数学参考文献

1. 从阿德里哈达利到卡瓦迪阿利的阿德里哈达利和萨瓦迪阿利的私人预测：2020年阿尔十四
2. Armin Moin，Stephan Rössler，Marouane Sayih，Stephan Günnemann:从事物的建模语言（ThingML）到事物的机器学习（ThingML2）（2020）阿尔十四
3. Baines，W.；Kuchment，P.；Ragusa，J.：复杂货物存在时二维被动源探测的深度学习（2020年）
4. 关于目标函数的降维问题；harander，lér-B；关于目标函数的降维问题；harander，lér，J
5. Cheung，Siu Wun；Chung，Eric T.；Efendiev，Yalchin；Gildin，Eduardo；Wang，Yating；Zhang，Jingyan：多孔介质流动模拟中的深层全局模型简化学习（2020）
6. Gakhar，Saksham；Koseff，Jeffrey R.；Ouellette，Nicholas T.：自由表面流中底部特征的表面表达（2020）
7. Heider，Yousef；Wang，Kun；Sun，WaiChing:（\mathrmSO（3））——各向异性弹塑性材料基于信息图的深层神经网络的不变性（2020）
8. Hottung，André；Tanaka，Shunji；Tierney，Kevin：集装箱预编组问题的深度学习辅助启发式树搜索（2020）
9. Hueber，Thomas；Tatulli，Eric；Girin，Laurent；Schwartz，Jean-Luc：使用深度学习评估听觉和视听语音预测编码的潜在增益（2020）
10. Hughes，Mark C.：预测和计算节点不变量的神经网络方法（2020）
11. 哈拉特，塔拉克；麦克海尔，伊恩G.；培尼亚，哈维尔·洛佩斯：足球运动员加减评分（2020年）
12. Lejeune，Emma；Linder，Christian:解释细胞死亡的随机代理模型（2020）
13. Liberti，Leo:距离几何和数据科学（2020）
14. Liu，Peng；Song，Yan:使用卷积神经网络和马尔可夫随机场的声纳图像分割（2020）
15. Lukas Geiger；Plumerai团队：Larq：用于训练二进制神经网络的开源库（2020）不是zbMATH
16. Lye，Kjetil O.；Mishra，Siddhartha；Ray，Deep：计算流体动力学中的深度学习观测（2020）
17. Meister，Felix；Passerini，Tiziano；Mihalef，Viorel；Tuysuzoglu，Ahmet；Maier，Andreas；Mansi，Tommaso：软组织力学总拉格朗日显式动力学的深度学习加速（2020年）
18. Osman，Yousuf Babiker M.；Li，Wei:基于SAE-NN的废水处理过程关键出水参数的软测量建模（2020）
19. Palagi，Laura；Seccia，Ruggiero：用于训练深层神经网络的块层分解方案（2020）
20. Parish，Eric J.；Carlberg，Kevin T.：参数化动力系统近似解的时间序列机器学习误差模型（2020）