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文献
J-GLOBAL ID：202202267361640894
整理番号：22A0648837
電圧波形と人工ニューラルネットワークによる摩擦電気ナノ発電機の界面欠陥検出と同定【JST・京大機械翻訳】
Interface Defect Detection and Identification of Triboelectric Nanogenerators via Voltage Waveforms and Artificial Neural Network
Shen Fan
(School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, P.R. China)
,
Li Zhongjie
(School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, P.R. China)
,
Li Zhongjie
(School of Artificial Intelligence, Shanghai University, P.R. China)
,
Xin Chuanfu
(School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, P.R. China)
,
Guo Hengyu
(Department of Applied Physics, Chongqing University, P. R. China)
,
Peng Yan
(School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, P.R. China)
,
Peng Yan
(School of Artificial Intelligence, Shanghai University, P.R. China)
,
Li Kai
(Henan Aerospace Hydraulic & Pneumatic Technology Co., Ltd., P.R. China)
資料名：
ACS Applied Materials & Interfaces
(ACS Applied Materials & Interfaces)
巻： 14 号： 2 ページ： 3437-3445 発行年： 2022年
JST資料番号： W2329A ISSN： 1944-8244 CODEN： AAMICK 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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