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研究開発報告書類（JAEA-Research等）学会誌等掲載論文口頭発表特許

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論文

AMR-Net: Convolutional neural networks for multi-resolution steady flow prediction

朝比祐一; 畑山そら*; 下川辺隆史*; 小野寺直幸; 長谷川雄太; 井戸村泰宏

Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Cluster Computing (IEEE Cluster 2021) (Internet), p.686 - 691, 2021/10

https://doi.org/10.1109/Cluster48925.2021.00102

被引用回数：2 パーセンタイル：70.83(Computer Science, Hardware & Architecture)

多重解像度の定常流を予測する畳み込みニューラルネットワークを開発した。本モデルは、最先端の画像変換モデルpix2pixHDに基づき、パッチ化された符合付き距離関数から高解像度の流れ場の予測が可能である。高解像度データをパッチ化することにより、pix2pixHDと比べてメモリ使用量を削減した。