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Article Dans Une Revue Nature Machine Intelligence Année : 2023

Catching up with missing particles

Séverine Atis
Lionel Agostini

Résumé

The implementation of particle-tracking techniques with deep neural networks is a promising way to determine particle motion within complex flow structures. A graph neural network-enhanced method enables accurate particle tracking by significantly reducing the number of lost trajectories.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04379590 , version 1 (06-02-2024)

Identifiants

Citer

Séverine Atis, Lionel Agostini. Catching up with missing particles. Nature Machine Intelligence, 2023, 6, pp.13-14. ⟨10.1038/s42256-023-00770-x⟩. ⟨hal-04379590⟩
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