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Machine Learning on Microstructure-Property Relationship of Lithium-Ion Conducting Oxide Solid Electrolytes
期刊论文
NANO LETTERS, 2024, 卷号: 24, 期号: 17, 页码: 5292-5300
作者:
Zhang, Yue
;
Lin, Xiaoyu
Adobe PDF(6191Kb)
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浏览/下载:372/9
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提交时间:2024/05/11
Garnets
Ionic conduction in solids
Ionic conductivity
Ions
Lithium compounds
Machine learning
Microstructure
Perovskite
Solid oxide fuel cells (SOFC)
Conducting oxides
Garnet-type solid electrolyte
Ion-conducting
Lithium ions
Machine-learning
Microscopic morphology
Microstructure-property relationships
Oxide solid electrolytes
Physical parameters
Structure-properties relationships
Increasing Beam FOV and Gain in Base Station Arrays with a Metasurface Lens
会议论文
2024 IEEE 12TH ASIA-PACIFIC CONFERENCE ON ANTENNAS AND PROPAGATION (APCAP), Nanjing, China, 22-25 Sept. 2024
作者:
Weichao Jiang
;
Xiong Wang
Adobe PDF(342Kb)
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浏览/下载:41/3
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提交时间:2025/03/03
Array-antenna
Base station antennas
Field of views
Metasurface
Optimisations
Physical parameters
Polarization amplitudes
Polarization phase
Reconfigurable
Reconfigurable metasurface
Boosting VLSI Design Flow Parameter Tuning with Random Embedding and Multi-objective Trust-region Bayesian Optimization
期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON DESIGN AUTOMATION OF ELECTRONIC SYSTEMS, 2023, 卷号: 28, 期号: 5
作者:
Zheng, Su
Adobe PDF(1432Kb)
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浏览/下载:260/1
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提交时间:2023/10/13
Computational complexity
Computer aided design
Integrated circuit design
Multiobjective optimization
Tuning
VLSI circuits
Bayesian optimization
Design flows
Embeddings
Multi objective
Parameters tuning
Physical design
Runtimes
Trust region
Very large scale integration designs
Very large-scale integration design flow
PTPT: Physical Design Tool Parameter Tuning via Multi-Objective Bayesian Optimization
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2023, 卷号: 42, 期号: 1, 页码: 178-189
作者:
Hao Geng
;
Tinghuan Chen
;
Yuzhe Ma
;
Binwu Zhu
;
Bei Yu
Adobe PDF(11011Kb)
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浏览/下载:301/3
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提交时间:2022/05/20
Computer aided design
Integrated circuit manufacture
Multiobjective optimization
Tuning
Bayes method
Bayesian optimization
Delay
Design flows
Multi objective
Optimisations
Parameters tuning
Physical design
Physical-design tools
Tuning
Experimental evaluation of the packet reception performance of LoRa
期刊论文
SENSORS, 2021, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 1-23
作者:
Guo, Qingjie
;
Yang, Fengxu
;
Wei, Jianming
Adobe PDF(44515Kb)
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浏览/下载:954/449
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提交时间:2021/12/03
Energy efficiency
Energy utilization
Internet of things
Physical layer
Technology transfer
Application scenario
Communication capabilities
Complex evaluations
Experimental evaluation
Internet of Things (IOT)
Optimal parameter combinations
Real
world scenario
Transmission schemes
IoT technology
LoRa
physical layer parameters
packet length
transmission scheme
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