC BY-ND)