visitante ::
identificación
Depósito Digital de Documentos de la UAB
Buscar
Enviar
Ayuda
Personalizar
Sus alertas
Sus cestas
Sus búsquedas
Servicio de Bibliotecas
Sobre el DDD
Català
English
Español
Página principal
>
Artículos
>
Artículos publicados
>
Machine-learning interatomic potentials enable first-principles multiscale modeling of lattice thermal conductivity in graphene/borophene heterostructures
>
Comentarios
Información:
Discusión (0)
Estadísticas de uso
Machine-learning interatomic potentials enable first-principles multiscale modeling of lattice thermal conductivity in graphene/borophene heterostructures
-
Mortazavi, Bohayra
(Leibniz Universität Hannover. Department of Mathematics and Physics)
;
Podryabinkin, Evgeny V.
(Skolkovo Innovation Center) ;
Roche, Stephan
(Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia) ;
Rabczuk, Timon
(Tongji University. Department of Geotechnical Engineering) ;
Zhuang, Xiaoying
(Leibniz Universität Hannover. Department of Mathematics and Physics) ;
Shapeev, Alexander V.
(Skolkovo Institute of Science and Technology)
Comentarios (0)
|
Reseñas
(0)
Inicie un debate sobre cualquier aspecto de este documento.
Subscribirse
to this discussion. You will then receive all new comments by email.
Añadir comentario
Una vez identificados, los usuarios autorizados también pueden añadir ficheros.
Atención: todavía no ha
definido su alias
.
N/D
, será el que se muestre como autor de este comentario
You can use some HTML tags: <a href>, <strong>, <blockquote>, <br />, <p>, <em>, <ul>, <li>, <b>, <i>
Enviar un email cuando se publique un nuevo comentario
Registros similares