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3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks
C. Horuz, M. Karlbauer, T. Praditia, S. Oladyshkin, W. Nowak, und S. Otte. ESANN 2025 Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence andMachine Learning, European Symposium on Artificial Neural Networks, (2025)
vor einem Monat von @pumaiws
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3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks
C. Horuz, M. Karlbauer, T. Praditia, S. Oladyshkin, W. Nowak, und S. Otte. ESANN 2025 Proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence andMachine Learning, European Symposium on Artificial Neural Networks, (2025)
vor einem Monat von @ls3
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2Large Temperatures in Water Distribution Pipes as a Water Quality Threat: Measurements and Modelling
C. Haslauer, I. Kroeker, E. Nißler, S. Oladyshkin, W. Nowak, H. Class, und E. Osmancevic. Geophys. Res. Abstr., EGU25-13131, EGU General Assembly 2024, (April 2025)
vor 5 Monaten von @ls3
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2Large Temperatures in Water Distribution Pipes as a Water Quality Threat: Measurements and Modelling
C. Haslauer, I. Kroeker, E. Nißler, S. Oladyshkin, W. Nowak, H. Class, und E. Osmancevic. Geophys. Res. Abstr., EGU25-13131, EGU General Assembly 2024, (April 2025)
vor 5 Monaten von @pumaiws
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2Development of a Combined Machine Learning and Physics-based Approach to Reduce Hydrologic Model Spin-up Time
L. Pawusch, S. Scheurer, W. Nowak, und R. Maxwell. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU2025-10229, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @ls3
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2Development of a Combined Machine Learning and Physics-based Approach to Reduce Hydrologic Model Spin-up Time
L. Pawusch, S. Scheurer, W. Nowak, und R. Maxwell. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU2025-10229, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @pumaiws
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2Surrogate-assisted Bayesian inference with ERT data for contaminant transport modelling in the subsurface
M. Morales Oreamuno, N. Menzel, S. Oladyshkin, F. Wagner, und W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-12561, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @pumaiws
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2Surrogate-assisted Bayesian inference with ERT data for contaminant transport modelling in the subsurface
M. Morales Oreamuno, N. Menzel, S. Oladyshkin, F. Wagner, und W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-12561, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @ls3
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2Modeling the Ammonium Removal Processes in Household Sand Filters
R. Wei, A. Le, B. Liu, M. Azari, W. Nowak, A. Kappler, und S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-205, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @pumaiws
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2Modeling the Ammonium Removal Processes in Household Sand Filters
R. Wei, A. Le, B. Liu, M. Azari, W. Nowak, A. Kappler, und S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 26, EGU25-205, EGU General Assembly 2025, (April 2025)
vor 7 Monaten von @ls3
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2Which level of model complexity is justified by your data? A Bayesian answer
A. Schöniger, W. Illman, T. Wöhling, and W. Nowa. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-12413, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @pumaiws
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2Which level of model complexity is justified by your data? A Bayesian answer
A. Schöniger, W. Illman, T. Wöhling, and W. Nowa. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-12413, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @ls3
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6Let’s move to spheres! Why a spherical coordinate system is rewarding when analyzing particle increment statistics
S. Most, W. Nowak, and B. Bijeljic. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-17391-1, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @pumaiws
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6Let’s move to spheres! Why a spherical coordinate system is rewarding when analyzing particle increment statistics
S. Most, W. Nowak, and B. Bijeljic. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-17391-1, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @ls3
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3Uncertainty quantification for a hydro-morphodynamic model of river Rhine
T. Mai, W. Nowak, R. Kopmann, and S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-5701-3, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @pumaiws
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3Uncertainty quantification for a hydro-morphodynamic model of river Rhine
T. Mai, W. Nowak, R. Kopmann, and S. Oladyshkin. Geophys. Res. Abstr., 18, EGU2016-5701-3, EGU General Assembly 2016, (April 2016)
7 months ago by @ls3
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2Lumped hydrological model for reasonable, long- term predictions of groundwater storage and depletion
F. Ejaz, T. Wöhling, and W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., EGU2020-1310, EGU General Assembly 2020, (Mai 2020)
7 months ago by @pumaiws
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2Lumped hydrological model for reasonable, long- term predictions of groundwater storage and depletion
F. Ejaz, T. Wöhling, and W. Nowak. Geophys. Res. Abstr., EGU2020-1310, EGU General Assembly 2020, (Mai 2020)
7 months ago by @ls3
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3Characterize the catchment regime by applying optimal monitoring strategies
A. Gonzalez-Nicolas Alvarez, W. Nowak, M. Sinsbeck, and M. Schwientek. Geophys. Res. Abstr., EGU2020-4843, EGU General Assembly 2020, (Mai 2020)
7 months ago by @ls3
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3Characterize the catchment regime by applying optimal monitoring strategies
A. Gonzalez-Nicolas Alvarez, W. Nowak, M. Sinsbeck, and M. Schwientek. Geophys. Res. Abstr., EGU2020-4843, EGU General Assembly 2020, (Mai 2020)
7 months ago by @pumaiws
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3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks

3Inferring Underwater Topography with Finite Volume Neural Networks

2Large Temperatures in Water Distribution Pipes as a Water Quality Threat: Measurements and Modelling

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2Development of a Combined Machine Learning and Physics-based Approach to Reduce Hydrologic Model Spin-up Time

2Development of a Combined Machine Learning and Physics-based Approach to Reduce Hydrologic Model Spin-up Time

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2Modeling the Ammonium Removal Processes in Household Sand Filters

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2Which level of model complexity is justified by your data? A Bayesian answer

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3Uncertainty quantification for a hydro-morphodynamic model of river Rhine

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