In article number 2100088, Shi Ke Ong, Erik Birgersson, and Hong Yee Low develop a physics-based machine learning methodology: the inherent fabrication variabilities (probability distributions) in the pore architecture of isoporous membranes and a trained neural network that aids in the performance range prediction through Monte Carlo simulations. Input and output are scaled [−1 1], hence the background has the digits ‘−1’, ‘0’ and ‘1’.

中文翻译：

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调节等孔膜中的压降：调节等孔膜中的压降：具有制造可变性的设计（Adv. Theory Simul. 8/2021）

在文章编号 2100088 中，Shi Ke Ong、Erik Birgersson 和 Hong Yee Low 开发了一种基于物理的机器学习方法：等孔膜孔隙结构中的固有制造变量（概率分布）和有助于提高性能的训练有素的神经网络通过蒙特卡罗模拟进行范围预测。输入和输出按比例缩放 [-1 1]，因此背景具有数字“-1”、“0”和“1”。