Maryam Alipourhajiagha, Pierre-Louis Lemaire, Youssef Diouane
et Julie Carreau
Affiche (2025)
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| Renseignements supplémentaires: | Workshop: AI for Science: The Reach and Limits of AI for Scientific Discovery |
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
| Centre de recherche: | GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/79841/ |
| Nom de la conférence: | The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) |
| Lieu de la conférence: | San Diego, California, USA |
| Date(s) de la conférence: | 2025-12-02 - 2025-12-07 |
| URL officielle: | https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/1258... |
| Date du dépôt: | 08 juil. 2026 14:01 |
| Dernière modification: | 09 juil. 2026 01:20 |
| Citer en APA 7: | Alipourhajiagha, M., Lemaire, P.-L., Diouane, Y., & Carreau, J. (décembre 2025). A probabilistic U-Net approach to downscaling climate simulations [Affiche]. The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, California, USA (7 pages). https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/125836 |
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