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Democratizing biomedical simulation through automated model discovery and a universal material subroutine Enthalten in Computational mechanics 14.8.2024: 1-21
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Bayesian Physics Informed Neural Networks for real-world nonlinear dynamical systems Linka, Kevin. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg, 2022
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Predicting and understanding arterial elasticity from key microstructural features by bidirectional deep learning Linka, Kevin. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg, 2022
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Bayesian physics-based modeling of tau propagation in Alzheimer's disease Schäfer, Amelie. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg-Harburg, 2021
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Concentration‐specific constitutive modeling of gelatin based on artificial neural networks Abdolazizi, Kian Philipp. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg-Harburg, 2021
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Constitutive artificial neural networks Linka, Kevin. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg-Harburg, 2021
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Constitutive artificial neural networks Hillgärtner, Markus. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2021
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Effects of B.1.1.7 and B.1.351 on COVID-19 dynamics: a campus reopening study Linka, Kevin. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg-Harburg, 2021
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Identification of the concentration‐dependent viscoelastic constitutive parameters of gelatin by combining computational mechanics and machine learning Abdolazizi, Kian Philipp. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg, 2021
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Neural network surgery: combining training with topology optimization Schiessler, Elisabeth. - Hamburg : Universitätsbibliothek der Technischen Universität Hamburg-Harburg, 2021
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