Suchergebnisse - Adombi, Adoubi Vincent De Paul | OPAC THWS

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Review: Theory-guided machine learning applied to hydrogeology—state of the art, opportunities and future challenges von Adombi, Adoubi Vincent De Paul, Chesnaux, Romain, Boucher, Marie-Amélie

Veröffentlicht in Hydrogeology journal

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Développement de modèles d'apprentissage automatique guidés par la théorie en hydrogéologie von Adombi, Adoubi Vincent de Paul

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Dissertation

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Comparing numerical modelling, traditional machine learning and theory-guided machine learning in inverse modeling of groundwater dynamics: A first study case application von Adombi, Adoubi Vincent De Paul, Chesnaux, Romain, Boucher, Marie-Amélie

Veröffentlicht in Journal of hydrology (Amsterdam)

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4

A causal physics-informed deep learning formulation for groundwater flow modeling and climate change effect analysis von Adombi, Adoubi Vincent De Paul, Chesnaux, Romain, Boucher, Marie-Amélie, Braun, Marco, Lavoie, Juliette

Veröffentlicht in Journal of hydrology (Amsterdam)

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Toward a methodology to explore historical groundwater level trends and their origin: the case of Quebec, Canada von Adombi, Adoubi Vincent De Paul, Chesnaux, Romain, Boucher, Marie-Amélie

Veröffentlicht in Environmental earth sciences

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Comparing numerical modelling, traditional machine learning and theory-guided machine learning in inverse modeling of groundwater dynamics: A first study case application von ADOMBI, Adoubi Vincent De Paul

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Comparing numerical modelling, traditional machine learning and theory-guided machine learning in inverse modeling of groundwater dynamics: A first study case application von Adoubi Vincent De Paul ADOMBI

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Hybrid3D (integrated modeling): a 3D theory-guided machine learning algorithm for inverse modeling of variably saturated groundwater flow coupled with surface flow dynamics von Adoubi Vincent De Paul ADOMBI

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Hybrid3D (integrated modeling): a 3D theory-guided machine learning algorithm for inverse modeling of variably saturated groundwater flow coupled with surface flow dynamics von Adoubi Vincent De Paul ADOMBI

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Comparing numerical modelling, traditional machine learning and theory-guided machine learning to simulate groundwater dynamics: a first study case application von Adoubi Vincent De Paul ADOMBI

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Review: Theory-guided machine learning applied to hydrogeology—state of the art, opportunities and future challenges von Adombi, Adoubi Vincent De Paul, Chesnaux, Romain, Boucher, Marie-Amélie

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