基于熵工程及SHS动力学的BiAgSeS本征低热导率起源探究

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机译：Antoine Keyser。 昆明群岛。 探究其起源和治疗。 第一版 。 67页。 Nijmegen：Valkhof Pers; 2017年。 insbn 978 90 5625 4858.Prandback。 Antoine Keyser Antoine Antoine Keyser Keyser。 昆明群岛。 探讨其起源和治疗葛兰望症。 探究其起源和治疗。 第一版第一版。 67页。 Nijmegen Nijmegen：Valkhof est Valkhof pers; 2017年2017年。 insbn 978 90 5625 4858.Prandback。

机译：通过相位边界工程，具有优异的热电性能的稳定立方相BiAgse2-XS

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机译：模型如何帮助探究-工程教育中基于模型的探究学习（移动）的定性研究

机译：极性转子散射是钙钛矿CH3NH3PbI3的低迁移率和热导率的原子级起源

机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）

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