Dr. David Erzmann

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Long-term Forecasting of Energy Consumption Data using Attention-based Neural Networks (Cécile Pot d'or)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. D. Erzmann, S. Dittmer.
   Equivariant Neural Operators for gradient-Consistent Topology Optimization .
   Journal of Computational Design and Engineering, 11(3):91-100, 2024.

   DOI: 10.1093/jcde/qwae039

2. D. Erzmann.
   Equivariant deep learning for 3D topology optimization.
   Dissertationsschrift, Universität Bremen, 2024.

   DOI: 10.26092/elib/3439

3. D. Erzmann, S. Dittmer, H. Harms, P. Maaß.
   DL4TO: A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization.
   Lecture Notes in Computer Science, Geometric Science of Information. GSI 2023 14071, Springer Verlag, 2023.

   DOI: 10.1007/978-3-031-38271-0_54

4. S. Dittmer, D. Erzmann, H. Harms, P. Maaß.
   SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2209.05098