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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 发表日期：2021     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Study on the electrowetting and beam current characteristics of externally wetted ionic liquid electrospray thruster 期刊论文 AIP ADVANCES, 2021, 卷号: 11, 期号: 12, 页码: 15 作者:  Xue SW(薛森文);  Duan L(段俐);  Kang Q(康琦) 收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2022/02/17 Imprints of high-momentum nucleons in nuclei on hard photons from heavy-ion collisions near the Fermi energy 期刊论文 PHYSICAL REVIEW C, 2021, 卷号: 104, 期号: 3, 页码: 9 作者:  Guo, Wen-Mei;  Li, Bao-An;  Yong, Gao-Chan 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2021/12/08 Learning-based Tensor Decomposition with Adaptive Rank Penalty for CNNs Compression 会议论文 Tokyo, Japan (online), September 8-10, 2021 作者:  Deli, Yu;  Peipei, Yang;  Cheng-Lin, Liu 收藏  |  浏览/下载：109/0  |  提交时间：2021/07/01 low-rank decomposition  network compression  learning-based decomposition  adaptive rank penalty   Impact of finite-range tensor terms in the Gogny force on the beta-decay of magic nuclei 期刊论文 NUCLEAR SCIENCE AND TECHNIQUES, 2021, 卷号: 32, 期号: 7, 页码: 7 作者:  Chen, Da-Zhuang;  Fang, Dong-Liang;  Bai, Chun-Lin 收藏  |  浏览/下载：24/0  |  提交时间：2021/12/09 Finite-range tensor force  Gogny force  beta - decay  Magic nuclei  Half-life  Q value  log ft value   Pedestrian Trajectory Prediction Based on Deep Convolutional LSTM Network 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2021, 卷号: 22, 期号: 6, 页码: 3285-3302 作者:  Song, Xiao;  Chen, Kai;  Li, Xu;  Sun, Jinghan;  Hou, Baocun 收藏  |  浏览/下载：34/0  |  提交时间：2021/08/15 Trajectory  Predictive models  Neural networks  Force  Mathematical model  Feature extraction  Tensors  Pedestrian behavior  convolution  long short-term memory  neural network   Exploring effects of tensor force and its strength via neutron drops 期刊论文 CHINESE PHYSICS C, 2021, 卷号: 45, 期号: 6, 页码: 9 作者:  Wang, Zhiheng;  Naito, Tomoya;  Liang, Haozhao;  Long, Wen Hui 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2021/12/09 tensor force  relativistic Hartree-Fock theory  neutron drop  tensor renormalization persistency