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文献
J-GLOBAL ID：202202210921140709
整理番号：22A0703570
通常反射率と機械学習による工業環境におけるフレキシブルPVモジュールのカプセル封じのためのAlO_x障壁層の厚み評価【JST・京大機械翻訳】
Thickness evaluation of AlOx barrier layers for encapsulation of flexible PV modules in industrial environments by normal reflectance and machine learning
Grau-Luque Enric
(Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Barcelona, Spain)
,
Guc Maxim
(Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Barcelona, Spain)
,
Becerril-Romero Ignacio
(Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Barcelona, Spain)
,
Izquierdo-Roca Victor
(Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Barcelona, Spain)
,
Perez-Rodriguez Alejandro
(Catalonia Institute for Energy Research (IREC), Barcelona, Spain)
,
Perez-Rodriguez Alejandro
(IN2UB, Departament Enginyeria Electronica i Biomedica, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain)
,
Bolt Pieter
(TNO, Department of Solar Technology and Applications, High Tech Campus, Eindhoven, The Netherlands)
,
Van den Bruele Fieke
(TNO, Holst Centre, High Tech Campus, Eindhoven, The Netherlands)
,
Ruhle Ulfert
(Flisom AG, Niederhasli, Switzerland)
資料名：
Progress in Photovoltaics
(Progress in Photovoltaics)
巻： 30 号： 3 ページ： 229-239 発行年： 2022年
JST資料番号： W0463A ISSN： 1062-7995 CODEN： PPHOED 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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