Zobrazeno 1 - 10
of 47
pro vyhledávání: '"Lv Yingjie"'
Autor:
Lan, Yihua1,2 yihualan@nynu.edu.cn, Lv, Yingjie1,2, Xu, Jiashu1,2, Zhang, Yingqi1,2, Zhang, Yanhong1,2
Publikováno v:
Electronic Research Archive. 2024, Vol. 32 Issue 10, p1-22. 22p.
Autor:
Han, Bo, Shi, Ruochen, Peng, Huining, Lv, Yingjie, Qi, Ruishi, Li, Yuehui, Zhang, Jingmin, Du, Jinlong, Yu, Pu, Gao, Peng
Defects in oxides usually exhibit exotic properties that may be associated with the local lattice dynamics. Here, at atomic spatial resolution, we directly measure phonon modes of an antiphase boundary (APB) in SrTiO3 freestanding membrane and correl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.01772
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Lv, Yingjie, Ma, Pengsheng, Wang, Jialing, Xu, Qingbin, Fan, Jun, Yan, Lin, Ma, Ping, Zhou, Ru
Publikováno v:
In European Journal of Pharmacology 5 November 2021 910
Autor:
Quan, Longzhe, Feng, Huaiqu, Lv, Yingjie, Wang, Qi, Zhang, Chuanbin, Liu, Jingguo, Yuan, Zongyang
Publikováno v:
In Biosystems Engineering August 2019 184:1-23
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wang, Mengna, Lv, Yingjie, Li, Shasha, Zhao, Jiarong, Cao, Dingwen, Luo, Gaoli, Jiang, Yurong, Song, Xiaohui, Yan, Yong, Xia, Congxin
Publikováno v:
ACS Applied Nano Materials; 9/8/2023, Vol. 6 Issue 17, p15632-15640, 9p
Publikováno v:
Frontiers in Energy Research. 10
The current disturbance classification of power quality data often has the problem of low disturbance recognition accuracy due to its large volume and difficult feature extraction. This paper proposes a hybrid model based on distributed compressive s
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::553c0716ba66ec893643c2a6ec04f2b7
https://doi.org/10.3389/fenrg.2022.874351
https://doi.org/10.3389/fenrg.2022.874351