Zobrazeno 1 - 10
of 109 118
pro vyhledávání: '"Parida"'
Autor:
Tomaszewski, Paweł E.
Publikováno v:
In Journal of Molecular Structure 15 February 2024 1298 Part 2
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:
Tomaszewski Paweł E.
Publikováno v:
Processing and Application of Ceramics, Vol 17, Iss 1, Pp 104-106 (2023)
My comments concern the errors in the crystallographic part and possible misconduct of the authors of the commented paper regarding their usage of the same SEM image in different subsequent works. Moreover, the true chemical composition of the studie
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5cdbb27db78949ffa954b24498a9dbee
Autor:
Kar, Brajaballav1 braja.kar@ksom.ac.in
Publikováno v:
Parikalpana: KIIT Journal of Management. Dec2020, Vol. 16 Issue 1/2, p199-206. 8p.
Autor:
Capellán-Martín, Daniel, Jiang, Zhifan, Parida, Abhijeet, Liu, Xinyang, Lam, Van, Nisar, Hareem, Tapp, Austin, Elsharkawi, Sarah, Ledesma-Carbayo, Maria J., Anwar, Syed Muhammad, Linguraru, Marius George
Segmenting brain tumors in multi-parametric magnetic resonance imaging enables performing quantitative analysis in support of clinical trials and personalized patient care. This analysis provides the potential to impact clinical decision-making proce
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.08232
Cone Beam Computed Tomography (CBCT) and Panoramic X-rays are the most commonly used imaging modalities in dental health care. CBCT can produce three-dimensional views of a patient's head, providing clinicians with better diagnostic capability, where
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.09358
Autor:
Patra, Subhajit, Panda, Sonali, Parida, Bikram Keshari, Arya, Mahima, Jacobs, Kurt, Bondar, Denys I., Sen, Abhijit
Physics-informed neural networks have proven to be a powerful tool for solving differential equations, leveraging the principles of physics to inform the learning process. However, traditional deep neural networks often face challenges in achieving h
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.18373
Publikováno v:
Physics Letters B, Volume 857, October 2024, 138985
Event-by-event fluctuations in the initial stages of ultrarelativistic nucleus-nucleus collisions depend little on rapidity. The hydrodynamic expansion which occurs in later stages then gives rise to correlations among outgoing particles which depend
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.17313