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Semi-intrusive and non-intrusive stochastic methods for aerospace applications
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Geomstats: A Python Package for Riemannian Geometry in Machine Learning
(Journal of Machine Learning Research. vol. 21, n° 223, pp. 1-9, 2020-12-20)Article de revue -
Développement d'un modèle numérique de propagation dispersive de tsunamis
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Modélisation à fine échelle de la dynamique des communautés phytoplanctoniques
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Deep Learning for Model Correction in Cardiac Electrophysiological Imaging
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ICLR 2021 Challenge for Computational Geometry & Topology: Design and Results
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Derivation of weakly hydrodynamic models in the Dupuit-Forchheimer regime
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