机译:用于柔性电容器的PVDF / BATIO_3纳米复合材料的介电性能深神经网络
Department of Mechanical Engineering Prince Mohammad Bin Fahd University Al Khobar Saudi Arabia;
Department of Physics & Engineering Southern Arkansas University Magnolia AR 71753 U.S.A.;
PVDF polymer; BaTiO_3; nanocomposites; ball milling; dielectric permittivity; capacitors; deep neural network;
机译:NaTNO / PVDF纳米复合材料中增强的介电和铁电性能:一种用于电容器的新型柔性材料
机译:(1-x)PVDF /(x)BaTiO_3纳米复合薄膜中多相PVDF的行为:结构,光学,介电和铁电性能
机译:具有高介电常数的聚(偏二氟乙烯)(PVDF)/钛酸钡(BATIO_3)纳米复合材料的溶液浇铸行为和介电性能
机译:二元BATIO_3 / PVDF和石墨掺杂GN / BATIO_3 / PVDF纳米复合材料的介电性能
机译:纳米复合材料表面改性PVDF纤维和PVDF模板碳 - 碳含碳的物理性质
机译:利用深神经网络建模粘土增强聚合物纳米复合材料的力学性能
机译:拓扑网:基于拓扑的深度卷积和多任务神经网络,用于生物分子属性预测。
机译:使用Broyden-Fletcher-Goldfarb-shanno(BFGs)训练算法和分子描述符的神经网络教程应用于通过定量结构性质关系(QspR)的发展预测介电常数