Zobrazeno 1 - 10
of 205
pro vyhledávání: '"M. Schiek"'
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.
Publikováno v:
Chaos 32(10), 103118-(2022). doi:10.1063/5.0103071
We report the emergence of peculiar chimera states in networks of identical pendula with global phase-lagged coupling. The states reported include both rotating and quiescent modes, i.e., with non-zero and zero average frequencies. This kind of mixed
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e5927e3a4266f83a116de7b1c058fe5f
https://juser.fz-juelich.de/record/909959
https://juser.fz-juelich.de/record/909959
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.
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.
Publikováno v:
Osteoarthritis and Cartilage Open, Vol 6, Iss 2, Pp 100458- (2024)
Objective: Developing new therapies for knee osteoarthritis (KOA) requires improved prediction of disease progression. This study evaluated the prognostic value of clinical clusters and machine-learning derived quantitative 3D bone shape B-score for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/17994b58de7b498d90549e144b8f1039
