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  Deep Learning to Analyze Sliding Drops

Shumaly, S., Darvish, F., Li, X., Saal, A., Hinduja, C., Steffen, W., et al. (2023). Deep Learning to Analyze Sliding Drops. Langmuir, 39(3), 1111-1122. doi:10.1021/acs.langmuir.2c02847.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-8AEF-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-8AF0-9
Genre: Zeitschriftenartikel

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:
acs.langmuir.2c02847.pdf (Verlagsversion), 5MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-8AF1-8
Name:
acs.langmuir.2c02847.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Öffnen
Copyright Datum:
2023
Copyright Info:
The Authors
Lizenz:
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Shumaly, Sajjad1, Autor           
Darvish, Fahimeh1, Autor           
Li, Xiaomei1, Autor           
Saal, Alexander1, Autor           
Hinduja, Chirag1, Autor           
Steffen, Werner1, Autor           
Kukharenko, Oleksandra2, Autor           
Butt, Hans-Jürgen1, Autor           
Berger, Rüdiger1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Butt: Physics at Interfaces, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_1800286              
2Dept. Kremer: Polymer Theory, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_1800287              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023-01-122023-01-24
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1021/acs.langmuir.2c02847
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : DynaMo
Grant ID : 883631
Förderprogramm : ERC-2019-ADG (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Langmuir
  Kurztitel : Langmuir
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Columbus, OH : American Chemical Society
Seiten: - Band / Heft: 39 (3) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1111 - 1122 Identifikator: ISSN: 0743-7463
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925541194