Zobrazeno 1 - 10
of 53
pro vyhledávání: '"Ng, Hong Kuan"'
Autor:
Ng, Hong Kuan, Xiang, Du, Suwardi, Ady, Hu, Guangwei, Yang, Ke, Zhao, Yunshan, Liu, Tao, Cao, Zhonghan, Liu, Huajun, Li, Shisheng, Cao, Jing, Zhu, Qiang, Dong, Zhaogang, Tan, Chee Kiang Ivan, Chi, Dongzhi, Qiu, Cheng-Wei, Hippalgaonkar, Kedar, Eda, Goki, Yang, Ming, Wu, Jing
In this reply, we include new experimental results and verify that the observed non-linearity in rippled-MoS$_2$ (leading to mobility kink) is an intrinsic property of a disordered system, rather than contact effects (invasive probes) or other device
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.07787
Autor:
Wu, Jing, Liu, Yanpeng, Liu, Yi, Cai, Yongqing, Zhao, Yunshan, Ng, Hong Kuan, Watanabe, Kenji, Taniguchi, Takashi, Zhang, Gang, Qiu, Chengwei, Chi, Dongzhi, Neto, AH Castro, Thong, John TL, Loh, Kian Ping, Hippalgaonkar, Kedar
Local magnetic impurities arising from atomic vacancies in two-dimensional (2D) nanosheets are predicted to have a profound effect on charge transport due to resonant scattering, and provide a handle for enhancing thermoelectric properties through th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.04661
Autor:
Laugier, Leo, Bash, Daniil, Recatala, Jose, Ng, Hong Kuan, Ramasamy, Savitha, Foo, Chuan-Sheng, Chandrasekhar, Vijay R, Hippalgaonkar, Kedar
We introduce the use of Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN), Fully Connected Neural Networks (FCNN) and XGBoost to predict thermoelectric properties. The dataset for the CGCNN is independent of Density Functional Theory (DFT) and only
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.06219
Autor:
Cao, Jing, Tan, Xian Yi, Jia, Ning, Zheng, Jie, Chien, Sheau Wei, Ng, Hong Kuan, Tan, Chee Kiang Ivan, Liu, Hongfei, Zhu, Qiang, Wang, Suxi, Zhang, Gang, Chen, Kewei, Li, Zibiao, Zhang, Lei, Xu, Jianwei, Hu, Lei, Yan, Qingyu, Wu, Jing, Suwardi, Ady
Publikováno v:
In Nano Energy 1 June 2022 96
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wu, Jing, Liu, Yanpeng, Liu, Yi, Cai, Yongqing, Zhao, Yunshan, Ng, Hong Kuan, Taniguchi, Takashi, Zhang, Gang, Qiu, Cheng-Wei, Chi, Dongzhi, Neto, A. H. Castro, Thong, John T. L., Loh, Kian Ping, Hippalgaonkar, Kedar
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2020 Jun . 117(25), 13929-13936.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26934914
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:
SCIENCE CHINA Information Sciences; Jun2023, Vol. 66 Issue 6, p1-7, 7p