FLUME-FNO: data-efficient and scalable prediction of 3D wind and temperature fields in unseen urban morphologies

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Qin, Shaoxiang, Potsis, Theodore, Zhan, Dongxue, Liu, Xue, Stahopoulos, Ted, Wang, Liangzhu Leon
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Fluid Dynamics Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

Internet

https://arxiv.org/abs/2503.19708