Physics-informed Neural Networksを活用した電子輸送特性の解明
Physics-informed Neural Networksを活用した電子輸送特性の解明
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使用物理信息神经网络阐明电子传输特性
DOI：
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
川口悟
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Kawaguchi S;Takahashi K;Satoh K;川口悟
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DOI：
10.12783/shm2019/32301
发表时间：
2019-01
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
R. Nascimento;F. Viana
通讯作者：
R. Nascimento;F. Viana
影响因子：
3.5
作者：
Roach, D.
通讯作者：
Roach, D.
通过颗粒过滤进行润滑油状态监测和剩余使用寿命预测
DOI：
10.36001/ijphm.2013.v4i3.2151
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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作者：
Junda Zhu;Jae Yoon;D. He;Yongzhi Qu;Eric Bechhoefer
通讯作者：
Eric Bechhoefer
陆上风力发电机主轴承可靠性及其对机队管理的影响
DOI：
10.2514/6.2019-1225
发表时间：
2019
期刊：
AIAA Scitech 2019 Forum
影响因子：
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作者：
Yigit A. Yucesan;F. Viana
通讯作者：
F. Viana
复杂地形中风力发电机的微观选址：直驱风力发电机主轴承的简化疲劳寿命预测
DOI：
10.1260/0309-524x.39.4.349
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
F. Watanabe;T. Uchida
通讯作者：
T. Uchida